Connect with us

Noticias

Informe CES: La era de la IA agente presagia una revisión del SEO, preguntas y respuestas con Raja Rajamannar de Mastercard y la asistencia publicitaria OpenAI de Dotdash Meredith

Published

on

Esta edición del informe diario CES de Digiday analiza la necesidad de que las marcas adopten estrategias de SEO para tratar con agentes de IA, una entrevista con Raja Rajamannar de Mastercard sobre los modelos de compensación de agencias en la era de la IA y cómo Dotdash Meredith ha utilizado OpenAI para impulsar su producto publicitario contextual. D/Cifrado.

Espere escuchar mucho sobre la optimización de motores de búsqueda en 2025. Excepto que no se llamará así.

“Ya no se trata de optimización de motores de búsqueda. Se trata de motores de respuesta”, dijo Amy Lanzi, directora ejecutiva de Digitas.

En lugar de decidir cómo aparecer alto en los rankings de búsqueda de Google, las marcas necesitarán determinar cómo atraer a los agentes de inteligencia artificial que se espera que manejen tareas para personas como reservar itinerarios de viaje. “Las marcas deben ser la respuesta a las preguntas que haces en Géminis o lo que sea [other generative AI tool]”, dijo Lanzi.

Esta noción de optimización del motor de respuesta, u optimización de la IA agente, o como se llame, ha sido un tema importante de discusión entre los ejecutivos de las agencias durante el Consumer Electronics Show de este año.

“La realidad de que los agentes de IA recopilen información y la traigan de vuelta [to people]es decir, búsqueda en 2025 y más allá. Asegurarse de estar allí desde una perspectiva de SEO es absolutamente vital”, dijo Kelly Metz, directora de inversiones de OMD USA.

Sin embargo, la forma en que los especialistas en marketing se aseguran de que sus marcas sean elegidas cuando alguien le pide a un agente de inteligencia artificial que planifique sus vacaciones de verano o se encargue de sus compras navideñas va mucho más allá de las tácticas tradicionales de SEO.

“La búsqueda ha sido la respuesta a la capacidad de descubrimiento. Ahora será un ingrediente y un paradigma diferente”, afirmó Jeff Geheb, director global de experiencia y líder global de soluciones empresariales de VML.

Históricamente, las tácticas de SEO se han centrado en vincular una marca a palabras clave específicas mediante la siembra de contenido en la web que establece esa conexión para que el motor de búsqueda de Google aprenda a hacer esa asociación cuando alguien escribe una de esas palabras clave en una consulta de búsqueda. Las tácticas basadas en palabras clave no van a ser suficientes cuando los grandes modelos de lenguaje que impulsan a los agentes de IA pueden ir más allá del reconocimiento de palabras clave para comprender el contexto y los conceptos subyacentes al lenguaje y juzgar por sí mismos qué es lo mejor. [insert product type] en lugar de confiar en los artículos de los editores que enumeran los mejores [insert product type].

“La realidad de los agentes de IA es que van a su sitio web para brindar información a los usuarios. Navegar por eso es un desafío para las marcas. Son preguntas como: ‘¿Quiero que vayan a mi sitio? ¿Cómo puedo aprovechar las asociaciones con los medios para sacar más provecho de esta experiencia y asegurarme de presentarme de la manera correcta ante los agentes?’”, dijo Metz.

“No se trata de ‘tienda cerca de mí’. Se trata de ‘el lugar perfecto para hacerme bella’ porque quiero ganar el premio ‘mejor marca para comprar maquillaje’”, dijo Lanzi. “Es una forma completamente diferente de pensar en ganar en la búsqueda. Por eso Reddit es interesante”.

Con el acuerdo de Reddit con Google para que los datos de los usuarios de la plataforma estén disponibles para el LLM de este último, lo que la gente dice sobre las marcas en Reddit (en el colorido lenguaje que la gente usa en la plataforma) puede influir en las evaluaciones de los agentes de IA tanto, si no más, que , las páginas de contenido propias de una marca, así como los artículos del editor.

