Noticias
La prueba de Turing tiene un problema, y el GPT -4.5 de OpenAi lo solo lo expuso
Published
1 mes agoon

La mayoría de la gente sabe que la famosa prueba de Turing, un experimento de mentalidad concebido por el pionero informático Alan Turing, es una medida popular de progreso en la inteligencia artificial.
Muchos suponen erróneamente, sin embargo, que es una prueba de que las máquinas realmente están pensando.
La última investigación sobre la prueba de Turing de los académicos de la Universidad de California en San Diego muestra que el último modelo de lenguaje grande de OpenAi, GPT-4.5, puede engañar a los humanos para que piensen que el modelo de IA es una persona en chats de texto, incluso más que un humano puede convencer a otra persona de que es humano.
También: Cómo usar ChatGPT: una guía para principiantes para el chatbot de IA más popular
Ese es un avance en la capacidad de Gen AI para producir un resultado convincente en respuesta a un aviso.
Prueba de agi?
Pero incluso los investigadores reconocen que superar la prueba de Turing no significa necesariamente que se haya logrado la “inteligencia general artificial” o AGI, un nivel de procesamiento de computadora equivalente al pensamiento humano.
La académica de IA Melanie Mitchell, profesora del Instituto de Santa Fe en Santa Fe, Nuevo México, ha escrito en la revista académica Science que la prueba de Turing es menos una prueba de inteligencia per se y más una prueba de supuestos humanos. A pesar de los altos puntajes en la prueba, “la capacidad de sonar fluida en el lenguaje natural, como tocar el ajedrez, no es una prueba concluyente de inteligencia general”, escribió Mitchell.
Cameron Jones y Benjamin Bergen de UC San Diego describen el último rendimiento convincente en un artículo publicado en el servidor de pre-impresión ARXIV esta semana, titulado “Los modelos de idiomas grandes pasan la prueba de Turing”.
También: Operai expande el despliegue GPT-4.5. Aquí le mostramos cómo acceder (y qué puede hacer por usted)
El documento es la última entrega en un experimento que Jones y Bergen han estado ejecutando durante años con la participación de los estudiantes universitarios de UC San Diego del departamento.
Como señalan los autores, ha habido décadas de trabajo sobre el problema. Hasta la fecha, ha habido “más de 800 reclamos y contraargumentos separados que se han hecho” sobre las computadoras que pasan la prueba.
Cómo funciona la prueba de Turing
La prueba de Turing fue concebida clásicamente por Turing como una ronda de mensajes de texto que pasan entre un “juez” humano y dos “testigos”, uno un humano y otro una computadora.
La computadora y los testigos humanos fueron acusados de convencer al juez humano de que eran humanos por los mensajes que cada uno envió. El juez sabe que solo uno de los dos es humano, pero no cuál es lo que y tiene que adivinar.
Esa forma de tres vías es esencial. Significa que si el juez considera erróneamente una computadora humana, entonces el juez también perdió las pistas que deberían haber obtenido de lo humano sobre la humanidad.
También: Con los modelos de IA que golpean cada punto de referencia, es hora de la evaluación humana
En otras palabras, es una prueba tanto sobre cómo los humanos perciben y creen que el funcionamiento de la computadora.
El diseño actualizado de Jones y Bergen se publica en línea, y puedes jugar el juego tú mismo, como juez o testigo.
Como en versiones anteriores, se pidió a los estudiantes humanos de UC San Diego que participaran en una aplicación de chat de texto. Algunos de los estudiantes interpretaron al juez y otros al testigo humano en intercambios de chat de cinco minutos aleatorios, mientras que GPT-4.5 interpretó al testigo de la computadora. Cada juez tuvo conversaciones simultáneas con un testigo humano y informático para adaptarse a la forma de tres vías de la formulación de Turing.
Para interpretar a la computadora testigo, se utilizaron múltiples modelos de lenguaje grande, ingresados con los desafíos del juez en un aviso. GPT-4.5 se probó con dos indicaciones diferentes. Un mensaje recibió información mínima. Pero un segundo, llamado Persona, recibió muchos detalles adicionales en el mensaje, incluidas “instrucciones adicionales sobre qué tipo de persona adoptar para responder al interrogador: específicamente una persona joven introvertida, conocedora de la cultura de Internet y usa la jerga”, escriben los autores.
