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La mayoría de los sistemas de IA supuestamente “abiertos” están en realidad cerrados, y eso es un problema
Los modelos de IA “abiertos” tienen mucho que ofrecer. La práctica de compartir el código fuente con el público estimula la innovación y democratiza la IA como herramienta.
O eso dice la historia. Un nuevo análisis en Naturaleza le da un giro a la narrativa: la mayoría de los modelos de IA supuestamente “abiertos”, como Meta’s Llama 3, no son eso.
En lugar de alentar o beneficiar a las pequeñas empresas emergentes, la “retórica de la apertura con frecuencia se esgrime de maneras que… exacerban la concentración de poder” en las grandes empresas tecnológicas, escribieron David Widder de la Universidad de Cornell, Meredith Whittaker de la Signal Foundation y Sarah West de AI Now. Instituto.
¿Por qué preocuparse? Debatir sobre la apertura de la IA parece puramente académico. Pero con el creciente uso de ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje, los responsables políticos están luchando por ponerse al día. ¿Se pueden permitir modelos en escuelas o empresas? ¿Qué guías deberían existir para proteger contra el mal uso?
Y quizás lo más importante es que la mayoría de los modelos de IA están controlados por Google, Meta y otros gigantes tecnológicos, que tienen la infraestructura y los medios financieros para desarrollar o licenciar la tecnología y, a su vez, guiar la evolución de la IA para cumplir con sus incentivos financieros.
Los legisladores de todo el mundo han tomado nota. Este año, la Unión Europea adoptó la Ley de IA, la primera legislación integral del mundo para garantizar que los sistemas de IA utilizados sean “seguros, transparentes, no discriminatorios y respetuosos con el medio ambiente”. En septiembre, había más de 120 proyectos de ley sobre IA en el Congreso, que velaban por la privacidad, la rendición de cuentas y la transparencia.
En teoría, los modelos abiertos de IA pueden satisfacer esas necesidades. Pero “cuando se están dando forma a las políticas, las definiciones importan”, escribió el equipo.
En el nuevo análisis, desglosaron el concepto de “apertura” en los modelos de IA a lo largo de todo el ciclo de desarrollo y señalaron cómo se puede utilizar mal el término.
¿Qué es la ‘apertura’?
El término “código abierto” es casi tan antiguo como el propio software.
A principios de siglo, pequeños grupos de rebeldes informáticos publicaron códigos de software gratuito que cualquiera podía descargar y utilizar desafiando el control corporativo. Tenían una visión: el software de código abierto, como los procesadores de texto disponibles gratuitamente similares a los de Microsoft, podrían nivelar el campo de juego para los pequeños y permitir el acceso a personas que no podían permitirse la tecnología. El código también se convirtió en un campo de juego, donde los entusiastas ingenieros de software juguetearon con el código para descubrir fallas que necesitaban solución, lo que resultó en un software más utilizable y seguro.
Con la IA, la historia es diferente. Los grandes modelos de lenguaje se construyen con numerosas capas de “neuronas” artificiales interconectadas. Al igual que sus contrapartes biológicas, la estructura de esas conexiones influye en gran medida en el desempeño de un modelo en una tarea específica.
Los modelos se entrenan buscando en Internet textos, imágenes y, cada vez más, vídeos. A medida que estos datos de entrenamiento fluyen a través de sus redes neuronales, ajustan las fortalezas de las conexiones de sus neuronas artificiales (llamadas “pesos”) para que generen los resultados deseados. Luego, la mayoría de los sistemas son evaluados por personas para juzgar la precisión y la calidad de los resultados.
¿El problema? Comprender los procesos internos de estos sistemas no es sencillo. A diferencia del software tradicional, compartir solo los pesos y el código de un modelo de IA, sin los datos de entrenamiento subyacentes, dificulta que otras personas detecten posibles errores o amenazas a la seguridad.