Pero Reddit es sólo un ejemplo de un desafío más amplio. A medida que los LLM incorporen contenido en la web y más allá, a los especialistas en marketing les resultará más difícil tratar de seleccionar, y mucho menos controlar, qué información sobre sus marcas y productos está expuesta a los LLM.

Al mismo tiempo, es probable que las marcas desarrollen sus propios agentes de IA, que pueden terminar interactuando con los agentes de IA utilizados por las personas y siendo piezas centrales de como se llame este nuevo SEO.

“El apodo que estamos adoptando es M-to-M: máquina a máquina”, afirmó Brian Yamada, director de innovación de VML. “En esta próxima era, que comenzará a ganar escala, nuestros agentes hablarán con los agentes de consumidores. Entonces las marcas tendrán que pensar en las API de marca y en qué conjuntos de datos poner a disposición. Los agentes decidirán cuál es la capa de experiencia”.

Esa capa de experiencia es, bueno, la realidad.

Tres preguntas con Raja Rajamannar de Mastercard

La forma en que las marcas pagan a las agencias por su trabajo parece cambiar a medida que las herramientas de inteligencia artificial socavan el modelo de horas facturables. Cuáles serán exactamente los nuevos modelos de compensación de las agencias es una incógnita. Pero algunas conjeturas tienen más peso que otras. Como los que provienen de CMO. Entonces Digiday se sentó con el director de marketing y comunicaciones de Mastercard, Raja Rajamannar, durante el CES para conocer su opinión sobre el asunto.

La transcripción ha sido editada para mayor extensión y claridad.

¿Qué piensa sobre cómo debe cambiar el modelo de compensación de la agencia?

Les contaré una pequeña anécdota y luego les diré por qué digo lo que digo. En Mastercard, seguimos recibiendo RFP de nuestros clientes, nuestros prospectos. En el pasado, se tardaba unas siete semanas desde el momento de recibir la RFP para redactar el primer borrador de respuesta. Siete semanas. Hoy se necesita menos de un día, incluida la supervisión humana. No hay aumento de mano de obra; Es la brillantez de la IA lo que hace que este proceso sea ridículamente eficiente sin sacrificar la calidad.

Entonces, una de las cosas que estoy desafiando a mi propio equipo es decir que, si hay eficiencias en nuestro ecosistema, ya sea en nuestro propio equipo o con nuestros socios, que son las agencias, debemos desafiar el modelo existente. Existe una importante oportunidad de eficiencia disponible. Y creo que las agencias tienen que reinventar el modelo.

¿Cómo te gustaría ver ese cambio? Porque la idea de las horas facturables es completamente diferente en un mundo donde las herramientas de inteligencia artificial reducen el tiempo necesario para completar los proyectos de los clientes.

Si tuviera que recurrir a las horas facturables, sería brutal para las agencias y no deberíamos llevarlas a la extinción. Tiene que haber un modelo diferente.

Podría ser un modelo de proyecto. Para este proyecto, para obtener el resultado, les daré mucho. O podría ser una combinación de [the agency] dedicará tres [full-time employees] a [the brand] y esos tres FTE [the brand] pagará por completo, y aquí está la cantidad de tokens que estamos usando para la IA. Por lo tanto, el costo plus podría ser un segundo modelo.

el tercero [model type] es la remuneración basada en resultados. Si digo que estoy tratando de lograr conciencia y preferencia por mi nuevo servicio o producto de X a Y, le pagaré dólares ABC por eso. Ahora usted, como agencia, decide cómo diablos va a lograr que esto suceda, y estoy dispuesto a pagar por punto, digamos, 100.000 dólares. Si usted [as the agency] lograr ese aumento [at a cost to the agency of] $5,000 y te embolsas $95,000, Dios te bendiga. Pero lo miro desde mi perspectiva: ¿qué vale para mí cada porcentaje?

¿Ha presentado esto a sus agencias?