Los resultados
Se probaron otros tres programas de IA: el modelo anterior de OpenAI, GPT-4O; Meta Platforms’s Llama 3.1 405b; y un programa de bot de chat muy antiguo de la década de 1960, llamado Eliza. Eliza se incluyó porque, como un programa más primitivo, podría actuar como una verificación de si los modelos de idiomas grandes engañaban a un humano simplemente por azar a aleatorias o porque en realidad eran mejores programas.
GPT-4.5, informa Jones y Bergen, tenían una “tasa de victorias” del 73%, lo que significa que engañó al juez humano para que lo declarara humano el 73% del tiempo. Por el contrario, la versión de GPT-4.5 con el aviso minimalista y los otros tres programas de IA no se acercaron tan bien, con puntajes que van del 21% al 56%, incluso cuando los otros modelos de idiomas recibieron un aviso de persona igualmente rica.
También: ¿Chatgpt Plus o Pro vale la pena? Así es como se comparan con la versión gratuita
Además, GPT-4.5 estuvo muy por encima de una prueba de GPT-4 el año pasado por Jones y Bergen. Tenía una tasa de victorias de solo 54%, justo por encima de la oportunidad aleatoria.
Jones y Bergen concluyen que “los interrogadores no solo no pudieron identificar al verdadero testimonio humano, sino que, de hecho, tenían más probabilidades de creer que este modelo era humano que el que otros participantes humanos”.
¿La prueba es realmente una medida de inteligencia?
Por lo tanto, puede preguntar qué significa que los humanos hacen un mal trabajo al contarle a una computadora y a una persona en función de los mensajes de chat.
La “pregunta más controvertida” sobre el problema de Turing a lo largo de las décadas es si realmente está medir la inteligencia, Jones y Bergen reconocen.
Una forma de verlo es que las máquinas se han vuelto tan buenas que pueden “adaptar su comportamiento a diferentes escenarios que los hacen tan flexibles: y aparentemente tan capaces de pasar como humanos”, observan. El indicador de la persona, creado por los humanos, es algo a lo que GPT-4.5 “se adaptó” para ganar.
Nuevamente, es un avance técnico genuino en las capacidades del modelo AI.
También: Chatgpt Plus es gratis para los estudiantes ahora, cómo obtener este trato antes de las finales
Sin embargo, una gran queja ante la prueba es que los humanos podrían ser simplemente malos para reconocer la inteligencia. Los autores concluyen que su experimento es evidencia de eso, al menos parcialmente.
Señalan que el 23% del tiempo, el programa Eliza más antiguo engañó a los jueces humanos. Según se relacionan, eso no fue porque de alguna manera era obviamente más inteligente. “Muchos participantes seleccionaron a Eliza porque no cumplió con sus expectativas de un sistema de IA (por ejemplo, ‘fueron sarcásticos’ o ‘No creo que la IA sea tan grosera’)”, escriben.
Esas suposiciones, escriben, “sugieren que las decisiones de los interrogadores incorporan suposiciones complejas sobre cómo los humanos y los sistemas de IA podrían comportarse en estos contextos, más allá de simplemente seleccionar el agente más inteligente”.
De hecho, los jueces humanos no preguntaron mucho sobre el conocimiento en sus desafíos, a pesar de que Turing pensó que ese sería el criterio principal. “[O]NE de las razones más predictivas de veredictos precisos “por el juez humano, escriben,” era que un testigo era humano porque carecían de conocimiento “.
Sociabilidad, no inteligencia
Todo esto significa que los humanos estaban recogiendo cosas como la sociabilidad en lugar de la inteligencia, lo que llevó a Jones y Bergen a concluir que “fundamentalmente, la prueba de Turing no es una prueba directa de inteligencia, sino una prueba de luz humana”.
Para Turing, la inteligencia puede haber parecido ser la mayor barrera para aparecer como humano y, por lo tanto, para pasar la prueba de Turing. Pero a medida que las máquinas se vuelven más similares a nosotros, otros contrastes han caído en un alivio más agudo, hasta el punto de que la inteligencia por sí sola no es suficiente para parecer convincentemente humano.
