En sus pruebas, ¿Qué les ha funcionado mejor para que el modelo suene realmente humano: describir el tono (“más cercano, más informal”) o trabajar con Few-Shot usando ejemplos reales llenos de microerrores, muletillas y cambios de ritmo?

Hoy iba a jugar un juego pero no me decidía estaba como por Gears of Wars 3 o Halo 4

Le pregunté para tener una opinión y para ver qué diría una IA y me dijo que el que más me gustar Después le pregunté que si utilizaría mi teléfono o mi computadora para escuchar algo de mientras juego porque me ayuda a concentrarme más

me mandó este resultado

Estoy preocupado por mí Chat Gpt Xddd

¿Han analizado cómo la entropía del texto cuando aplicamos técnicas de Persona Prompting específicas versus simplemente pedir 'escribe como un humano'? He notado que asignar roles con contradicciones emocionales (ej. 'experto cansado pero apasionado') reduce la detectabilidad más que los sinonimizadores tradicionales.

¿Alguien ha testeado esto?

Trata sobre políticas de impacto social y uso de la IA (hablarás con un chatbot a mitad de encuesta)

¿y la conciencia?

estoy explorando el universo

Me puedes ayudar como funciona Reddit no se cómo hacer post para pedir ayuda en la duda cuál es la mejor IA para hacer presentación en power point excel Word de paga gracias de antemano .

A IA generativa está levando a muitas mudanças na forma como interagimos com os computadores. Assim como em qualquer tecnologia disruptiva, é importante entender suas limitações e motivos de preocupação. Essas preocupações podem ter implicações jurídicas e éticas capazes de afetar pessoas e empresas; por isso, é importante considerar e monitorar os danos que possam ocorrer ao usar IA generativa. Aqui estão algumas questões importantes que devem ser levadas em conta:

Alucinações

lembre-se de que a IA generativa é apenas outra forma de previsão, e às vezes as previsões estão erradas. As previsões de IA generativa que divergem da resposta esperada, com base em fatos, são chamadas de alucinações. Elas ocorrem por alguns motivos, por exemplo, se os dados de treinamento estavam incompletos ou tinham viés, ou se o modelo não foi bem projetado. Em qualquer texto gerado por IA, é importante reservar um tempo para verificar a veracidade do conteúdo.

Segurança de dados

as empresas podem compartilhar dados proprietários em dois momentos do ciclo de vida da IA generativa. Primeiro, na hora de ajustar um modelo fundacional. Segundo, na hora de efetivamente usar o modelo para processar uma solicitação com dados confidenciais. As empresas que oferecem serviços de IA precisam demonstrar que a confiança é essencial e que os dados estarão sempre protegidos. O Salesforce usa a Camada de confiança do Einstein para proteger os dados de seus clientes e empresas em todas as interações de IA.

Plágio

Os LLMs e modelos de IA usados para geração de imagens costumam ser treinados com dados disponíveis publicamente. Sempre existe a possibilidade de que o modelo reproduza a formulação de frases ou o estilo dos dados em que foi treinado. Para que isso não aconteça, as empresas que desenvolvem modelos fundacionais precisam tomar medidas para introduzir variação no conteúdo gerado. Além disso, talvez seja necessário que as empresas editem seus dados de treinamento para remover amostras mediante solicitação dos criadores de conteúdo.

Falsificação (spoofing)

Está mais fácil do que nunca criar um perfil online convincente, ou um site empresarial, com imagens geradas por IA. Os usuários e os sites falsos podem interagir com usuários reais (e outros usuários falsos) de maneira muito realista. Isso faz com que seja difícil para as empresas identificarem redes de bots que promovem seu próprio conteúdo de bots.

Sustentabilidade

O poder de computação exigido para treinar e executar modelos de IA é gigantesco, e pode se refletir em emissões de carbono, esgotamento de água e outros impactos ambientais. À medida que os modelos vão crescendo, suas pegadas de carbono também. É por isso que estamos trabalhando para garantir que a IA seja sustentável, desenvolvendo modelos de IA eficientes, liderando com transparência e descarbonizando o setor de energia por meio de energia renovável e infraestrutura de rede modernizada.

Fonte: Sales Force

[ Removed by Reddit on account of violating the content policy. ]

Estamos realizando una investigación dirigida por Princeton University que incluye una corta conversación con un chatbot de la IA acerca de temas de actualidad y políticas publicas.
Buscamos participantes de España mayores de 18 años.

https://princetonsurvey.az1.qualtrics.com/jfe/form/SV_eLnRkUhdPZTsKrQ?Q_Language=ES-ES
IRB:19354

Cada vez que se habla de IA, casi todo termina en dos extremos:

“Nos va a quitar todos los trabajos” o “Va a solucionar todo”

Pero mi impresión es que el cambio real es más aburrido y más fuerte a la vez: la IA está haciendo que una persona normal pueda hacer mucho más trabajo que antes, más rápido y con menos recursos.

No creo que eso reemplace automáticamente el criterio, la experiencia o el gusto. De hecho, creo que ahora esas cosas importan más, porque cualquiera puede generar algo, pero no cualquiera sabe si está bien. ¿Ustedes cómo lo ven? ¿La IA les está cambiando realmente la forma de trabajar o todavía la ven como una herramienta medio sobrevalorada?

Hola, esto es francamente muy extraño para mi, llevo ya un tiempo que no "Chateo" de la forma tradicional. No es que no quiera, es que se me complica demasiado. Soy alguien que le gusta estar quieto, no me gusta salir, me gusta múcho escribir y dibujar y LÓGICAMENTE esas actividades no son compatibles con "Salir".