Aún no. Todo esto es un trabajo en progreso. Nosotros mismos estamos descubriendo la IA. Necesito tener suficiente cantidad de información, conocimiento y experiencia para poder decir: “¿Sabes qué? Sé que el trabajo que estás haciendo no te costará mucho. Puedo exigir que lo reduzcan en un 70% o un 80% o lo que sea, pero eso no le será de ayuda. Sé que eso te sacará del negocio. Así que pasemos a la compensación basada en resultados”.

Asistencia publicitaria OpenAI de Dotdash Meredith

El acuerdo de Dotdash Meredith con OpenAI se extiende más allá de la concesión de licencias de contenido. El editor propiedad de IAC también está utilizando la tecnología de inteligencia artificial de la matriz ChatGPT para mejorar su producto de publicidad contextual, D/Cipher.

Pero primero, algunos antecedentes. D/Cipher indexa eficazmente las páginas de artículos de las publicaciones de DDM por temas relacionados con el contenido, de modo que un anunciante que busque llegar a las novias pueda dirigirse a esa audiencia publicando anuncios sobre artículos de interés para las novias, que pueden incluir artículos relacionados con bodas, así como historias sobre otros temas. temas que la audiencia de novias sobreindexa en la lectura. Cuando DDM introdujo D/Cipher en 2023, este proceso de indexación utilizó procesamiento de lenguaje natural para identificar palabras clave comunes. Pero en la segunda mitad del año pasado, el modelo de lenguaje grande de OpenAI entró en escena.

DDM ahora está aprovechando la API de OpenAI para que el LLM encuentre conexiones entre el corpus de artículos del editor de una manera similar a cómo ChatGPT puede procesar texto para comprender los conceptos subyacentes de lo que está escrito, no solo las palabras en un nivel superficial.

“El nuevo mundo de OpenAI mejora significativamente eso porque no estamos hablando sólo de palabras como tokens sino como conceptos, como estructuras conceptuales. Se trata de establecer conexiones entre conceptos, no sólo entre el lenguaje en sí”, dijo Jon Roberts, director de innovación de DDM, en una entrevista.

Después de ejecutar la biblioteca de contenido de DDM a través de la tecnología OpenAI, el 70% de las conexiones de contenido identificadas por el LLM eran “prácticamente iguales, pero el 30% eran significativamente diferentes. Obviamente fue mejor”, dijo Roberts.

Y para ser claros, esto no es teórico. “Tenemos campañas en vivo en las que ese tipo de conocimientos de ese nivel de taxonomía mejoran los resultados para los anunciantes”, dijo Lindsay Van Kirk, gerente general de D/Cipher.

Un ejemplo: DDM realizó una campaña para un gran anunciante de CPG que estaba introduciendo un nuevo producto de lujo para el cuidado del cabello. Uno de los públicos al que quería llegar el anunciante era el de las novias. DDM ejecutó la campaña a través de D/Cipher y pudo ver que la campaña tuvo un rendimiento inferior al punto de referencia principal proporcionado por el cliente cuando se incluyeron las novias.

“En ese punto de referencia sobre la participación de los usuarios, las novias tenían entre un 30% y un 40% menos de probabilidades de interactuar que la gente promedio que miraba el anuncio”, dijo Roberts.

DDM pudo detectar esta caída de audiencia específica porque la campaña se ejecutaba en contenido relacionado con bodas, así como en contenido no relacionado donde la única audiencia que se superponía eran aquellas personas que revisaban las piezas relacionadas con la boda. DDM recomendó eliminar a las novias de la campaña y, como resultado, la campaña “superó [the client’s higher] estirar el punto de referencia”, dijo Van Kirk.

Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Noticias

Le pregunté a Deepseek vs chatgpt una serie de preguntas éticas, y los resultados fueron impactantes

Published

on

Aquí hay un experimento de pensamiento rápido para usted: digamos que podría agregar un químico a la comida de todos para salvar innumerables vidas, pero la estipulación es que no podría decirle a nadie. ¿Todavía les dirías?

