El chatbot de Microsoft se une al de Google y comete una serie de errores factuales

La Inteligencia Artificial es sin lugar a dudas la tecnología de moda, una tendencia impulsada en gran medida gracias a la popularidad de ChatGPT de OpenAI. Microsoft ha decidido apostar por esta tecnología y potenciar sus buscadores, Bing y Edge. Como expresó Satya Nadella, Chairman y CEO de Microsoft en un comunicado, «la inteligencia artificial transformará de forma radical todas las categorías de software, comenzando con la más grande de todas: la búsqueda».

La semana pasada, Google protagonizaba polémicas tras la primera demostración de su propio Chatbot, bautizado como Bard. La herramienta cometió un error factual que ocasionó una caída del 7% en las acciones de Alphabet, lo que equivale a aproximadamente 100.000 millones de dólares. Pero el chatbot de Google no es el único que comente errores, pues los usuarios han descubierto varios errores en la herramienta de Microsoft.

Como señala el investigador independiente Dmitri Brereton en su blog, el chatbot nutrido con Inteligencia Artificial de Bing cometió una serie de errores factuales en su demo, pero estos pasaron inadvertidos. El investigador detalló algunos de los errores del chatbot de Bing, entre los que destacan errores financieros.

Brereton señala que «Bing AI hizo un gran trabajo al crear publicidad en los medios, pero su producto no es mejor que el Bard de Google. Al menos por lo que podemos decir de la información limitada que tenemos sobre ambos».

Los errores de Bing AI no se limitan a los demos de Microsoft

Como señalan desde The Verge los errores de Bing AI no están limitados a las demostraciones públicas de Microsoft, sino que ahora que miles de usuarios están obteniendo acceso a este buscador potenciado con la tecnología de la Inteligencia Artificial, los errores se hacen más evidentes.

Pero, la propia empresa es consciente de estos errores, y como señala Caitlin Roulston, directora de comunicaciones de Microsoft, «prevemos que el sistema cometerá algunos errores durante las semanas previas a su lanzamiento, por eso el feedback de los usuarios es fundamental para ayudarnos a identificar donde no está funcionando bien, para que podamos aprender y ayudar a que los modelos mejoren» explicó la profesional.