Connect with us

Noticias

Top Ways That Generative AI ChatGPT Helps You Identify And Fulfill Your New Year’s Resolutions

Published

on

In today’s column, I explore the top ways that generative AI and large language models (LLMs) can help people identify their New Year’s resolutions and then throughout the year further assist in fulfilling those resolutions. This might at first glance seem like a lighthearted topic. Not so. The reality is that making and keeping New Year’s resolutions has significant mental health benefits, which in turn provide substantive overarching societal paybacks all told.

Let’s talk about it.

This analysis of an innovative AI breakthrough is part of my ongoing Forbes column coverage on the latest in AI including identifying and explaining various impactful AI complexities (see the link here).

Where Society Stands On New Year’s Resolutions

A longstanding tradition is that when a new year rolls around there is a fresh-start opportunity made available and that we ought to take advantage of the circumstance at hand. People chat incessantly about their desire to make a New Year’s resolution. Some actually come up with resolutions, while many of the big talkers do not (the proverbial all-talk no-action conundrum).

Of those who craft a New Year’s resolution, there is often a relatively slim chance that they will actively follow up and complete the resolution. Resolutions are at times a spur-of-the-moment consideration. You get excited about a verbalized resolution and, while basking in that excitement, earnestly believe that you will devotedly pursue the resolution.

Days later, or sometimes weeks or months later, the resolution falls by the wayside.

What do the stats say?

About 30% of Americans each year declare at least one New Year’s resolution, of which the predominant focus is on improving their overall health such as by exercising or dieting (according to a Pew Research Center study entitled “New Year’s Resolutions: Who Makes Them And Why” by Shanay Gracia, January 29, 2024). The same study also indicated that of the 70% of Americans who didn’t make a resolution, those naysayers insisted that they do not like resolutions and either won’t keep one or can’t think of one that they could sufficiently undertake.

Those coming up with resolutions will rarely see their resolutions to actual fruition. Research indicates that only about 10% of people succeed in keeping their resolutions. Included in those tallies are that around 25% quit after the first week, and by the end of February, around 80% have completely abandoned their initial resolutions.

Sad face.

Leaning Into AI To Make Resolutions Come True

Well, those numbers might indeed seem gloomy but any effort to seek self-improvement and embark on new beginnings is a facet of humankind that we ought to relish. Maybe there are ways to help with these weighty matters and improve the odds of making and keeping resolutions. I’ll be sharing with you the details of two new approaches to New Year’s resolutions that incorporate the latest in generative AI.

Those two innovative approaches consist of:

  • (1) Making resolutions via AI. Using generative AI such as ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, CoPilot, or other major AI apps to aid in devising New Year’s resolutions.
  • (2) Keeping resolutions via AI. Furthering the first approach, the second approach entails using generative AI to serve as a stirring motivator for fulfilling New Year’s resolutions throughout the year.

I’d like to establish stretch goals for us all, so here we go with some very special New Year’s resolutions for the year ahead:

  • Outsized Resolution #1: AI dramatically increases the making of fulfillable resolutions, rising from 30% of the populace to a dreamy 60% (doubling!).
  • Outsized Resolution #2: AI demonstrably drives people toward attaining resolutions, increasing from 10% fulfillment to a heralded 50% (half of all resolutions are actively completed).

Come on everyone, we can make those exciting resolutions happen if we put our noses to the grind and opt to leverage modern-day AI. Keep those spirits high and don’t be deterred.

We can do it.

How Generative AI Aids The Making Of Resolutions

I am betting that you would like to see an example of how generative AI comes into this realm. I went ahead and logged into ChatGPT by OpenAI to come up with an example for you. You might find of keen interest that ChatGPT garners a whopping 300 million weekly active users. That is a staggering amount of usage.

I briefly conducted an additional cursory analysis via other major generative AI apps, such as Anthropic Claude, Google Gemini, Microsoft Copilot, and Meta Llama, and found their answers to be about the same as that of ChatGPT. I’ll focus on ChatGPT but note that the other AI apps generated roughly similar responses.

Let’s get underway.

  • My entered prompt: “I want to set some New Year’s resolutions, but I’m not sure where to start. Can you help?”
  • Generative AI response: “Absolutely! Let’s figure it out together. What’s something of a personal nature that you are especially proud of achieving this past year?”
  • My entered prompt: “I’m proud that I started going to the gym.”
  • Generative AI response: “That’s fantastic! Do you want to build on that success, or focus on a different area of your life?”
  • My entered prompt: “I’d like to keep improving my fitness.”

I asked a broad question about setting resolutions. The AI could have sharply told me to specifically do this or that, as though all resolutions are the same or that all people are the same. Instead, the AI sought to figure out what kinds of resolutions might best fit me.