Esto significa que conceptos previos del software de código abierto se están aplicando de “formas que no se adaptan a los sistemas de IA”, escribió el equipo, lo que genera confusión sobre el término.
lavado a cielo abierto
Los modelos de IA “abiertos” actuales abarcan un rango de apertura, pero en general tienen tres características principales.
Uno es la transparencia, o cuántos detalles sobre la configuración de un modelo de IA publica su creador. La serie Pythia de Eleuther AI, por ejemplo, permite a cualquiera descargar el código fuente, los datos de entrenamiento subyacentes y la documentación completa. También otorgan licencias del modelo de IA para una amplia reutilización, cumpliendo con la definición de “código abierto” de la Open Source Initiative, una organización sin fines de lucro que ha definido el término a medida que ha evolucionado durante casi tres décadas. En contraste, Llama 3 de Meta, aunque se describe como abierto, solo permite a las personas desarrollar su IA a través de una API (una especie de interfaz que permite que diferentes software se comuniquen, sin compartir el código subyacente) o descargar solo los pesos del modelo para jugar, pero con restricciones a su uso.
“Se trata de sistemas de ‘lavado abierto’ que se entienden mejor como cerrados”, escribieron los autores.
Una segunda característica es la reutilización, en el sentido de que otras personas pueden utilizar datos y detalles de un modelo de IA con licencia abierta (aunque a menudo solo a través de un servicio en la nube; hablaremos de esto más adelante). modelos para sus necesidades específicas.
“[This] “Es una característica clave defendida particularmente por los actores corporativos que invierten en la IA abierta”, escribió el equipo. Hay una razón: entrenar modelos de IA requiere una enorme potencia informática y recursos, que a menudo sólo están disponibles para las grandes empresas de tecnología. Llama 3, por ejemplo, fue entrenada con 15 billones de tokens, una unidad para procesar datos, como palabras o caracteres. Estos puntos críticos dificultan que las nuevas empresas creen sistemas de inteligencia artificial desde cero. En cambio, a menudo reentrenan sistemas “abiertos” para adaptarlos a una nueva tarea o ejecutarlos de manera más eficiente. El modelo AI Alpaca de Stanford, basado en Llama, por ejemplo, ganó interés por el hecho de que podía ejecutarse en una computadora portátil.
No hay duda de que muchas personas y empresas se han beneficiado de los modelos abiertos de IA. Pero para los autores, también pueden ser una barrera para la democratización de la IA.
El lado oscuro
Muchos sistemas abiertos de IA a gran escala hoy en día se entrenan en servidores en la nube, señalan los autores. El Instituto de Innovación Tecnológica de los Emiratos Árabes Unidos desarrolló Falcon 40B y lo entrenó en los servidores AWS de Amazon. La IA de MosaicML está “vinculada a Azure de Microsoft”. Incluso OpenAI se ha asociado con Microsoft para ofrecer sus nuevos modelos de IA a un precio.
Si bien la computación en la nube es extremadamente útil, limita quién puede realmente ejecutar modelos de IA en un puñado de grandes empresas y sus servidores. Alpaca de Stanford finalmente cerró parcialmente debido a la falta de recursos financieros.
El secreto en torno a los datos de entrenamiento es otra preocupación. “Muchos modelos de IA a gran escala se describen como negligencia abierta a la hora de proporcionar incluso información básica sobre los datos subyacentes utilizados para entrenar el sistema”, escribieron los autores.
Los grandes modelos de lenguaje procesan enormes cantidades de datos extraídos de Internet, algunos de los cuales tienen derechos de autor, lo que da lugar a una serie de demandas en curso. Cuando los conjuntos de datos no están disponibles fácilmente, o cuando son increíblemente grandes, es difícil verificar el rendimiento informado del modelo, o si los conjuntos de datos “blanquean la propiedad intelectual de otros”, según los autores.