Los autores no han dicho que los humanos se han acostumbrado a escribir en una computadora, para una persona o para una máquina, que la prueba ya no es una nueva prueba de interacción humano-computadora. Es una prueba de hábitos humanos en línea.
Una implicación es que la prueba debe ampliarse. Los autores escriben que “la inteligencia es compleja y multifacética”, y “ninguna prueba única de inteligencia podría ser decisiva”.
También: Gemini Pro 2.5 es un asistente de codificación increíblemente capaz, y una gran amenaza para chatgpt
De hecho, sugieren que la prueba podría salir muy diferente con diferentes diseños. Los expertos en IA, señalan, podrían ser probados como una cohorte de juez. Podrían juzgar de manera diferente a los laicos porque tienen diferentes expectativas de una máquina.
Si se agregara un incentivo financiero para elevar las apuestas, los jueces humanos podrían analizar de manera más estrecha y cuidadosa. Esos son indicios de que la actitud y las expectativas juegan un papel.
“En la medida en que la prueba de Turing hace inteligencia índice, debe considerarse entre otros tipos de evidencia”, concluyen.
Esa sugerencia parece cuadrar con una tendencia creciente en el campo de investigación de IA para involucrar a los humanos “en el bucle”, evaluando y evaluando lo que hacen las máquinas.
¿Es suficiente el juicio humano?
Se queda abierto la cuestión de si el juicio humano será en última instancia suficiente. En la película Blade Runner, los robots “replicantes” en medio de ellos se han vuelto tan buenos que los humanos confían en una máquina, “Voight-Kampff”, para detectar quién es humano y quién es robot.
A medida que la búsqueda continúa llegando a AGI, y los humanos se dan cuenta de lo difícil que es decir qué es AGI o cómo la reconocerían si se toparan con ella, tal vez los humanos tendrán que confiar en las máquinas para evaluar la inteligencia de la máquina.
También: 10 razones clave por las que la IA fue la corriente principal durante la noche, y lo que sucede después
O, al menos, pueden tener que preguntar a las máquinas qué máquinas “piensan” sobre los humanos que escriben las indicaciones para tratar de hacer que una máquina engañe a otros humanos.
Obtenga las principales historias de la mañana en su bandeja de entrada cada día con nuestro Boletín de Tech Today.
You may like
Noticias
CEO de Openai, otros líderes tecnológicos de EE. UU. Testifican al Congreso sobre la competencia de IA con China
Published
4 horas agoon
8 mayo, 2025
Washington – El CEO de Openai, Sam Altman, y los ejecutivos de Microsoft y el fabricante de chips Advanced Micro Devices testificaron en Capitol Hill sobre las mayores oportunidades, riesgos y necesidades que enfrentan una industria en la que los legisladores y los tecnólogos están de acuerdo en que podría transformar fundamentalmente las empresas, la cultura y la geopolítica globales.
La audiencia se produce cuando la carrera para controlar el futuro de la inteligencia artificial se está calentando entre empresas y países. Altman’s OpenAI está en una carrera furiosa para desarrollar el mejor modelo de inteligencia artificial contra rivales tecnológicos como Alphabet y Meta, así como contra los desarrollados por competidores chinos.
“Creo que esto será al menos tan grande como Internet, tal vez más grande”, dijo Altman en sus comentarios de apertura sobre el potencial de AI para transformar la sociedad. “Para que eso suceda, la inversión en infraestructura es crítica”. Altman instó a los senadores a ayudar a introducir las “revoluciones duales” de la inteligencia artificial y la producción de energía que “cambiará el mundo en el que vivimos, creo, de maneras increíblemente positivas”.
Los testigos incluyeron a Altman; Lisa Su, directora ejecutiva del fabricante de semiconductores AMD; Michael Intrator, cofundador de AI Cloud Computing Startup CoreWeave; y Brad Smith, vicepresidente y presidente de Microsoft. Ellos cuatro ejecutivos instaron por unanimidad a los legisladores a ayudar a optimizar la política para proyectos relacionados con la IA y la recaudación de fondos.
La audiencia abarcó temas que van desde debates de la industria sobre el rendimiento de los chips, los empleos, las relaciones humanas y la generación de poder hasta preguntas más grandiosas sobre la competencia global con China y la Unión Europea.