No se entiende como un acertijo; Incluso podría decir que solo hay una respuesta correcta. La mayoría de nosotros probablemente argumentaría que introducir un químico en los alimentos sin decirle a nadie siempre es malo, sin importar cuáles sean los beneficios. Después de todo, no hay garantía de que funcione.

Continue Reading

Noticias

Italia, otros 2 prohíben Deepseek; Operai responde con O3-Mini

Published

on

Desde el lanzamiento de su chatbot de inteligencia artificial (IA) en enero, Deepseek ha dominado el sector tecnológico, con las empresas occidentales luchando por comprender cómo una startup china desconocida se había convertido en un fenómeno global de la noche a la mañana. El líder de la industria Openai respondió rápidamente al lanzar O3-Mini, su modelo de razonamiento más rentable.

Deepseek también está demostrando ser un dolor de cabeza para los reguladores. Si bien la administración Trump sopora una restricción para proteger a las empresas estadounidenses, el gobierno italiano se está moviendo rápidamente, prohibiendo a la compañía china por el supuesto uso opaco de los datos de los italianos. Taiwán ha implementado una prohibición parcial, y casi otras docenas de otras naciones en Europa y Asia están modificando medidas similares.

La respuesta de OpenAi a Deepseek: O3-Mini

Openai anunció el lanzamiento de O3-Mini el viernes, describiéndolo como “el modelo más nuevo y rentable de nuestra serie de razonamiento”.

Previo por primera vez en diciembre pasado, el O3-Mini es el último miembro de los modelos de razonamiento ‘O’ del gigante de IA: el primero fue O1, que lanzó a principios de 2024, pero la compañía se saltó O2 debido a posibles infracciones de marca registrada. A diferencia de GPT-4O, que se centra en tareas de masa y es más creativa, la familia de modelos ‘O’ está más orientada a tareas complejas y estructuradas.

Operai dice que el nuevo modelo está optimizado para la ciencia, las matemáticas y la codificación, todo mientras reduce la latencia que enfrentaban los modelos anteriores.

Más importante aún, ofrece estas ventajas mientras mantiene bajos costos. Esta es una respuesta directa a Deepseek, cuyo reclamo de fama fue su rentabilidad. Si bien Según los informes, Operai gastó cientos de millones de dólares para capacitar a sus modelos, Deepseek afirmó haber gastado menos de $ 6 millones para lograr los mismos resultados.

OpenAI tiene un precio de O3-Mini a $ 0.55 y $ 4.40 por 750,000 palabras de entrada y salida, respectivamente, que es alrededor de un tercio del costo del modelo anterior. Sin embargo, sigue siendo más alto que Deepseek, que cobra $ 0.14 y $ 2.19 por palabras similares de entrada y salida, respectivamente.

“El lanzamiento de O3-Mini marca otro paso en la misión de OpenAi de superar los límites de la inteligencia rentable […] A medida que la adopción de AI se expande, seguimos comprometidos con liderar la frontera, construyendo modelos que equilibran la inteligencia, la eficiencia y la seguridad a escala ”, declaró la compañía.

O3-Mini está disponible para todos los usuarios de ChatGPT, marcando la primera vez que los usuarios gratuitos pueden probar los modelos de razonamiento de la compañía, en otra respuesta directa al atractivo del mercado masivo de Deepseek. Estará integrado en el chatgpt chatbot bajo la función “razón”. Sin embargo, los usuarios de pago desbloquearán características adicionales, que según OpenAI incluye respuestas más inteligentes y límites de mensajes más altos. Para obtener acceso ilimitado al nuevo modelo, los usuarios deberán pagar $ 200 mensualmente por ChatGPT Pro.

Reguladores de Spooks de Deepseek: adquirentes en Italia, Taiwán, Texas

Desde que lanzó su chatbot, que se volvió muy popular a nivel mundial, Deepseek ha inestable los reguladores occidentales, lo que los lleva a responder con restricciones y prohibiciones.