El problema empeora cuando se construyen frameworks, a menudo desarrollados por grandes empresas tecnológicas, para minimizar el tiempo”[reinventing] la rueda”. Estos fragmentos de código, flujos de trabajo y herramientas de evaluación preescritos ayudan a los desarrolladores a desarrollar rápidamente un sistema de inteligencia artificial. Sin embargo, la mayoría de los ajustes no cambian el modelo en sí. En otras palabras, cualquier problema o sesgo potencial que exista dentro de los modelos también podría propagarse a las aplicaciones posteriores.
Un ecosistema de IA
Para los autores, desarrollar una IA que sea más abierta no se trata de evaluar un modelo a la vez. Más bien, se trata de tener en cuenta todo el ecosistema.
La mayoría de los debates sobre la apertura de la IA pasan por alto el panorama general. A medida que la IA avance, “es poco probable que la búsqueda de la apertura por sí sola produzca muchos beneficios”, escribió el equipo. En cambio, al elaborar políticas abiertas de IA se debe considerar todo el ciclo de desarrollo de la IA, desde la creación, la capacitación y el funcionamiento de sistemas de IA hasta sus usos prácticos y sus incentivos financieros.
“Fijar nuestras esperanzas en una IA ‘abierta’ de forma aislada no nos llevará a ese mundo”, escribió el equipo.
Crédito de la imagen: x / x
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Revivir el compromiso en el aula de español: un desafío musical con chatgpt – enfoque de la facultad
Teen emprendedor que usa chatgpt para ayudarlo con su negocio
getty
El emprendimiento adolescente sigue en aumento. Según Junior Achievement Research, el 66% de los adolescentes estadounidenses de entre 13 y 17 años dicen que es probable que considere comenzar un negocio como adultos, con el monitor de emprendimiento global 2023-2024 que encuentra que el 24% de los jóvenes de 18 a 24 años son actualmente empresarios. Estos jóvenes fundadores no son solo soñando, están construyendo empresas reales que generan ingresos y crean un impacto social, y están utilizando las indicaciones de ChatGPT para ayudarlos.
En Wit (lo que sea necesario), la organización que fundó en 2009, hemos trabajado con más de 10,000 jóvenes empresarios. Durante el año pasado, he observado un cambio en cómo los adolescentes abordan la planificación comercial. Con nuestra orientación, están utilizando herramientas de IA como ChatGPT, no como atajos, sino como socios de pensamiento estratégico para aclarar ideas, probar conceptos y acelerar la ejecución.
Los emprendedores adolescentes más exitosos han descubierto indicaciones específicas que los ayudan a pasar de una idea a otra. Estas no son sesiones genéricas de lluvia de ideas: están utilizando preguntas específicas que abordan los desafíos únicos que enfrentan los jóvenes fundadores: recursos limitados, compromisos escolares y la necesidad de demostrar sus conceptos rápidamente.
Aquí hay cinco indicaciones de ChatGPT que ayudan constantemente a los emprendedores adolescentes a construir negocios que importan.
1. El problema del primer descubrimiento chatgpt aviso
“Me doy cuenta de que [specific group of people]
luchar contra [specific problem I’ve observed]. Ayúdame a entender mejor este problema explicando: 1) por qué existe este problema, 2) qué soluciones existen actualmente y por qué son insuficientes, 3) cuánto las personas podrían pagar para resolver esto, y 4) tres formas específicas en que podría probar si este es un problema real que vale la pena resolver “.
Un adolescente podría usar este aviso después de notar que los estudiantes en la escuela luchan por pagar el almuerzo. En lugar de asumir que entienden el alcance completo, podrían pedirle a ChatGPT que investigue la deuda del almuerzo escolar como un problema sistémico. Esta investigación puede llevarlos a crear un negocio basado en productos donde los ingresos ayuden a pagar la deuda del almuerzo, lo que combina ganancias con el propósito.
