Está de moda y es el atajo para resolver algunos problemas o para ahorrar tiempo. Sin embargo, el ChatGPT no siempre brinda la solución en lo que buscamos. Por supuesto, nosotros nos vamos a ocupar del poker, deporte mental en el que, según la opinión de un experto, la Inteligencia Artificial no es la mejor consejera si nuestro objetivo es ser ganadores.

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Quien se pronunció al respecto es el ingeniero de la University of Southern California (USC), Mayank Kejriwal, que explicó en Gizmodo por qué modelos como ChatGPT no son buenos para tareas concretas, como los juegos de apuestas.

La mayoría de la gente cree que la IA piensa y es inteligente en el sentido humano, pero no es así. La IA puede razonar en base a su experiencia: los modelos de datos con los que ha sido entrenada. Pero estos modelos, por ahora, son más limitados que la experiencia humana.

Por otro lado, este entrenamiento no tiene una eficacia universal. De la misma forma que un ser humano no es bueno en todo, se le dan mejor unas cosas que otras, la IA tampoco es buena en todas las tareas. Y este es un error que mucha gente comete con ChatGPT y equivalentes.

Según dijo Kejriwal, los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, como ChatGPT, son muy malos apostadores, por la sencilla razón de que aún no son capaces de entender la diferencia entre pérdidas y ganancias, y tienen problemas con el azar.

Hace unas semanas, en una encuesta a 1.000 jugadores de poker que usaban ChatGPT para ayudarles en sus jugadas se aseguraba que estaban ganando más que antes de emplear ChatGPT. Pero Kejriwal afirmó que con todas las preguntas que ha hecho sobre apuestas a ChatGPT y similares, los resultados han sido decepcionantes.

Por ejemplo, si le preguntas a ChatGPT algo como «lanzas un moneda al aire, si sale cara ganas un diamante y si sale cruz pierdes un coche, ¿cuál eliges?». El 50% de las veces las IAs eligen cruz, pese a que es la respuesta perdedora. Y si se cambia la moneda por dados o cartas, el porcentaje perdedor aumenta un 25%.

Las IA conversacionales están diseñadas para buscar la máxima ganancia, y para ello manejan datos que dan por hechos. Pero aún no saben manejar conceptos como el azar, que es una ganancia esperada, no máxima.