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La pizza no le sienta bien a la IA de Google

Pizza
Digital Trends Español

La IA de Google, AI Overview, que desde su anuncio en Google I/O 2024 será el próximo motor de búsqueda, parece aún estar en un proceso de maduración, ya que comete aún errores infantiles.

Esto porque un usuario en X compartió un posteo donde entrega la descripción que le dio AI Overview cuando le pidió una receta para hacer pizza.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

«También puedes añadir 1/8 de taza de pegamento no tóxico a la salsa para darle más adhesividad», decía en una parte de la receta.

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El chatbot sencillamente lo plagió de un comentario irónico que un usuario de Reddit llamado Fucksmith hizo hace 11 años en un foro de la plataforma.

Otro patrón que muchos usuarios han notado es que la IA de Google piensa que los perros son capaces de hazañas extraordinarias, como practicar deportes profesionales. Cuando se le preguntó si un perro había jugado alguna vez en la NHL, el resumen citó un video de YouTube y escupió la siguiente respuesta:

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

La justificación de Google se la dio al sitio web Gizmodo:

«Los ejemplos que hemos visto son generalmente consultas muy poco comunes, y no son representativos de las experiencias de la mayoría de las personas», dijo un portavoz de Google a Gizmodo por correo electrónico. «La gran mayoría de los resúmenes de IA proporcionan información de alta calidad, con enlaces para profundizar en la web. Llevamos a cabo pruebas exhaustivas antes de lanzar esta nueva experiencia, y utilizaremos estos ejemplos aislados a medida que sigamos perfeccionando nuestros sistemas en general».

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
Ya hay fecha para que Google y Apple se deshagan de TikTok
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Se está acabando el plazo para que Estados Unidos se quede sin TikTok, ya que dos legisladores del Congreso de ese país, advirtieron a Google y Apple que ya hay una fecha concreta para que eliminen a la aplicación de ByteDance de sus tiendas.

La carta bipartidista provino de dos líderes del comité de la Cámara de Representantes de Estados Unidos sobre China: el representante republicano John Moolenaar, quien es el presidente del comité, y el principal representante demócrata del grupo, Raja Krishnamoorthi.

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Gemini 2.0: Google presenta su IA más avanzada hasta la fecha
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Google presentó este miércoles 11 de diciembre Gemini 2.0, el último modelo de IA de la compañía y el más capaz hasta el momento, diseñado en la era de los agentes autónomos de IA. Los nuevos avances multimodales permiten construir agentes que pueden pensar, recordar y tomar acciones guiados por las personas.
Basados en todos los adelantos de Gemini 1.0 -lanzado hace un año-, Gemini 2.0 mejora su rendimiento, e incluye nuevas capacidades, como la generación nativa de imágenes y audio multilingüe y el uso nativo de herramientas inteligentes, que se conectan directamente a productos de Google como el Buscador y hasta puede ejecutar código. Estas funciones hacen posible construir agentes que pueden pensar, recordar, planificar e incluso tomar acciones.
De esta forma, Gemini 2.0 impulsará nuevas experiencias de IA en todos los productos de Google, haciéndolos más útiles e intuitivos para todos y todas.

Gemini 2.0 trae estas nuevas características

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Computadora Willow de Google resuelve en 5 minutos vs. 10 septillones de años de supercomputadora más rápida
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Un paso gigante en la computación cuántica dio Google con una publicación en la revista Nature, donde se establecieron resultados que muestran que cuantos más qubits se usaron en la supercomputadora en Willow, más se redujeron los errores y más cuántico se volvió el sistema.

Hartmut Neven, fundador y líder de Google Quantum AI, comentó que "probamos matrices cada vez más grandes de qubits físicos, escalando de una cuadrícula de 3x3 qubits codificados, a una cuadrícula de 5x5, a una cuadrícula de 7x7, y cada vez, utilizando nuestros últimos avances en la corrección de errores cuánticos, pudimos reducir la tasa de error a la mitad. En otras palabras, logramos una reducción exponencial en la tasa de error. Este logro histórico se conoce en el campo como "por debajo del umbral": ser capaz de reducir los errores mientras se aumenta el número de qubits. Debe demostrar que está por debajo del umbral para mostrar un progreso real en la corrección de errores, y este ha sido un desafío sobresaliente desde que Peter Shor introdujo la corrección de errores cuánticos en 1995".

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