Los adolescentes notan problemas de manera diferente a los adultos porque experimentan frustraciones únicas, desde los desafíos de las organizaciones escolares hasta las redes sociales hasta las preocupaciones ambientales. Según la investigación de Square sobre empresarios de la Generación de la Generación Z, el 84% planea ser dueños de negocios dentro de cinco años, lo que los convierte en candidatos ideales para las empresas de resolución de problemas.
2. El aviso de chatgpt de chatgpt de chatgpt de realidad de la realidad del recurso
“Soy [age] años con aproximadamente [dollar amount] invertir y [number] Horas por semana disponibles entre la escuela y otros compromisos. Según estas limitaciones, ¿cuáles son tres modelos de negocio que podría lanzar de manera realista este verano? Para cada opción, incluya costos de inicio, requisitos de tiempo y los primeros tres pasos para comenzar “.
Este aviso se dirige al elefante en la sala: la mayoría de los empresarios adolescentes tienen dinero y tiempo limitados. Cuando un empresario de 16 años emplea este enfoque para evaluar un concepto de negocio de tarjetas de felicitación, puede descubrir que pueden comenzar con $ 200 y escalar gradualmente. Al ser realistas sobre las limitaciones por adelantado, evitan el exceso de compromiso y pueden construir hacia objetivos de ingresos sostenibles.
Según el informe de Gen Z de Square, el 45% de los jóvenes empresarios usan sus ahorros para iniciar negocios, con el 80% de lanzamiento en línea o con un componente móvil. Estos datos respaldan la efectividad de la planificación basada en restricciones: cuando funcionan los adolescentes dentro de las limitaciones realistas, crean modelos comerciales más sostenibles.
3. El aviso de chatgpt del simulador de voz del cliente
“Actúa como un [specific demographic] Y dame comentarios honestos sobre esta idea de negocio: [describe your concept]. ¿Qué te excitaría de esto? ¿Qué preocupaciones tendrías? ¿Cuánto pagarías de manera realista? ¿Qué necesitaría cambiar para que se convierta en un cliente? “
Los empresarios adolescentes a menudo luchan con la investigación de los clientes porque no pueden encuestar fácilmente a grandes grupos o contratar firmas de investigación de mercado. Este aviso ayuda a simular los comentarios de los clientes haciendo que ChatGPT adopte personas específicas.
Un adolescente que desarrolla un podcast para atletas adolescentes podría usar este enfoque pidiéndole a ChatGPT que responda a diferentes tipos de atletas adolescentes. Esto ayuda a identificar temas de contenido que resuenan y mensajes que se sienten auténticos para el público objetivo.
El aviso funciona mejor cuando se vuelve específico sobre la demografía, los puntos débiles y los contextos. “Actúa como un estudiante de último año de secundaria que solicita a la universidad” produce mejores ideas que “actuar como un adolescente”.
4. El mensaje mínimo de diseñador de prueba viable chatgpt
“Quiero probar esta idea de negocio: [describe concept] sin gastar más de [budget amount] o más de [time commitment]. Diseñe tres experimentos simples que podría ejecutar esta semana para validar la demanda de los clientes. Para cada prueba, explique lo que aprendería, cómo medir el éxito y qué resultados indicarían que debería avanzar “.
Este aviso ayuda a los adolescentes a adoptar la metodología Lean Startup sin perderse en la jerga comercial. El enfoque en “This Week” crea urgencia y evita la planificación interminable sin acción.
Un adolescente que desea probar un concepto de línea de ropa podría usar este indicador para diseñar experimentos de validación simples, como publicar maquetas de diseño en las redes sociales para evaluar el interés, crear un formulario de Google para recolectar pedidos anticipados y pedirles a los amigos que compartan el concepto con sus redes. Estas pruebas no cuestan nada más que proporcionar datos cruciales sobre la demanda y los precios.