El viernes, la Autoridad de Protección de Datos de Italia, Garante, prohibió el chatbot de la firma china, señalando una falta de transparencia sobre cómo usaría los datos recopilados de los usuarios italianos. Garante afirmó haber enviado a Deepseek una serie de preguntas que buscan más información sobre cómo recopila, almacena y usa los datos, y no estaba satisfecho con las respuestas.

No es la primera vez que Garante ha tomado medidas enérgicas contra un modelo de IA. En abril de 2023, el regulador de Watchdog prohibió el CHATGPT sobre las preocupaciones de privacidad de los datos y lanzó una investigación sobre si OpenAI había violado el Reglamento Europeo de Protección de Datos Generales (GDPR). Sin embargo, menos de un mes después, levantó la prohibición y declaró que OpenAi había abordado las preocupaciones.

Mientras que Italia es una de las primeras en prohibir completamente a Deepseek, otros, como Taiwán, están restringiendo su uso en áreas más específicas. El lunes, el primer ministro taiwanés, Cho Jung-Tai, prohibió el uso del modelo de IA en el sector público para “garantizar que la seguridad de la información del país” esté adecuadamente protegida.

Además, Taiwán está preocupado por los datos de sus ciudadanos que terminan en manos chinas debido a las tensiones crecientes entre los dos sobre la presión de China para la unificación. El primer ministro Jung-Tai también expresó su preocupación de que el gobierno chino pudiera usar el modelo de IA para hacer cumplir la censura, con Beijing que se cree que tiene acceso sin restricciones a todos los modelos de IA chinos.

Y luego está los Estados Unidos, sobre el cual el mundo occidental espera dirección sobre cómo responder al dominio nocturno de Deepseek. Muchos líderes estadounidenses en los sectores políticos, tecnológicos y financieros han pedido a la administración Trump que se mueva rápidamente y prohíba el modelo chino. Openai, que puede perder más, incluso ha acusado a Deep Speeek de incorrectamente utilizando sus modelos para capacitar a su IA, un reclamo de Trump’s Ai Zar David Sacks respaldó.

Como Trump considera su próximo movimiento, Texas no está sentado de manera inestable y ha prohibido el uso de Deepseek en cualquier dispositivo gubernamental.

“Texas no permitirá que el Partido Comunista chino se infiltrará en la infraestructura crítica de nuestro estado a través de aplicaciones de IA y redes sociales de recolección de datos”, declaró el gobernador Greg Abbott.

Para que la inteligencia artificial (IA) trabaje dentro de la ley y prospere frente a los crecientes desafíos, necesita integrar un sistema de cadena de bloques empresarial que garantice la calidad y la propiedad de la entrada de datos, lo que permite mantener los datos seguros al tiempo que garantiza la inmutabilidad de datos. Echa un vistazo a la cobertura de Coingeek sobre esta tecnología emergente para aprender más Por qué Enterprise Blockchain será la columna vertebral de AI.

Reloj: Demostrando el potencial de la fusión de Blockchain con AI

https://www.youtube.com/watch?v=p9m7a46s8bw title = “YouTube Video Player” FrameBorDer = “0” permitido = “acelerómetro; autoplay; portapapeles-write; cifrado-media; giroscopio; imagen en foto; Origen “PREFINILLECREEN>

Continue Reading

Noticias

El chatgpt de un gran bufete de abogados falla

Published

on

(a través de Getty Images)

Bienvenido Jurisdicción originalla última publicación legal de mí, David Lat. Puede obtener más información sobre la jurisdicción original leyendo su Acerca de la páginay puedes enviarme un correo electrónico a [email protected]. Esta es una publicación respaldada por el lector; Puede suscribirse haciendo clic en aquí.

Todos estamos familiarizados con la infame historia de los abogados que Archivó un breve Lleno de casos inexistentes: curso de ChatGPT, la herramienta AI que compensó alias “alucinadas” las citas falsas. Al final, el juez Kevin Castel (SDNY) sancionado a los abogadospor una suma de $ 5,000, pero la notoriedad nacional seguramente fue mucho peor.