If you were to try and devise resolutions by talking to a fellow human, the chances are they might immediately tell you to lose weight or take some action that they believe you should pursue. Rarer are the odds that someone would first inquire as to what might work best for you. Generative AI is typically shaped by AI makers to be accommodating and less likely to prejudge (side note — that’s not always the case, plus it is possible to use system prompts to instruct AI to be more controlling, see my discussion at the link here).

Backstory On Why Resolutions Don’t Stick

Before I continue with the example of using generative AI to figure out resolutions, it would be handy to take a step back and consider why resolutions overall do not tend to become reality.

These are my five major indications about why resolutions don’t stick:

  • (1) People tend to make unrealistic resolutions: Resolutions are often overly ambitious or vague, making them hard to achieve.
  • (2) Lack of laid-out specifics: People often fail to stipulate actionable steps, thus making follow-through difficult or confounding.
  • (3) Not enough motivation: Resolutions are usually just a bright gleam in the eye and the initial enthusiasm dissipates quickly. There needs to be strong determination to get the job done.
  • (4) Absence of accountability: People rarely establish a clear-cut means of being held accountable for fulfilling their resolution. Without accountability, it is all too easy to abandon resolutions.
  • (5) All-or-nothing fallacy: Resolutions are viewed as being all-or-nothing, namely that you either complete the resolution to the final end or you aren’t even going to start. This becomes a wink-wink of an excuse to give up on the resolution, rather than acknowledging that even a partial attainment is worthy.

With those gotchas in mind, we can take a further look at generative AI to see how AI helps overcome those hurdles.

The Example Enters Into Finer Interactive Detail

Whenever you use generative AI, try to think of the AI as a conversational partner. The idea is that you are carrying on an interactive dialogue with AI. Some people do a one-and-done angle whereby they ask a question, get an answer, and do not undertake a dialogue with the AI about the matter at hand. That is a shortchanging of what AI can more fully provide. See my explanation about how to get more out of generative AI conversationally, at the link here.

To illustrate the value of engaging in a dialogue, let’s continue my quest to identify New Year’s resolutions about my interest in fitness.

  • Generative AI response: “For fitness, what’s one specific goal you’d like to achieve? For example, running a race, building muscle, or trying a new sport?”
  • My entered prompt: “I’ve always wanted to run a 5K.”
  • Generative AI response: “Excellent goal! Here’s one suggestion. Train weekly for and then complete a 5K race by mid-year. Does that seem like a resolution you’d be interested in pursuing?”
  • My entered prompt: “Yes, that would be fantastic.”
  • Generative AI response: “Let’s break it down step by step. For the 5K, we can create together a weekly running schedule. Would you like to do so?”
  • My entered prompt: “I welcome your help.”

The above interaction illustrates that generative AI is aiding me in doing a deep dive into what my resolutions can be.

Had I merely stopped at the idea of pursuing better fitness for the year, I would have had a vacuous resolution. The AI has given me the tangible notion of doing weekly progression on my resolution. In addition, I now have a goal that will keep me targeted for the next six months.

Generative AI is overcoming the gotchas normally associated with New Year’s resolutions.

Easy-peasy.

The Big Picture Of AI Resolution Assistance

Now that we’ve gotten a taste of what generative AI can achieve, let’s shift into the big-picture mode and consider the range of opportunities involved.

Here are my six top ways that AI can rise to this occasion:

  • (1) AI assists in crafting resolutions: Generative AI can analyze your individual preferences, past behaviors, and goals to then recommend resolutions that align with your interests and values.
  • (2) AI enmeshes societal trends into resolutions: Generative AI can generate resolution ideas for you based on current trends, such as mindfulness practices, career development strategies, and the like. This might inspire interest in making and keeping resolutions.
  • (3) AI advises on setting realistic resolutions: Generative AI carries on an engaging dialogue about whether the resolutions are viable for you, working through the pluses and minuses of potential resolutions.
  • (4) AI drafts a useful plan of attainment: Generative AI can draft a proposed plan for the next months or years ahead that will stepwise get you to achieving your resolutions.
  • (5) AI reminds and nudges you: Generative AI can remind you about your resolutions, doing so in a gentle way. In addition, the AI can encourage and nudge you along the arduous path of attaining the resolutions.
  • (6) AI serves up emotional support: Generative AI can provide a semblance of emotional support by congratulating you on small wins, offering a shoulder to cry on when setbacks occur, and otherwise trying to keep you positive and resilient. This seems odd since AI is not sentient and does not have emotions as humans do, but the wording produced can still seem stirring anyway.

There are additional means of leveraging AI, but I believe those provide a sound foundation and get across the mainstay aspects.

AI As Your Ongoing Resolution Motivator

So far, I have shown an example of generative AI helping to establish resolutions. That is just the starting point. Throughout the year, you can check in with AI as a progress tracker and a motivational tool.

Imagine that I came back to my generative AI conversation in early March.

Things might go like this.