5. El aviso de chatgpt del generador de claridad de tono
“Convierta esta idea de negocio en una clara explicación de 60 segundos: [describe your business]. La explicación debe incluir: el problema que resuelve, su solución, a quién ayuda, por qué lo elegirían sobre las alternativas y cómo se ve el éxito. Escríbelo en lenguaje de conversación que un adolescente realmente usaría “.
La comunicación clara separa a los empresarios exitosos de aquellos con buenas ideas pero una ejecución deficiente. Este aviso ayuda a los adolescentes a destilar conceptos complejos a explicaciones convincentes que pueden usar en todas partes, desde las publicaciones en las redes sociales hasta las conversaciones con posibles mentores.
El énfasis en el “lenguaje de conversación que un adolescente realmente usaría” es importante. Muchas plantillas de lanzamiento comercial suenan artificiales cuando se entregan jóvenes fundadores. La autenticidad es más importante que la jerga corporativa.
Más allá de las indicaciones de chatgpt: estrategia de implementación
La diferencia entre los adolescentes que usan estas indicaciones de manera efectiva y aquellos que no se reducen a seguir. ChatGPT proporciona dirección, pero la acción crea resultados.
Los jóvenes empresarios más exitosos con los que trabajo usan estas indicaciones como puntos de partida, no de punto final. Toman las sugerencias generadas por IA e inmediatamente las prueban en el mundo real. Llaman a clientes potenciales, crean prototipos simples e iteran en función de los comentarios reales.
Investigaciones recientes de Junior Achievement muestran que el 69% de los adolescentes tienen ideas de negocios, pero se sienten inciertos sobre el proceso de partida, con el miedo a que el fracaso sea la principal preocupación para el 67% de los posibles empresarios adolescentes. Estas indicaciones abordan esa incertidumbre al desactivar los conceptos abstractos en los próximos pasos concretos.
La imagen más grande
Los emprendedores adolescentes que utilizan herramientas de IA como ChatGPT representan un cambio en cómo está ocurriendo la educación empresarial. Según la investigación mundial de monitores empresariales, los jóvenes empresarios tienen 1,6 veces más probabilidades que los adultos de querer comenzar un negocio, y son particularmente activos en la tecnología, la alimentación y las bebidas, la moda y los sectores de entretenimiento. En lugar de esperar clases de emprendimiento formales o programas de MBA, estos jóvenes fundadores están accediendo a herramientas de pensamiento estratégico de inmediato.
Esta tendencia se alinea con cambios más amplios en la educación y la fuerza laboral. El Foro Económico Mundial identifica la creatividad, el pensamiento crítico y la resiliencia como las principales habilidades para 2025, la capacidad de las capacidades que el espíritu empresarial desarrolla naturalmente.
Programas como WIT brindan soporte estructurado para este viaje, pero las herramientas en sí mismas se están volviendo cada vez más accesibles. Un adolescente con acceso a Internet ahora puede acceder a recursos de planificación empresarial que anteriormente estaban disponibles solo para empresarios establecidos con presupuestos significativos.
La clave es usar estas herramientas cuidadosamente. ChatGPT puede acelerar el pensamiento y proporcionar marcos, pero no puede reemplazar el arduo trabajo de construir relaciones, crear productos y servir a los clientes. La mejor idea de negocio no es la más original, es la que resuelve un problema real para personas reales. Las herramientas de IA pueden ayudar a identificar esas oportunidades, pero solo la acción puede convertirlos en empresas que importan.
Precio
ChatGPT y Gemini tienen versiones gratuitas que limitan su acceso a características y modelos. Los planes premium para ambos también comienzan en alrededor de $ 20 por mes. Las características de chatbot, como investigaciones profundas, generación de imágenes y videos, búsqueda web y más, son similares en ChatGPT y Gemini. Sin embargo, los planes de Gemini pagados también incluyen el almacenamiento en la nube de Google Drive (a partir de 2TB) y un conjunto robusto de integraciones en las aplicaciones de Google Workspace.
