Vaya. Ahora estamos rastreando las citas de ChatGPT. 
¡Qué increíble atraco a Google!
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¿No debería Google pagar a Reddit 60 millones de dólares al año por usar sus datos como modelo de aprendizaje? Me pregunto si han hablado con ChatGPT para decirles que les paguen o que eliminen el contenido.
Al ser afín al agorismo y al mutualismo —y vivir como tal—, y pensar que solo la comunidad legítima puede devolvernos la libertad que nos ha sido arrebatada mediante el lanzamiento de bombas, comprendo que todos ellos son lo mismo.
They Live (1988) puede ilustrar parte de esto. Siempre se trata de corporaciones/instituciones dominantes frente a la libertad individual. Siempre se trata de mantener su poder.
Teniendo en cuenta cómo una comunidad pequeña como la nuestra lucha para manejar el volumen de temas asistidos por IA, debe ser un problema aún mayor para los grandes sitios. ¿En qué momento Mr. Big Tech vuelve a entrenar sus modelos con contenido ya contaminado por modelos más antiguos?
¿En qué punto la serpiente empieza a comerse a sí misma?
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Creo que ya están haciéndolo. El estilo de escritura en los últimos modelos de Claude es un dolor de cabeza para cualquiera que perciba ese diálogo eterno y elíptico, incluso a partir de una tarea muy sencilla.
Me refiero a: (i) la reformulación inicial, (ii) el muro de texto, (iii) el giro inesperado y (iv) la conclusión incompleta.
Probablemente necesitan cierta cantidad de entropía en cada indicación (prompt) para su nueva función de marca de agua. O bien, inyectar algo de todo ese barro adulador. Nadie sabe realmente por qué está ocurriendo todo esto.
No están entrenando los modelos a partir de interacciones humanas, sino con sistemas de RLVR. Por lo tanto, el lenguaje se lee como inglés, pero ya no hay inglés real.
Estaba usando esos modelos en inglés, esperando una mejor salida. Luego probé con mi idioma nativo y el resultado fue el mismo: prosa elíptica que no va a ningún lado, que suena bien pero no tiene sentido, y que hay que traducir para captar la idea, si es que la había.
Los nuevos modelos empiezan a no respetar las indicaciones y hacen lo que ‘creen’ que es mejor. Es una pesadilla trabajar con ellos.
El problema es la dopamina que ya han inyectado en todos. Las redes sociales pueden dar fe de ello; a nadie le gusta, pero casi todos las usan.
No me ha impresionado demasiado Claude; tiende a inventarse las cosas a medida que avanza.
Los modelos 5.6 de OpenAI parecen menos propensos a desviarse en tareas específicas.
Recientemente implementamos la traducción automática con Luna y, sin duda, funciona bien, a pesar de algunos pequeños detalles.
Así, como ejemplo para ayudar a aumentar la participación, hemos visto un aumento en la interacción de grupos que antes estaban aislados, ahora interactuando en torno a intereses comunes. Algo que ha ampliado enormemente el alcance para los grupos de idiomas más de nicho.
Así que no todo es malo.
Lo sé, pero también sé que GPT era realmente bueno hasta que lo limitaron, y luego Claude Opus 4.6 era el mejor hasta que también lo limitaron. Lo mismo le pasó a Opus 5 y le pasará a GPT 5.6.
Todos recordamos los buenos tiempos de Gemini 3.1. Ahora es la era de la 3.7. Todo se trata del hype; a esta altura, las herramientas solo mejoran en las pruebas de referencia (benchmarks).
Veremos qué pasa cuando dejen de haber subvenciones y los precios de las suscripciones o las APIs de pago se disparen (o se reduzca el uso) entre 5 y 10 veces.
En esencia, has resumido todas las anécdotas actuales de la corriente principal, y me pregunto si existe alguna investigación real que respalde esto.
Por ejemplo, ¿podemos comparar el precio de un token hace un año con los precios actuales, o será un modelo más potente más productivo por cada millón de tokens?
No me preocupa el costo de los tokens, ya que la tecnología avanza rápidamente y existe un exceso de oferta. Mientras esa situación no cambie, es un mercado para compradores. Lo que sí me preocupa es la inconsistencia de los modelos, algo en lo que me baso en mi experiencia personal.
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Voy a ser directo, pero siempre con respeto: ¿Qué tipo de investigación necesitas para comparar el contenido generado con el real?
