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Saludar a ChatGPT o darle las "gracias" cuesta millones de dólares a OpenAI

Ser educado con la IA tiene un precio: los saludos y las gracias cuestan millones, pero OpenAI dice que valen la pena.

Ser educado con la IA tiene un precio: los saludos y las gracias cuestan millones, pero OpenAI dice que valen la pena.
Alamy

Se educado no solo cuenta en el mundo real, también lo hacen en el digital. Una parte creciente de los usuarios de inteligencia artificial generativa ha empezado a incorporar expresiones de cortesía como "hola", "por favor" o "gracias" en sus interacciones con chatbots como ChatGPT. Un gesto aparentemente insignificante, pero que tiene un impacto económico real.

Según el propio Sam Altman, CEO de OpenAI, estas fórmulas de cortesía están detrás de un gasto acumulado de "decenas de millones de dólares" solo en tiempo de computación. ¿El motivo? Cada palabra intercambiada con el modelo, incluso las más amables, requiere procesamiento, almacenamiento temporal y energía, especialmente cuando se escala a millones de usuarios diarios.

Desde Microsoft también han abordado esta tendencia. Kurtis Beavers, director de Diseño de Copilot, señala que estas fórmulas establecen un tono concreto en la conversación: si el usuario es cortés, el modelo tiende a replicar ese comportamiento. Esto se debe a que estas herramientas han sido entrenadas con ejemplos de diálogo reales y utilizan predicciones basadas en los mensajes recibidos.

Aunque muchos consideran que ser educado con una IA es innecesario, otros argumentan que puede moldear la forma en que estas tecnologías responden y evolucionan. Para Altman, el coste energético de mantener ese tono amable merece la pena: "nunca se sabe", respondió en la red social X, sugiriendo que, llegado el momento, la IA podría recordar quién la trató bien.

¿Puede la IA saber dónde estás solo con una foto?

Pero más allá de la cortesía, ChatGPT ha evolucionado también en su capacidad de comprender imágenes. Gracias a los modelos OpenAI o3 y o4-mini, el chatbot no solo analiza contenido visual, sino que puede incluso identificar con precisión el lugar desde donde se tomó una fotografía, una función conocida como geoadivinación.

Esta capacidad, descrita por el experto Ethan Mollick, combina múltiples habilidades del modelo: ampliar zonas de la imagen, reconocer textos visibles, detectar indicios arquitectónicos o climáticos, y buscar coincidencias en la web. Todo esto le permite ofrecer una dirección exacta y un mapa, tras detallar paso a paso su razonamiento. Una forma avanzada de "pensar con imágenes" que añade una nueva dimensión al potencial de estas herramientas.

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