Por qué no hay que decirle "gracias" y "por favor" a ChatGPT - LaPatilla.com

Por qué no hay que decirle “gracias” y “por favor” a ChatGPT

Sam Altman estima el alto costo computacional de palabras de cortesía como «por favor» y «gracias» en interacciones con IA. (REUTERS/Dado Ruvic/Illustration/File Photo)

 

 

 





La cortesía es una virtud inherente a las interacciones humanas. Decir “por favor” y “gracias” es una buena costumbre, pero con la inteligencia artificial, como el caso de ChatGPT, no sería la mejor solución.

Por: Infobae 

Cuál es el impacto de ser cortés con la inteligencia artificial

ChatGPT, como muchos otros modelos de inteligencia artificial, funciona mediante un proceso complejo que involucra miles de operaciones computacionales para generar respuestas a las consultas de los usuarios. Cada vez que se realiza una solicitud, la IA debe procesar la entrada en su totalidad, dividiéndola en tokens (unidades más pequeñas de texto), lo que incrementa el tiempo y los recursos requeridos, especialmente cuando las interacciones son más largas y detalladas debido a la cortesía.

Sam Altman, CEO de OpenAI, abordó esta problemática en una conversación con un usuario en X. El usuario le preguntó sobre los costos derivados de las interacciones educadas con los modelos de lenguaje, a lo que Altman respondió con humor, estimando que OpenAI ha gastado “decenas de millones de dólares bien gastados” debido a las palabras extra que los usuarios incluyen por cortesía.

Aunque la respuesta del CEO fue en tono de broma, la realidad es que las interacciones con palabras como “por favor” o “gracias” requieren un mayor procesamiento computacional, lo que se traduce en más consumo energético y, por ende, mayores costos para la empresa.

Este fenómeno es el resultado de cómo funciona el modelo de lenguaje de ChatGPT. Si se incluyen palabras adicionales en una consulta, como las mencionadas anteriormente, la cantidad de tokens que debe procesar la IA se incrementa, lo que exige más tiempo de cálculo, mayor uso de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y, en última instancia, una mayor carga sobre los servidores que operan el sistema.

Este consumo adicional de recursos puede parecer insignificante en un solo caso, pero cuando se multiplican estas interacciones por millones de usuarios diarios, los costos se disparan.

 

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