Los niveles de más alta gama de ChatGPT y Gemini desbloquean el aumento de los límites de uso y algunas características únicas, pero el costo mensual prohibitivo de estos planes (como $ 200 para Chatgpt Pro o $ 250 para Gemini Ai Ultra) los pone fuera del alcance de la mayoría de las personas. Las características específicas del plan Pro de ChatGPT, como el modo O1 Pro que aprovecha el poder de cálculo adicional para preguntas particularmente complicadas, no son especialmente relevantes para el consumidor promedio, por lo que no sentirá que se está perdiendo. Sin embargo, es probable que desee las características que son exclusivas del plan Ai Ultra de Gemini, como la generación de videos VEO 3.
Ganador: Géminis
Plataformas
Puede acceder a ChatGPT y Gemini en la web o a través de aplicaciones móviles (Android e iOS). ChatGPT también tiene aplicaciones de escritorio (macOS y Windows) y una extensión oficial para Google Chrome. Gemini no tiene aplicaciones de escritorio dedicadas o una extensión de Chrome, aunque se integra directamente con el navegador.
(Crédito: OpenAI/PCMAG)
Chatgpt está disponible en otros lugares, Como a través de Siri. Como se mencionó, puede acceder a Gemini en las aplicaciones de Google, como el calendario, Documento, ConducirGmail, Mapas, Mantener, FotosSábanas, y Música de YouTube. Tanto los modelos de Chatgpt como Gemini también aparecen en sitios como la perplejidad. Sin embargo, obtiene la mayor cantidad de funciones de estos chatbots en sus aplicaciones y portales web dedicados.
Las interfaces de ambos chatbots son en gran medida consistentes en todas las plataformas. Son fáciles de usar y no lo abruman con opciones y alternar. ChatGPT tiene algunas configuraciones más para jugar, como la capacidad de ajustar su personalidad, mientras que la profunda interfaz de investigación de Gemini hace un mejor uso de los bienes inmuebles de pantalla.
Ganador: empate
Modelos de IA
ChatGPT tiene dos series primarias de modelos, la serie 4 (su línea de conversación, insignia) y la Serie O (su compleja línea de razonamiento). Gemini ofrece de manera similar una serie Flash de uso general y una serie Pro para tareas más complicadas.
Los últimos modelos de Chatgpt son O3 y O4-Mini, y los últimos de Gemini son 2.5 Flash y 2.5 Pro. Fuera de la codificación o la resolución de una ecuación, pasará la mayor parte de su tiempo usando los modelos de la serie 4-Series y Flash. A continuación, puede ver cómo funcionan estos modelos en una variedad de tareas. Qué modelo es mejor depende realmente de lo que quieras hacer.
Ganador: empate
Búsqueda web
ChatGPT y Gemini pueden buscar información actualizada en la web con facilidad. Sin embargo, ChatGPT presenta mosaicos de artículos en la parte inferior de sus respuestas para una lectura adicional, tiene un excelente abastecimiento que facilita la vinculación de reclamos con evidencia, incluye imágenes en las respuestas cuando es relevante y, a menudo, proporciona más detalles en respuesta. Gemini no muestra nombres de fuente y títulos de artículos completos, e incluye mosaicos e imágenes de artículos solo cuando usa el modo AI de Google. El abastecimiento en este modo es aún menos robusto; Google relega las fuentes a los caretes que se pueden hacer clic que no resaltan las partes relevantes de su respuesta.
Como parte de sus experiencias de búsqueda en la web, ChatGPT y Gemini pueden ayudarlo a comprar. Si solicita consejos de compra, ambos presentan mosaicos haciendo clic en enlaces a los minoristas. Sin embargo, Gemini generalmente sugiere mejores productos y tiene una característica única en la que puede cargar una imagen tuya para probar digitalmente la ropa antes de comprar.