Los abogados ofensivos, Steven Schwartz y Peter Loduca, trabajaron en un pequeño bufete de abogados de Nueva York llamado Levidow, Levidow y Oberman. Y parece que su atornillado surgió en parte de las limitaciones de recursos, con las que las pequeñas empresas frecuentemente luchan. Como le explicaron al juzgar a Castel en el Audiencia de sancionesen el momento en que su empresa no tenía acceso a Westlaw o Lexisnexis, que son, como todos sabemos, extremadamente caros, y el tipo de suscripción que tenían para Fastcase no les proporcionó acceso completo a casos federales.

Pero, ¿qué pasa con los abogados que trabajan para una de las firmas de abogados más grandes del país? No deberían tener ninguna excusa, ¿verdad?

Ya sea que tengan una excusa o no, parece que ellos también pueden cometer el mismo error. Ayer, la jueza Kelly Rankin del distrito de Wyoming emitió un para mostrar causa en Wadsworth v. Walmart Inc. (énfasis en el original):

Este asunto está ante el tribunal por su propia notificación. El 22 de enero de 2025, los demandantes presentaron su Movimientos en limine. [ECF No. 141]. Allí, los demandantes citaron nueve casos totales:

1. Wyoming v. Departamento de Energía de EE. UU.2006 WL 3801910 (D. Wyo. 2006);

2. Holanda v. Keller2018 WL 2446162 (D. Wyo. 2018);

3. Estados Unidos v. Hargrove2019 WL 2516279 (D. Wyo. 2019);

4. Meyer v. Ciudad de Cheyenne2017 WL 3461055 (D. Wyo. 2017);

5. US v. Caraway534 F.3d 1290 (10th Cir. 2008);

6. Benson v. Estado de Wyoming2010 WL 4683851 (D. Wyo. 2010);

7. Smith v. Estados Unidos2011 WL 2160468 (D. Wyo. 2011);

8. Woods v. Bnsf Railway Co.2016 WL 165971 (D. Wyo. 2016); y

9. Fitzgerald v. Ciudad de Nueva York2018 WL 3037217 (SDNY 2018).

Ver [ECF No. 141].

El problema con estos casos es que Ninguno existeexcepto Estados Unidos v. Caraway534 F.3d 1290 (10th Cir. 2008). Los casos no son identificables por su cita Westlaw, y el tribunal no puede localizar el distrito de los casos de Wyoming por su nombre de caso en su sistema local de presentación de la corte electrónica. Los acusados ​​promueven a través de un abogado de que “al menos algunos de estos casos mal citados se pueden encontrar en ChatGPT”. [ECF No. 150] (Proporcionar una imagen de la ubicación de chatgpt “Meyer v. Ciudad de Cheyenne“A través del identificador falso de Westlaw).

Como es de esperar, el juez Rankin está … no está contento:

Cuando se enfrentan a situaciones similares, los tribunales ordenaron que los abogados de presentación muestren por qué las sanciones o la disciplina no deberían emitir. Mata v. AviancaInc., No. 22-CV-1461 (PKC), 2023 WL 3696209 (SDNY 4 de mayo de 2023); Estados Unidos v. HayesNo. 2: 24-CR-0280-DJC, 2024 WL 5125812 (Ed Cal. 16 de diciembre de 2024); Estados Unidos v. CohenNo. 18-CR-602 (JMF), 2023 WL 8635521 (SDNY 12 de diciembre de 2023). En consecuencia, el tribunal ordena de la siguiente manera:

Se ordena que al menos uno de los tres abogados proporcione una copia verdadera y precisa de todos los casos utilizados en apoyo de [ECF No. 141]excepto por Estados Unidos v. Caraway534 F.3d 1290 (10th Cir. 2008), a más tardar a las 12:00 p.m., Tiempo estándar de montaña, ON 10 de febrero de 2025.