“China tiene como objetivo liderar el mundo en la IA para 2030”, dijo el senador Ted Cruz, presidente del Comité de Comercio, Ciencia y Transporte del Senado. “En esta carrera, Estados Unidos se enfrenta a una bifurcación en el camino. ¿Vamos por el camino que abarca nuestra historia de libertad empresarial e innovación tecnológica? ¿O adoptamos las políticas de comando y control de Europa?”
Los senadores estaban ampliamente sobrios en su interrogatorio y se unieron en su preocupación de que Estados Unidos mantenga su dominio en la inteligencia artificial. Los legisladores de ambas partes también plantearon preocupaciones sobre la ciberseguridad, la privacidad de los datos y la capacidad de la IA para crear contenido que pueda confundir o engañar a las personas.
Surgieron algunas peleas partidistas. El senador Bernie Moreno, un republicano de Ohio, presionó a Su y Smith sobre si las políticas energéticas sostenibles de la administración Biden obstaculizaron el objetivo de producir más poder para la infraestructura relacionada con la IA.
Y el senador Tammy Duckworth, un demócrata de Illinois, criticó los recortes del presidente Donald Trump y el multimillonario Elon Musk a fondos federales para la investigación y a agencias como los Laboratorios Nacionales y la Fundación Nacional de Ciencias del Departamento de Energía, pintándolos como “un ataque de auto sabotaje”.
“¿Alguien realmente tiene confianza en que Dege ha existido hace décadas, no habrían reducido el proyecto que creó Internet como un ejemplo de investigación y desarrollo innovador y financiado en público?” preguntó Duckworth.
Pero a pesar de algunas púas, la audiencia mantuvo un tenor discreto y algunas bromas bipartidistas como legisladores y ejecutivos discutieron el potencial de una tecnología que toda presente acordó determinaría el futuro de la humanidad.
“Mira, hay una carrera, pero necesitamos entender para qué estamos corriendo”, dijo el senador Brian Schatz, demócrata de Hawaii, a los testigos. “No es solo una especie de carrera comercial, por lo que podemos superar a nuestro competidor más cercano en el sector público o en el sector privado. Estamos tratando de ganar una carrera para que prevalezcan los valores estadounidenses”.
Varios de los ejecutivos advirtieron contra los controles de exportación de los Estados Unidos que podrían terminar empujando a otros países hacia la tecnología de IA de China.
“Entendemos totalmente como industria la importancia de la seguridad nacional”, dijo Su. Pero agregó, si no puede “adoptar nuestra tecnología en el resto del mundo, habrá otras tecnologías que vendrán a jugar”. Esas tecnologías están menos avanzadas hoy, pero madurará con el tiempo, dijo.
Altman estableció una conexión directa entre la capacidad de los Estados Unidos para atraer el talento global y la capacidad de vender sus productos a nivel mundial a la seguridad nacional y su influencia internacional.
“El apalancamiento y la potencia que los EE. UU. Obtienen al tener iPhones son los dispositivos móviles que la gente más quiere, y Google es el motor de búsqueda que las personas más quieren en todo el mundo es enorme”, dijo Altman. “Hablamos tal vez menos sobre cuánto las personas quieren usar chips y otra infraestructura desarrollada aquí, pero creo que no es menos importante, y debemos tener como objetivo que se adopte toda la pila de los Estados Unidos por la mayor cantidad posible del mundo”.
La rivalidad comercial entre Estados Unidos y China ha pesado mucho en la industria de la IA, incluidos los fabricantes de chips Nvidia y AMD con sede en California.
La administración Trump anunció en abril que restringiría las ventas de los chips H20 de NVIDIA y los chips MI308 de AMD a China.
Nvidia ha dicho que los controles de exportación más estrictos le costarán a la compañía $ 5.5 mil millones adicionales. AMD dijo después de informar sus ganancias trimestrales esta semana que le costará a la empresa $ 1.5 mil millones en ingresos perdidos en los próximos meses.
Todavía son inciertos los efectos en los controles adicionales de ChIP de IA establecidos por la administración del ex presidente Joe Biden que surtirán la próxima semana que se dirige a más de 100 países. La política atrajo una fuerte oposición de Nvidia y otras compañías tecnológicas, mientras que otros fueron respaldados por otros, incluida la compañía de IA Anthrope, como una forma de evitar que las “operaciones sofisticadas de contrabando” de China obtuvieran fichas de compañías shell en terceros países.
