Google AI Overviews alucinó a más que Ken Kesey cuando se lanzó por primera vez en 2024, generando información sobre la lluvia de “pegamento sobre pizza”, entre otros delitos.
Y aunque la tecnología impulsada por Gemini ha mejorado dramáticamente su precisión en los últimos dos años (desafortunadamente para los editores), las resúmenes de IA todavía responden mal a preguntas básicas. Y eso incluye el corrector ortográfico.
Google AI Overview inicia una investigación antimonopolio sobre el uso del contenido por parte de los editores
Las herramientas de inteligencia artificial de Google siguen siendo imperfectas para responder preguntas sobre ortografía, desaparecidas Viral hace dos años Para la respuesta a la pregunta “¿Cuántas r hay en la palabra fresa?” Mal, pero sigue siendo malo. Martes, Usuario X Naomi Rohatin Se examina la capacidad actual de los modelos de lenguaje grande (LLM) para responder una pregunta de ortografía.
“¿Cuántas e hay en palabras de astrología?” preguntaron.
“La palabra ‘astronómico’ (astronómico) tiene exactamente 2 ‘e”, respondió AI Overview.
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Lo intentamos nosotros mismos y obtuvimos la misma respuesta.
Velocidad de la luz triturable
Eh, mal.
Crédito: Google / Mashable
Esto parece funcionar para cualquier palabra con cuatro o más sílabas:
No
Crédito: Google / Mashable
equivocado
Crédito: Google / Mashable
No hace falta decir que la gente está teniendo otra feliz ronda de pruebas de debilidad de hechizos de la tecnología, compartiendo sus hallazgos en las redes sociales.
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¿Por qué la descripción general de la IA de Google no se escribe correctamente?
no quiero ser todo Billy Madison abeja deletreada Sobre esto, pero considere a los usuarios. Es menos probable que se haga clic en los enlaces cuando se muestra un resumen de IA En consecuencia, la información proporcionada en la descripción general de la IA debe ser precisa. Pero es complicado.
Los chatbots de IA necesitan el contexto adecuado y detalles precisos para responder, por lo que parece fácil deletrear palabras a partir de sus datos de entrenamiento. Sin embargo, las cosas se complican cuando le pides a un LLM que considere las palabras letra por letra, porque el modelo procesará el texto en fragmentos en lugar de letras individuales (esto se llama Tokenización)
Pensé en preguntarle al propio Gemini de Google para ver qué dice por sí mismo. ¡Protege tus malas rachas!
“La respuesta corta es que no veo ni escribo texto como tú”, me dijo Gemini. “Cuando escribes la palabra ‘manzana’, tu cerebro procesa cinco letras distintas. Cuando leo o escribo un texto, veo la palabra como una unidad llamada token (una representación numérica de una palabra o parte de una palabra).
“Debido a que proceso las palabras como bloques completos de significado en lugar de cadenas de letras individuales, naturalmente no ‘deletreo’ las palabras en orden. Sé lo que significa ‘manzana’ y cómo se relaciona con otras palabras, pero no me concentro implícitamente en el hecho de que tiene dos ‘p’ a menos que me pidan específicamente que las desglose”.
Mashable se ha puesto en contacto con Google para hacer comentarios.