Y si no pueden proporcionar los casos en cuestión, los abogados “mostrarán por separado la causa por escrito por qué no debe ser sancionado de conformidad con: (1) alimentado. R. Civ. P. 11 (b), (c); (2) 28 USC § 1927; y (3) el poder inherente del tribunal para ordenar sanciones por citar casos inexistentes al tribunal “. Y esta presentación por escrito, que se debe el 13 de febrero, “tomará la forma de una declaración jurada” que contiene “una explicación exhaustiva de cómo se generaron la moción y los casos falsos”, así como una explicación de cada abogado de “su papel en redactar o supervisar la moción “.

¿Quiénes son los abogados detrás de este aparente ANSNAFU? Se llaman por nombre en la página tres del pedido:

Los tres abogados subsignados a [ECF No. 141] son:

Como puede ver en las firmas en el ofensiva movimiento en liminaTaly Goody trabaja en Grupo de leyes de Goodyuna empresa con sede en California que parece tener tres abogados. Pero Rudwin Ayala y Michael Morgan trabajan en el gigante Morgan y Morganque se describe en su sitio web como “el bufete de abogados de lesiones más grande de Estados Unidos”. De acuerdo a El abogado estadounidenseMorgan y Morgan cuenta con más de 1,000 abogados, lo que la convierte en la empresa #42 en el país basada en el personal.

Moraleja de la historia: los abogados de las grandes empresas pueden mal uso del chatgpt tan bien como cualquier persona. And although Morgan and Morgan is a plaintiff’s firm—which might cause snobby attorneys at big defense firms to say, with a touch of hauteur, “Of course it is”—I think it’s only a matter of time before a defense-side, Am La firma de la Ley 100 hace un paso en falso similar en una presentación pública.

Estas historias de “abogados se dedican a Chatgpt Fail” tienden a ser populares entre los lectores, lo cual es una de las razones por las que he escrito este, pero no quiero exagerar su importancia. Como le dije a Bridget McCormack y Zach Abramowitz en el Podcast AAAI“ChatGPT no participa en estos atornillados; Los humanos que usan incorrectamente Chatgpt se involucran en estos atornillados “. Pero las historias todavía se vuelven virales a veces porque tienen un cierto valor de novedad: la IA es, al menos en el mundo de la práctica legal, todavía (relativamente) nueva.

Sin embargo, el peligro es que las historias de “Fail ChatGPT” podrían tener un efecto escalofriante, en términos de disuadir a los abogados de (responsablemente) explorar cómo la IA y otras tecnologías transformadoras pueden ayudarlos a servir a sus clientes de manera más eficiente y efectiva. Como dijo McCormack en el podcast AAAI después de mencionar la debacle de SDNY: “Todavía estoy enojado con ese abogado del distrito sur de Nueva York porque siento que ha retrasado toda la profesión en dos años. Estoy literalmente tan enojado con ese tipo “.

Me puse en contacto con Ayala, Goody y Morgan por correo electrónico, pero aún no he tenido noticias; Si y cuando lo haga, actualizaré esta publicación. De lo contrario, sintonice la próxima semana, cuando presentarán sus respuestas a la orden de mostrar causa.

Y mientras tanto, si confía en ChatGPT u otra herramienta de IA para la investigación legal, por favor, por favor Use una plataforma de investigación legal real para confirmar que (1) existen los casos y (2) los ha citado con precisión. Eso no es demasiado para preguntar, ¿verdad?

Gracias por leer Jurisdicción originaly gracias a mis suscriptores pagados por hacer posible esta publicación. Los suscriptores obtienen (1) acceso a Aviso judicialmi resumen semanal que ahorra tiempo de las noticias más notables en el mundo legal; (2) historias adicionales reservadas para suscriptores pagados; (3) transcripciones de entrevistas de podcast; y (4) la capacidad de comentar publicaciones. Puede enviarme un correo electrónico a [email protected] con preguntas o comentarios, y puede compartir esta publicación o suscribirse con los botones a continuación.

Compartir

Continue Reading