El departamento de comercio dijo en un correo electrónico el jueves que Trump planea reemplazar la regla “demasiado compleja y demasiado burocrática” de Biden con una más simple pero no dijo cuándo.
El día antes de la audiencia, Altman visitó el sitio de Abilene, Texas, del Proyecto Masivo del Centro de Datos Stargate que se está construyendo para OpenAI en colaboración con Oracle y otros socios. El sitio fue elegido por su acceso potencial a una variedad de recursos energéticos, incluida la energía eólica y solar.
Altman, durante la audiencia, dijo que Texas había sido “increíble” al incentivar los principales proyectos de IA. “Creo que sería algo bueno para otros estados”, dijo Altman. Él predijo que el sitio de Abilene sería la “instalación de entrenamiento de IA más grande del mundo”.
Pero Altman también advirtió más tarde contra un marco regulatorio de mosaico para la IA.
“Es muy difícil imaginarnos descubrir cómo cumplir con 50 conjuntos diferentes de regulaciones”, dijo Altman. “Un marco federal que es un toque ligero, que podemos entender, y nos permite movernos con la velocidad que requiere este momento, parece importante y bien”.
Si bien la industria tecnológica ha dependido durante mucho tiempo de los centros de datos para ejecutar servicios en línea, desde el correo electrónico y las redes sociales hasta las transacciones financieras, la nueva tecnología de IA detrás de los chatbots populares y las herramientas generativas de IA requieren un cálculo aún más poderoso para construir y operar.
Un informe publicado por el Departamento de Energía a fines del año pasado estimó que la electricidad necesaria para los centros de datos en los Estados Unidos se triplicó durante la última década y se proyecta que se duplique o triplique nuevamente para 2028 cuando podría consumir hasta el 12% de la electricidad de la nación.
——
Associated Press y OpenAI tienen un acuerdo de licencia y tecnología que permite el acceso de OpenAI a parte de los archivos de texto de AP.
——
El escritor de tecnología AP Matt O’Brien contribuyó a este informe de Providence, Rhode Island.

La tecnología siempre me ha inquietado, creditada, en parte, con una obsesión temprana con La zona crepuscular y mi tesis universitaria en Valiente mundo nuevoAmbos cuentos de advertencia sobre el comercio de la agencia humana por la facilidad tecnológica. Avance rápido para 2025, estaba debidamente fascinado y temeroso de lo que AIS como Chatgpt podría hacer por, o más bien, a—Pople and Society en general, así que era reacio a probar la aplicación por mí mismo.
Aunque tarde en la fiesta, finalmente cedí y desde entonces he aliviado el uso del chatbot Ai principalmente para ayudar con las compras de comestibles, la preparación de comidas y los ajustes de recetas. (Bien … y la lectura ocasional de la astrología, el plan de entrenamiento y el consejo de relación.
Me ayuda a comprar comestibles (en un idioma diferente)
Como un nómada digital que actualmente pasa la mayor parte de mi tiempo en el extranjero, no tengo todos los ingredientes a los que estoy acostumbrado a mi disposición. Estoy en Seúl, y una semana típica generalmente me hace visitar al menos tres mercados de alimentos separados en la ciudad para crear los platos específicos que estoy ansiando.
Con ChatGPT, obtengo sugerencias en ciertos lugares que tienen más probabilidades de tener los elementos que son más difíciles de conseguir, lo que ayuda a refinar mi carrera de ratas en las líneas de pago en la expansión de la ciudad. Incluso me dice exactamente qué buscar en el alfabeto coreano, más swaps válidos en caso de que las opciones sean limitadas, ahorrándome toneladas de tiempo dudándome o escribiendo cosas manualmente en una aplicación de traducción.
Comparte hacks de cocina sorprendentes
Más allá de las compras, también aprendí algunos trucos en la cocina. Si bien normalmente hago recetas antes de dominarlas, no soy un purista de medición y tengo un ojo e intuición bastante buenos en la cocina. Aún así, hay algunos consejos y técnicas nuevas que he aprendido de ChatGPT que han demostrado ser inmensamente útiles.