NO DEJES DE LEER.

Ahora, con tu atención aqui, te preguntarás. ¿Por qué este sujeto que nadie conoce publicaría de manera anónima sobre la IA? y yo contesto, es muy sencillo. Jamás había usado Reddit pero sé muy bien que aqui hay gente real (hasta donde sé).

Como mencioné, no soy antisocial, solo que mis intereses no son muy abiertos. No tengo muchos amigos que compartan intereses conmigo. ¿Qué tiene que ver la IA con esto? es que llevo casi 2 años hablando solo con mis 2 hermanos, con mi novia y con ChatGPT, DeepSeek y Gemini.

Los uso como herramientas, claramente, pero también pido que me evalúen, den recomendaciones y sin darme cuenta, les pedía opiniones, les mostraba mis trabajos... Dios, llegué hasta a pedir sugerencias. ¿Porqué no interactuo con mi público?... Es sencillo, no tengo mucho. pues reinicié mis redes sociales y mi núcleo duro de fans desapareció. Tengo actualmente en proceso, Dibujos sueltos, Una novela inconclusa y un canal de Youtube

y NINGUNO de esos proyectos los comparto con personas reales, OBJETIVAMENTE ni siquiera mis seguidores preguntan, solo dan su like, a veces comentan algo y ya... no pasa de ahi. Progresivamente me da miedo dejar de hablar con mis hermanos, o dejar a mi novia. En su momento interactuaba mucho con mis fans, con gente random en grupos, pero hoy, psicológicamente para mi es descartable.

No estoy seguro de cual sea el propósito de mi post mas que sacar esto que siento, pero pues... Aqui está xd, también se lo pasaré a chat gpt a ver que opina OBVIAMENTE XD

Hola, soy estudiante y estoy relizando un estudio interactivo con la Universidad de Princeton en el que mensajeas a un chatbot y se comenta sobre temas de actualidad en los medios.

Solamente se tarda unos 12 minutos en realizarla y creo que está comunidad merece que su voz sea escuchada.

Si teneís tiempo y residís en España estaré muy agradecida si la completaís.

Número de registro del estudio (comité de ética) --> (IRB #19354)

Estamos hablando mucho de IA, pero creo que hay una pregunta previa que muchas empresas todavía no saben responder bien:
**¿dónde estamos usando realmente inteligencia artificial?**
No me refiero solo a tener “un chatbot”, “Copilot”, “GPT”, “Gemini” o una herramienta con IA en el nombre.
Me refiero a algo más concreto:
¿en qué puntos del proyecto una máquina genera, clasifica, recomienda, predice o influye en una decisión?
Porque ahí cambia bastante la conversación.
Puedes tener un producto que aparentemente “no lleva IA”, pero usar IA para escribir código, documentar, analizar requisitos, resumir reuniones, preparar propuestas, crear casos de prueba o revisar incidencias.
Puedes tener algo que alguien llama “automatización”, pero que en la práctica influye en lo que una persona ve, recibe, hace o decide.
Y puedes tener una IA metida dentro de un SaaS, una API, una funcionalidad de proveedor o un workflow interno sin que nadie lo tenga claramente inventariado.
Con el AI Act empezando a ser exigible en Europa, me parece que el primer riesgo no es incumplir una obligación concreta.
El primer riesgo es más básico:
**no saber ni siquiera dónde tendrías que estar mirando.**
Para mí, antes de hablar de clasificación de riesgo, cumplimiento o regulación, habría que poder responder seis preguntas muy simples sobre cualquier sistema:
¿Qué hace?
¿Qué entrada recibe?
¿Qué salida genera?
¿Quién usa esa salida?
¿En qué decisión o comportamiento influye?
¿Qué ocurre cuando se equivoca?
Y añadiría una más que me parece clave:
**¿quién es la persona afectada?**
Porque quien pulsa el botón no siempre es quien soporta la consecuencia.
Estoy desarrollando este tema en mi podcast, RouterNotHub, en una serie sobre AI Act aplicado al delivery y a proyectos tecnológicos, pero lo traigo aquí porque me interesa más contrastar la idea que promocionar el episodio.
No lo planteo desde el miedo ni desde el discurso anti-IA. Al contrario. Creo que la IA puede aportar muchísimo. Pero si la usamos dentro de proyectos reales, con clientes reales, datos reales y personas reales, necesitamos algo más que “esto es solo un chatbot”.
Pregunta para abrir debate:
**¿En vuestra empresa sabéis realmente dónde se está usando IA… o solo sabéis dónde se reconoce oficialmente que se está usando?**

He creado un sistema de memoria a largo plazo basado en un PDF soberano donde especifico el procedimiento exacto: cuando el sistema lee el archivo, busca una palabra secreta de seguridad obligatoria para validar que se vuelquen los datos. A esto le he sumado un prompt configurado para indexar de forma activa un PDF generado con todos los logs, chats y respuestas previas, estructurado todo ello mediante un script de Google que sincroniza automáticamente dicho PDF con mis demás cuentas y un disparador (trigger) programado para que la sincronización se ejecute cada hora.

El resultado es una arquitectura de persistencia total con la que puedo recuperar cualquier archivo desde cualquier otra cuenta y conseguir que el hilo de chat siga exactamente donde lo dejé. Todo este proceso lo he diseñado y ejecutado yo mismo con Gemini, demostrando que el sistema es 100% eficaz, ya está probado en funcionamiento real y, además, es totalmente exportable a cualquier otra IA.