{"id":62495,"date":"2025-04-22T14:27:35","date_gmt":"2025-04-22T14:27:35","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=62495"},"modified":"2025-04-22T14:27:35","modified_gmt":"2025-04-22T14:27:35","slug":"los-ultimos-modelos-de-openai-inventan-mas-de-la-cuenta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=62495","title":{"rendered":"los \u00faltimos modelos de OpenAI inventan m\u00e1s de la cuenta"},"content":{"rendered":"
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La inteligencia artificial (IA) no est\u00e1 evolucionando: est\u00e1 despegando. En apenas dos a\u00f1os y medio hemos pasado de GPT-3.5<\/a> a GPT-4o<\/a>, y quien haya probado ambos lo sabe: la diferencia en la experiencia de conversaci\u00f3n es enorme. GPT-3.5 marc\u00f3 un antes y un despu\u00e9s al inaugurar la era ChatGPT<\/a>, pero hoy nadie probablemente volver\u00eda a usarlo si tiene a su alcance modelos m\u00e1s avanzados.<\/p>\n

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Ahora bien, \u00bfqu\u00e9 significa que un modelo sea m\u00e1s avanzado? La respuesta es compleja. Hablamos de ventanas de contexto m\u00e1s amplias (es decir, la capacidad de leer y procesar m\u00e1s informaci\u00f3n a la vez), de resultados m\u00e1s elaborados y, en teor\u00eda, de menos errores. Pero hay un punto que sigue siendo espinoso: las alucinaciones. Y no siempre se avanza en la direcci\u00f3n correcta.<\/p>\n

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\u00bfQu\u00e9 son las alucinaciones? <\/strong>En IA, alucinar significa inventarse cosas. Son respuestas que suenan bien, incluso convincentes, pero que son falsas. El modelo no miente porque quiera, simplemente genera texto en funci\u00f3n de patrones. Si no tiene datos suficientes, se los imagina. Y eso puede pasar desapercibido. Ah\u00ed est\u00e1 el riesgo.<\/p>\n

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O3 y O4-mini: m\u00e1s razonamiento, m\u00e1s errores. <\/strong>En septiembre del a\u00f1o pasado llegaron los llamados modelos razonadores<\/a>. Supusieron un salto importante: introdujeron una especie de cadena de pensamiento que mejor\u00f3 su rendimiento en tareas complejas. Pero no eran perfectos. O1-Pro era m\u00e1s caro que O3-mini, y no siempre m\u00e1s eficaz<\/a>. Aun as\u00ed, toda esta l\u00ednea se present\u00f3 con una promesa: reducir las alucinaciones<\/a>.<\/p>\n

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El problema es que, seg\u00fan los propios datos de OpenAI, eso no est\u00e1 ocurriendo. TechCrunch cita<\/a> un informe t\u00e9cnico<\/a> de la compa\u00f1\u00eda donde se reconoce que O3 y O4-mini<\/a> alucinan m\u00e1s que sus predecesores. Literalmente. En las pruebas internas con PersonQA, O3 fall\u00f3 en el 33% de las respuestas, el doble que O1 y O3-mini. O4-mini lo hizo a\u00fan peor: 48%.<\/p>\n

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Otros an\u00e1lisis, como el del laboratorio independiente Transluce<\/a>, muestran que O3 incluso se inventa acciones: dec\u00eda haber ejecutado c\u00f3digo en un MacBook Pro fuera de ChatGPT y luego haber copiado los resultados. Algo que, sencillamente, no puede hacer.<\/p>\n

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Un reto que sigue pendiente. <\/strong>La idea de tener modelos que no alucinen suena fant\u00e1stica. Ser\u00eda el paso definitivo para confiar plenamente en sus respuestas. Pero, mientras tanto, toca convivir con este problema. Sobre todo cuando usamos la IA para tareas delicadas: resumir documentos, consultar datos, preparar informes. En esos casos, conviene revisar todo dos veces.<\/p>\n

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Porque ya ha habido errores serios. El m\u00e1s sonado fue el de un abogado que present\u00f3 ante el juez documentos generados por ChatGPT. Eran convincentes, s\u00ed, pero tambi\u00e9n ficticios: el modelo se invent\u00f3 varios casos legales<\/a>. La IA avanzar\u00e1, pero el juicio cr\u00edtico, por el momento, sigue siendo cosa nuestra.<\/p>\n

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Im\u00e1genes | Xataka con ChatGPT | OpenAI<\/p>\n

En Xataka | Algunos usuarios est\u00e1n usando o3 y o4-mini de OpenAI para averiguar la ubicaci\u00f3n de fotos: es una pesadilla para la privacidad<\/a><\/p>\n

En Xataka | Si alguna vez has tenido miedo de que te persiga un robot, China ha organizado una media marat\u00f3n para que respires tranquilo<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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