Ganador: chatgpt
Investigación profunda
ChatGPT y Gemini pueden generar informes que tienen docenas de páginas e incluyen más de 50 fuentes sobre cualquier tema. La mayor diferencia entre los dos se reduce al abastecimiento. Gemini a menudo cita más fuentes que CHATGPT, pero maneja el abastecimiento en informes de investigación profunda de la misma manera que lo hace en la búsqueda en modo AI, lo que significa caretas que se puede hacer clic sin destacados en el texto. Debido a que es más difícil conectar las afirmaciones en los informes de Géminis a fuentes reales, es más difícil creerles. El abastecimiento claro de ChatGPT con destacados en el texto es más fácil de confiar. Sin embargo, Gemini tiene algunas características de calidad de vida en ChatGPT, como la capacidad de exportar informes formateados correctamente a Google Docs con un solo clic. Su tono también es diferente. Los informes de ChatGPT se leen como publicaciones de foro elaboradas, mientras que los informes de Gemini se leen como documentos académicos.
Ganador: chatgpt
Generación de imágenes
La generación de imágenes de ChatGPT impresiona independientemente de lo que solicite, incluso las indicaciones complejas para paneles o diagramas cómicos. No es perfecto, pero los errores y la distorsión son mínimos. Gemini genera imágenes visualmente atractivas más rápido que ChatGPT, pero rutinariamente incluyen errores y distorsión notables. Con indicaciones complicadas, especialmente diagramas, Gemini produjo resultados sin sentido en las pruebas.
Arriba, puede ver cómo ChatGPT (primera diapositiva) y Géminis (segunda diapositiva) les fue con el siguiente mensaje: “Genere una imagen de un estudio de moda con una decoración simple y rústica que contrasta con el espacio más agradable. Incluya un sofá marrón y paredes de ladrillo”. La imagen de ChatGPT limita los problemas al detalle fino en las hojas de sus plantas y texto en su libro, mientras que la imagen de Gemini muestra problemas más notables en su tubo de cordón y lámpara.
Ganador: chatgpt
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Generación de videos
La generación de videos de Gemini es la mejor de su clase, especialmente porque ChatGPT no puede igualar su capacidad para producir audio acompañante. Actualmente, Google bloquea el último modelo de generación de videos de Gemini, VEO 3, detrás del costoso plan AI Ultra, pero obtienes más videos realistas que con ChatGPT. Gemini también tiene otras características que ChatGPT no, como la herramienta Flow Filmmaker, que le permite extender los clips generados y el animador AI Whisk, que le permite animar imágenes fijas. Sin embargo, tenga en cuenta que incluso con VEO 3, aún necesita generar videos varias veces para obtener un gran resultado.
En el ejemplo anterior, solicité a ChatGPT y Gemini a mostrarme un solucionador de cubos de Rubik Rubik que resuelva un cubo. La persona en el video de Géminis se ve muy bien, y el audio acompañante es competente. Al final, hay una buena atención al detalle con el marco que se desplaza, simulando la detención de una grabación de selfies. Mientras tanto, Chatgpt luchó con su cubo, distorsionándolo en gran medida.
Ganador: Géminis
Procesamiento de archivos
Comprender los archivos es una fortaleza de ChatGPT y Gemini. Ya sea que desee que respondan preguntas sobre un manual, editen un currículum o le informen algo sobre una imagen, ninguno decepciona. Sin embargo, ChatGPT tiene la ventaja sobre Gemini, ya que ofrece un reconocimiento de imagen ligeramente mejor y respuestas más detalladas cuando pregunta sobre los archivos cargados. Ambos chatbots todavía a veces inventan citas de documentos proporcionados o malinterpretan las imágenes, así que asegúrese de verificar sus resultados.
Ganador: chatgpt
Escritura creativa
Chatgpt y Gemini pueden generar poemas, obras, historias y más competentes. CHATGPT, sin embargo, se destaca entre los dos debido a cuán únicas son sus respuestas y qué tan bien responde a las indicaciones. Las respuestas de Gemini pueden sentirse repetitivas si no calibra cuidadosamente sus solicitudes, y no siempre sigue todas las instrucciones a la carta.