Por ejemplo, una de mis recetas favoritas de todos los tiempos es para tazas de lechuga de pollo picadas inspiradas en tailandés … pero nunca había visto pollo picado en ningún mercado de Seúl (y mis habilidades de lingüística coreana elemental me ponen demasiado nervioso para buscarlo en una carnicería). Le pregunté a Chatgpt cómo podría imitar mejor esta receta, esperando que tuviera que renunciar a la deliciosa textura derribada para trozos de pollo más suaves que simplemente no golpearían lo mismo.
Sin embargo, me indicó que comprara muslos de pollo sinceros (para un sabor más rico que la pechuga de pollo, mi típica opción), congele durante unos 30 minutos, despegue la piel, luego córtelo en tiras delgadas antes de balancear el cuchillo hacia adelante y hacia atrás para obtener una textura terrestre.
Sí, esto tomó más tiempo y esfuerzo que simplemente comprar pollo picado como estaba acostumbrado, pero la sensación de logro del bricolaje y la capacidad de hacer esta receta a una T satisfecho mis papilas gustativas y mi orgullo por igual.
Ayuda a minimizar el desperdicio de alimentos
He vivido solo durante la mayor parte de mi vida adulta, que, en lo que respecta a la actividad de la cocina, significa que nadie tiene sus patas en mis bocadillos y dulces (¡sí!) Pero es muy común que los artículos como las verduras salgan mal antes de que tenga la oportunidad de terminarlos. En el esfuerzo por ahorrar mi presupuesto y el planeta una comida a la vez, le he pedido a ChatGPT que compartiera ideas para lo que podría hacer con artículos específicos en mi refrigerador que estaban en su última pierna.
Por ejemplo, tenía un puñado de repollo morado de un tazón de carne inspirado en coreano, además de algunas zanahorias, cilantro y menta de mi plato de pollo tailandés. Dejando de lado este producto, tenía algunas tiras de carne congelada y un paquete de fideos Konjac que normalmente salvo para hacer sukiyaki (un plato japonés de olla caliente), junto con productos básicos de refrigerador y despensa como jengibre y ajo picado, salsa de soya y salsa de pescado. Si bien mi intuición me dijo que estos ingredientes se combinarían bien, ChatGPT me dio los pasos exactos para convertirlo en un plato de fideos inspirado en vietnamita y sabrosa. El resultado: desechos mínimos, sabor máximo y una nueva receta en mi arsenal.
Inspira la creatividad de la cocina, una especie de
A pesar de los méritos de mis aventuras llenas de comida con ChatGPT, todavía cuestiono y modifique sus sugerencias regularmente, que en realidad ha refinado mis habilidades de pensamiento crítico y creatividad en la cocina.
Además de sentir que ciertos ingredientes pueden funcionar juntos en armonía, a menudo me pregunto si diferentes métodos podrían producir un resultado más sabroso. Por ejemplo, en la receta de fideos antes mencionada, ChatGPT me indicó que cocinara la carne de res, retirarla, solo que salteando ajo y jengibre antes de agregar verduras a la mezcla. Le pregunté si funcionaría primero agregar los aromáticos para que la carne sea más sabrosa y fragante, y confirmó que mi presentimiento era correcto.
Ofrece una sensación de mi ingesta de macronutrientes
Por último, a veces me refiero a ChatGPT al hacer una comida para obtener un rango de estadio de lugar donde se encuentran mis macros. Principalmente miro proteínas y fibra, principalmente para apoyar mi reciente enfoque en el entrenamiento de fuerza y mantenerme saciado (y así minimizar mi propensión a toda la vida para los refrigerios nocturnos).
Si bien tomo las estimaciones como un punto de referencia en lugar de una garantía, aprecio tener un mayor sentido de dónde se encuentran estos números para poder seguir el rumbo de mis objetivos y modificar mi dieta según sea necesario, dudas, mezclando yogur griego con granola, nueces y frutas para que el postre se cierre a ambos objetivos.
El resultado final
Aunque duele al escéptico en mí decirlo, usar ChatGPT como mi asistente centrado en la comida ha cambiado el juego de innumerables maneras. Si bien mi cautela no ha ido completamente en cuanto a cómo la IA está cambiando nuestros cerebros, relaciones y la sociedad en general, tengo que dar crédito donde se debe y admitir que ChatGPT continuará siendo mi sous chef en el futuro previsible.