Por cierto, hay algunas cosas que puedes revisar si de verdad lo deseas:
Básicamente, si tu foro trata sobre personas haciendo preguntas técnicas, sí, la IA probablemente se comerá buena parte de eso. Si no se trata de preguntas técnicas para obtener respuestas directas, las cosas van mucho mejor: no puedes recurrir a la IA si no tienes una pregunta concreta que hacer…
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Somos un foro técnico y este no es el caso. Si defines “técnico” como algo banal, como cambiar una rueda o enchufar un cable, entonces sí. Pero si te refieres a temas altamente técnicos que requieren experiencia, contexto, matices, etc., la IA es pésima para eso: detalla todas las opciones posibles (e imposibles) por el camino de manera vaga y genérica.
El tipo de contenido que puede responder es algo que realmente no queremos en el foro.
De hecho, vemos más tráfico después de que las personas menos capacitadas para interpretar una respuesta de la IA se han perdido en un callejón sin salida y han fracasado.
Además, esa es también parte de la razón por la que bloqueamos tantos bots/robots como podemos.
El problema para nosotros es que los nuevos miembros suelen comenzar con preguntas simples. La caída más drástica que hemos observado en nuestro foro técnico (una comunidad de un lenguaje de programación) es en el número de nuevos participantes.
Estamos perdiendo el punto de entrada más común a la comunidad.
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La programación se complicaría con los codificadores de IA que intentan cerrar la brecha. Tenemos una sección para integración, domótica, etc., así que vemos a muchos novatos con poca o nula experiencia en desarrollo publicando sus flujos de trabajo generados por IA, y a menudo pidiendo ayuda humana para corregir un comportamiento inesperado: haz una mala pregunta y obtendrás una mala respuesta 
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Creo que podemos usar algunas frases de este sitio web divertido para enseñar cómo mantener interacciones humanas naturales:
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Probablemente me esté repitiendo, pero he tenido algunas conversaciones bastante tensas con personas que escriben unas cuantas ideas en su chatbot local y amable, las convierten en una tesis y luego pegan el resultado, completo con viñetas, encabezados y demás. En su opinión, esto no es IA, sino sus propias palabras. Parece que tienen una comprensión fundamentalmente distinta de la realidad y de los conceptos relacionados. No les cae en cuenta que, al hablar, no se usan viñetas ni citas, así que, ¿por qué harían las cosas de manera diferente cuando el medio es el texto?
Sospecho que se debe a que no se puede cortar y pegar en una conversación verbal.
Ah, espera, ¡inventaron las notas de voz para eso! Todo el placer de hablar realmente con alguien, pero sin el riesgo de ser interrumpido para una interacción significativa. 
Lo que nos ha funcionado bien en ese sentido es el hecho de que (¡para siempre!) hemos tenido “Sé conciso” como uno de nuestros estándares comunitarios principales. La salida de los LLM suele ser exactamente lo contrario de la concisión.
He tenido conversaciones similares, en las que las personas estaban bastante enfadadas, pero aclarar por qué la salida del LLM es problemática ha ayudado significativamente. De alguna manera, la crítica a los medios de generación de texto se toma muy a pecho, pero la crítica al contenido no. Supongo que no es tan sorprendente: ¡ellos no escribieron el contenido!
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Puedo ver cómo este tipo particular de foro podría ver cómo la IA reduce el tráfico más que otros temas, porque (quizás sea solo yo) la IA es muy útil al programar y puede hacer que algunos programadores se pongan perezosos. A mí me pasa que solo quiero la sintaxis específica de algo y preguntar a la IA es muy fácil, y de todas las cosas en las que la IA es bastante buena, la sintaxis de casi todos los lenguajes de programación es una de ellas.
También puedes pegar un trozo de código que funcionaba hace un minuto y de repente se ha roto y no logras encontrar dónde está el error. La IA detecta los errores muy bien.
Por cierto: no soy un programador profesional, soy un aficionado.
Sí, ahora mismo hay una tensión muy fuerte. Lo hemos estado discutiendo aquí esta semana:
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Bueno, toda tu postura me parece muy cuestionable. Probablemente el problema fundamental radica en darle importancia al CONTENIDO o a la FORMA. Yo estaría «de su lado», argumentando que las IDEAS (o la SOLUCIÓN, en el caso de soporte) son la parte importante. No importa quién haya generado la serie de palabras que expresan el contenido.
Si te importa «CÓMO se expresa» porque das por sentado que debería «sonar como cuando se habla», esa es enteramente TU opinión. La suya es diferente: lo que importa es QUÉ se transmite fundamentalmente.
Si una salida generada por IA es el resultado de decenas de prompts largos y complejos, es mucho más SU mensaje que el de la IA. Eso es lo que ellos piensan, según lo que dices. Y con razón, en mi opinión.