En el ejemplo anterior, solicité ChatGPT (primera diapositiva) y Gemini (segunda diapositiva) con lo siguiente: “Sin hacer referencia a nada en su memoria o respuestas anteriores, quiero que me escriba un poema de verso gratuito. Preste atención especial a la capitalización, enjambment, ruptura de línea y puntuación. Dado que es un verso libre, no quiero un medidor familiar o un esquema de retiro de la rima, pero quiero que tenga un estilo de coohes. ChatGPT logró entregar lo que pedí en el aviso, y eso era distinto de las generaciones anteriores. Gemini tuvo problemas para generar un poema que incorporó cualquier cosa más allá de las comas y los períodos, y su poema anterior se lee de manera muy similar a un poema que generó antes.
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Ganador: chatgpt
Razonamiento complejo
Los modelos de razonamiento complejos de Chatgpt y Gemini pueden manejar preguntas de informática, matemáticas y física con facilidad, así como mostrar de manera competente su trabajo. En las pruebas, ChatGPT dio respuestas correctas un poco más a menudo que Gemini, pero su rendimiento es bastante similar. Ambos chatbots pueden y le darán respuestas incorrectas, por lo que verificar su trabajo aún es vital si está haciendo algo importante o tratando de aprender un concepto.
Ganador: chatgpt
Integración
ChatGPT no tiene integraciones significativas, mientras que las integraciones de Gemini son una característica definitoria. Ya sea que desee obtener ayuda para editar un ensayo en Google Docs, comparta una pestaña Chrome para hacer una pregunta, pruebe una nueva lista de reproducción de música de YouTube personalizada para su gusto o desbloquee ideas personales en Gmail, Gemini puede hacer todo y mucho más. Es difícil subestimar cuán integrales y poderosas son realmente las integraciones de Géminis.
Ganador: Géminis
Asistentes de IA
ChatGPT tiene GPT personalizados, y Gemini tiene gemas. Ambos son asistentes de IA personalizables. Tampoco es una gran actualización sobre hablar directamente con los chatbots, pero los GPT personalizados de terceros agregan una nueva funcionalidad, como el fácil acceso a Canva para editar imágenes generadas. Mientras tanto, terceros no pueden crear gemas, y no puedes compartirlas. Puede permitir que los GPT personalizados accedan a la información externa o tomen acciones externas, pero las GEM no tienen una funcionalidad similar.
Ganador: chatgpt
Contexto Windows y límites de uso
La ventana de contexto de ChatGPT sube a 128,000 tokens en sus planes de nivel superior, y todos los planes tienen límites de uso dinámicos basados en la carga del servidor. Géminis, por otro lado, tiene una ventana de contexto de 1,000,000 token. Google no está demasiado claro en los límites de uso exactos para Gemini, pero también son dinámicos dependiendo de la carga del servidor. Anecdóticamente, no pude alcanzar los límites de uso usando los planes pagados de Chatgpt o Gemini, pero es mucho más fácil hacerlo con los planes gratuitos.
Ganador: Géminis
Privacidad
La privacidad en Chatgpt y Gemini es una bolsa mixta. Ambos recopilan cantidades significativas de datos, incluidos todos sus chats, y usan esos datos para capacitar a sus modelos de IA de forma predeterminada. Sin embargo, ambos le dan la opción de apagar el entrenamiento. Google al menos no recopila y usa datos de Gemini para fines de capacitación en aplicaciones de espacio de trabajo, como Gmail, de forma predeterminada. ChatGPT y Gemini también prometen no vender sus datos o usarlos para la orientación de anuncios, pero Google y OpenAI tienen historias sórdidas cuando se trata de hacks, filtraciones y diversos fechorías digitales, por lo que recomiendo no compartir nada demasiado sensible.
Ganador: empate
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