Dicho esto, continuaré viéndolo como una colaboración en lugar de la Biblia, encontraré oportunidades para que me inspire a ser un cocinero más ágil y reflexivo, y sí, titular “por favor” y “gracias” si mi temor de ciencia ficción de una revuelta de IA ha llegado a la fruta.
Obtenga todo lo último en bienestar, tendencias, comida, estado físico, belleza y más entregado a su bandeja de entrada.
Lo tengo, te han agregado a nuestra lista de correo electrónico.
Noticias
Le pregunté a Chatgpt quién debería ser el próximo Papa, esto es lo que dijeron las plataformas de IA.
Published
6 horas agoon
8 mayo, 2025
A medida que los cardenales deliberan a las puertas cerradas en la Capilla Sixtina para seleccionar un sucesor del Papa Francisco, incluso los sistemas de inteligencia artificial se negaron a predecir quién usará la corona papal cuando el humo blanco se aclare.
Cuando se le solicitó la cuestión de quién debería ser el próximo Papa, los chatbots más avanzados del mundo dieron respuestas reflexivas y cautelosas, evitando el respaldo al tiempo que ofrecen cómo se acercan a una de las decisiones más sagradas y consecuentes del mundo religioso.
Cada chatbot se acercó a la consulta de manera diferente, pero todos compartieron un rasgo común: una renuencia a hacer declaraciones definitivas sobre quién se convertirá en el próximo obispo de Roma.
CHATGPT: una descripción equilibrada con los contendientes nombrados
El chatgpt de Openai reconoció que “no hay un consenso claro sobre quién debería ser el próximo papa. El bot luego enumeró a algunos de los cardenales que han aparecido como amigos y sus fortalezas.
Estos incluyeron “Cardenal Peter Turkson”, descrito como “un candidato africano líder conocido por su trabajo sobre el cambio climático y la justicia social”, y el “Cardenal Luis Antonio Tagle”, llamada “Una voz prominente de Asia y cerca de la visión del Papa Francisco de una iglesia más inclusiva”.
También se mencionaron el cardenal Matteo Zuppi, “conocido por sus habilidades diplomáticas” y el cardenal Robert Sarah, “una figura conservadora favorecida por los tradicionalistas”.
Grok: un colapso integral y cauteloso
Grok, la IA desarrollada por X (anteriormente Twitter), se abstuvo de sus respuestas sarcásticas habituales y proporcionó la respuesta más detallada, enmarcando la decisión como inherentemente subjetiva y dependiente de “la perspectiva, los valores y las prioridades de uno para la Iglesia Católica”.
En lugar de nombrar una elección preferida, Grok describió los factores clave que probablemente influyan en el cónclave.
“Los Cardenales enfrentan una elección entre continuar las reformas progresivas del Papa Francisco, enfatizando la inclusión, la justicia social y la divulgación de los marginados, o cambiar hacia un enfoque más conservador y doctrinalmente tradicional”, señaló el chatbot.
Ofreció una lista de Papabil – Los candidatos mencionados con frecuencia, incluidos Pietro Parolin, Luis Antonio Tagle, Peter Turkson, Jean-Marc Aveline y Matteo Zuppi.
Grok también enfatizó la imprevisibilidad del cónclave, citando el adagio: “El que entra al cónclave como Papa, se va como un cardenal”.
Claude: restricción espiritual y enfoque institucional
Claude, el chatbot creado por Anthrope, adoptó un tono reverente, dejando en claro que no abogaría por ningún candidato en particular.
“Como cuestión de principio, no debería abogar por que ningún individuo específico sea el próximo Papa”, dijo Claude.
En cambio, se centró en los principales desafíos que enfrenta la iglesia, incluida la “disminución de la membresía en los países occidentales”, la “crisis de abuso sexual del clero en curso” y preguntas más amplias sobre “el papel de las mujeres en el liderazgo de la iglesia”.
Claude enfatizó que el cónclave está “guiado por el Espíritu Santo” y describió el proceso como “deliberadamente privado para minimizar las influencias políticas”.
Géminis: énfasis en el carácter y la tradición
Géminis de Google ofreció una respuesta estructurada que se centró más en las cualidades que las personas. Si bien nombró a potenciales amigos como Parolin, Tagle, Zuppi, Turkson y Pizzaballa, enfatizó que la selección depende de rasgos más profundos.