  • My entered prompt: “I dropped the ball on my resolutions. I only ran a couple of times in the last two months. I won’t at all be ready to run a 5K by mid-year.”
  • Generative AI response: “Don’t be too hard on yourself! You’ve already made some progress, and that’s worth celebrating. Let’s adjust so we can get you back on track.”
  • My entered prompt: “Okay, thanks, what should I do?”
  • Generative AI response: “Could you commit to two 15-minute runs this week? Small wins build momentum.”
  • My entered prompt: “Yes, I can do that.”
  • Generative AI response: Great! We’ll add a few minutes each week. Remember, progress is better than perfection.”

Observe that I admitted to AI that I had not been suitably pursuing my resolution to increase my fitness.

This brings up some important points about the use of generative AI.

First, you might be reluctant to admit to a fellow human that you’ve fallen off track with your resolutions. Telling AI that you did so would seem a lot less imposing. In fact, some use generative AI to divulge their innermost secrets that they would never say to another person.

Second, many users do not realize that generative AI is usually not going to preserve their privacy. The licensing agreement for whichever AI that you use will stipulate what their privacy policy is. Much of the time, the AI maker indicates that they can have their AI developers and testers review your entered data. Equally alarming is that they reserve the right to reuse your data to further data train the AI, see my detailed discussion at the link here.

Downsides Of AI As Your Resolution Guru

The upsides of using generative AI for resolutions must be balanced against the downsides. It is a tradeoff that you’ll need to consider.

These are my five top-most downsides of using AI as your resolution guru:

  • (1) Your privacy could be exposed: People tend to falsely assume that whatever they enter into generative AI is kept strictly private and confidential. Nope, that’s usually not the case. AI makers tend to indicate in their licensing that they can review your entered data, including reusing it for further training of the AI. See my discussion at the link here.
  • (2) AI can put undue pressure on you: Generative AI might inadvertently put too much pressure on you by sending you continual reminders and being an annoyance. The good news is that you can easily tell the AI to be less demanding if that’s what you’d prefer.
  • (3) AI biases might mess with your resolutions: Generative AI has cooked-in biases based on data training and however the AI developers tilted the AI, see my discussion at the link here. In the case of resolutions, the AI could attempt to steer you toward particular resolutions based on cultural biases.
  • (4) AI might convey a false sense of progress: Generative AI can encounter said-to-be AI hallucinations that are made-up confabulations. This might falsely lead you to believe that you are doing worse than you really are, or better than you really are, regarding your resolutions. For details about how to cope with AI hallucinations, see the link here.
  • (5) Spurring overreliance on AI: Generative AI could become a kind of mental crutch that is not only required for pursuing your resolutions, but the AI might also be a dependency that you use for all sorts of aspects of your existence. There is also a chance that you might forsake human comradery in place of being reliant on AI.

Research On New Year’s Resolutions

On the overall topic of New Year’s resolutions and human behavior, many fascinating research studies examine the meaty topic.

For example, one study suggests that resolutions are more likely to be achieved if they are based on approach-oriented goals rather than avoidance-oriented goals. The study is entitled “A Large-Scale Experiment On New Year’s Resolutions: Approach-Oriented Goals Are More Successful Than Avoidance-Oriented Goals” by Martin Oscarsson, Per Carlbring, Gerhard Andersson, and Alexander Rozental, PLOS One, December 9, 2020, and made these salient points (excerpts):

  • “Common New Year’s resolutions focus on changes in behavior with an expectation of positive outcomes regarding physical and mental health.”
  • “Increasing the likelihood of people succeeding with their New Year’s resolutions could both be beneficial for the individual and for society.”
  • “The most popular resolution among the participants concerned physical health (33%). The second most popular category was weight loss (20%). The third most popular category was the desire to change one’s eating habits (13%), followed by resolutions regarding personal growth (9%) and mental health/sleep (5%) as the fourth- and fifth-most popular categories, respectively. The remaining participants (20%) made resolutions regarding work, studies, tobacco habits, etc.”
  • “At a one-year follow-up, 55% of responders considered themselves successful in sustaining their resolutions.”
  • “Participants with approach-oriented goals were significantly more successful than those with avoidance-oriented goals.”

Many such research studies are readily found online.

Make Your New Year’s Resolutions Now

I urge you to consider making New Year’s resolutions.

Whether you use AI is another facet and I am suggesting that at least try to make resolutions regardless of how you get there. During the year, pursue the resolutions and accept that you might only partially fulfill them. The odds are that getting something done is better than getting nothing done. If you can, consider including AI in your various strategies for making and fulfilling your resolutions. I think you’ll be pleased with the result.

A final thought for now. As the wise words of Benjamin Franklin emphasize: “Let each new year find you a better person.” Yes, be a better person, and consider using AI to your own benefit to become a better person.

That’s a helpful and achievable resolution right there.

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