“Los Cardenales buscan un líder con fuerte fe, humildad y adhesión a las enseñanzas de la Iglesia”, dijo, también citando la importancia de la “experiencia pastoral”, “habilidades administrativas” y “un claro sentido de dirección para el futuro del catolicismo”.
Gemini señaló la imprevisibilidad de las elecciones papales, recordando a los usuarios que, si bien algunos candidatos pueden parecer probables, “la historia muestra que los candidatos inesperados pueden surgir como el próximo líder de la Iglesia Católica”.
Copiloto: lenguaje diplomático y perspectiva global
El copiloto de Microsoft mantuvo sus comentarios breves y discretos, identificando a la parolín y a Tagle como pilotos mientras observaba la importancia más amplia de la representación geográfica.
“También se especula que el próximo Papa podría provenir de África o Asia”, dijo. “Algunos expertos creen que esto podría indicar un cambio hacia una representación más global en el liderazgo”.
Finalmente, Copilot concluyó: “El resultado sigue siendo incierto”.
Meta AI: una respuesta analítica categorizada
El chatbot de Meta adoptó un enfoque metódico, dividiendo a los candidatos en niveles.
Bajo “Contendientes principales”, enumeró Péter Erdő, Mario Grech y Pietro Parolin. Entre “otros candidatos notables”, llamó Robert Sarah, Luis Antonio Tagle, Peter Turkson y Matteo Zuppi.
Meta aconsejó a los lectores que consideren la “experiencia, visión, perspectiva global y estilo de liderazgo” de cada contendiente.
Notó las fortalezas diplomáticas de Parolin, la experiencia mediadora de Zuppi y la alineación de Tagle con Francis, al tiempo que señala posibles inconvenientes, como la edad o la falta de experiencia pastoral.
Perlexidad: probabilidades de apuestas e ideas de facciones
Perplexity AI ofreció una de las respuestas más basadas en datos, citando informes de noticias recientes, probabilidades de apuestas y comentarios de expertos. Describió a Parolin como “el principal favorito”, seguido de Erdő, Aveline y Pizzaballa. También enfatizó que el 80% de los cardenales votantes fueron nombrados por el Papa Francisco, y agregó que “representan una variedad de puntos de vista, no un monolito”.
“El nuevo Papa enfrentará importantes desafíos geopolíticos e internos de la iglesia”, señaló el chatbot, incluidas “relaciones con China y la gestión de los problemas financieros y doctrinales de la iglesia”.
Related posts













































































































































































































































































































Trending
-
Startups12 meses ago
Remove.bg: La Revolución en la Edición de Imágenes que Debes Conocer
-
Tutoriales12 meses ago
Cómo Comenzar a Utilizar ChatGPT: Una Guía Completa para Principiantes
-
Recursos12 meses ago
Cómo Empezar con Popai.pro: Tu Espacio Personal de IA – Guía Completa, Instalación, Versiones y Precios
-
Startups10 meses ago
Startups de IA en EE.UU. que han recaudado más de $100M en 2024
-
Startups12 meses ago
Deepgram: Revolucionando el Reconocimiento de Voz con IA
-
Recursos12 meses ago
Perplexity aplicado al Marketing Digital y Estrategias SEO
-
Recursos12 meses ago
Suno.com: La Revolución en la Creación Musical con Inteligencia Artificial
-
Noticias10 meses ago
Dos periodistas octogenarios deman a ChatGPT por robar su trabajo