Saltando al fondo de mi piscina de la NCAA con IA

      Cuarenta años de instinto de brackets se encuentran con 50,000 torneos simulados — y el primer movimiento inteligente de la IA fue hacer la pregunta que nunca había pensado en hacerme a mí mismo.

      

      

      

      

      

      

      

      

      

       Peter Horan / Nano Banana 2

      

      

      

       Es un mundo valiente y nuevo. Después de más de cuarenta años de participar en pools de March Madness e incluso ganar algunos (¿qué tal NC State en 1984?), trabajé con ChatGPT para ayudarme a completar mis brackets. Como la mayoría de la gente, veo algo de baloncesto universitario, pero generalmente son mis tres o cuatro equipos favoritos y a quien sea que estén jugando. Captaré algunos de los grandes partidos nacionales el fin de semana, pero eso es todo. 

      Así que, normalmente, cuando miro el bracket que bosteza, me pregunto: ¿Dónde está la Universidad de High Point y a quién juegan? ¿Qué pasa con el temido upset 12/5? ¿Es demasiado cobarde elegir a las semillas #1 para ganar? Mucha ansiedad y no mucha perspicacia.

      Peter Horan / Nano Banana 2

      ¿Puede una máquina superar cuarenta años de instinto?

      Pregunté cómo construiría un modelo para predecir al ganador del torneo de la NCAA. Solo su respuesta me hizo decir "wow".  

      Aquí está la respuesta: “Puedo absolutamente ayudar a construir uno contigo: desde un modelo simple de semillas y eficiencia hasta un modelo de probabilidad más serio utilizando eficiencia al estilo KenPom, ritmo, lesiones, viajes, entrenadores e historia de upsets. También puedo ayudar con: probabilidades de ganar brackets, selecciones de upsets por ronda, simulación de torneos Monte Carlo, modelos de regresión Elo o logística, y herramientas de predicción basadas en hojas de cálculo.

      ChatGPT consideró la fuerza del equipo en una cancha neutral, incluyendo eficiencia ofensiva y defensiva, fuerza del calendario, consistencia y fuerza del equipo, entre otros factores. Eso finalmente se convirtió en un conjunto de predicciones basado en esta ecuación:

      Peter Horan / DigitalTrends

      Son los emparejamientos considerados de dos equipos utilizando estas calificaciones de equipo, usando un modelo logístico.

      Peter Horan / DigitalTrends

      Finalmente, simuló todo el torneo basado en esta técnica, no más de 50,000 veces.

      ¿Confiar en el algoritmo — o en tu instinto?

      No sé tú, pero eso está trabajando a un nivel de cálculo y poder de computación que está muy por encima de mi nivel de habilidad. Luego volvió con un matiz brillante, en efecto preguntando, “¿Es más importante tener razón o ganar dinero en tu pool?” La diferencia es que si solo eliges a los favoritos, tu porcentaje de aciertos será más alto, pero no te separarás de los otros jugadores en el pool. Necesitas arriesgarte en un par de upsets para ganar dinero. Puedo ingresar dos brackets en mi pool más importante, el que te burlan si tu bracket es malo, así que pedí uno de cada uno.

      Casi seguí completamente las recomendaciones de ChatGPT. Las excepciones fueron dar un guiño a mis tres equipos favoritos en las primeras rondas. Esos equipos son Santa Clara, Gonzaga y UCLA. Me encantaría estar equivocado, pero no espero ver a ninguno de ellos más adelante en el torneo.

      Mi plan es rastrear el éxito o fracaso de las predicciones de ChatGPT aquí mientras avanzamos en el torneo. Serás el primero en saber si ChatGPT me hace parecer un tonto. Tengo los dedos cruzados.

      

      

      

      

      

      

      

      

      

      

      

      

       Peter C. Horan es un emprendedor e inversor en medios digitales con una historia de construir medios, comercio y publicidad exitosos…

      

      

      

      

      

      

       El nuevo MacBook Neo carga más rápido de lo que Apple afirma

      

       Las pruebas exponen una sorprendente brecha de carga en la nueva laptop económica de Apple — y la solución cuesta solo $59 en la propia tienda de Apple.

      

       La nueva MacBook Neo funciona con el mismo chip que el iPhone 16 Pro, pero no se carga tan rápido como el iPhone insignia 2024. O al menos eso es lo que Apple te dice en la hoja de especificaciones oficial. 

      La MacBook Neo viene con un adaptador de corriente USB-C de 20W en la caja, una elección que parece cada vez más extraña, especialmente dado que el dispositivo tuvo la mejor semana de lanzamiento de Mac de la historia con compradores primerizos. 

      

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       Adobe te permitirá crear un modelo de IA Firefly personalizado basado en tu propio trabajo y estilo artístico

      

       Firefly ahora te permite generar, comparar y editar imágenes y videos mientras mantienes un estilo visual consistente

      

       Adobe ha introducido Modelos Personalizados en beta pública para Firefly, dándote una forma de generar imágenes en tu propio estilo visual en lugar de depender de salidas genéricas de IA.

      Al subir tus propias imágenes, puedes crear un modelo que refleje tu apariencia específica, ya sea ilustración, fotografía o diseño de personajes.

      

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       Riesgos de salud mental de la IA expuestos a medida que los chatbots a veces permiten daño

      

       Nueva investigación muestra que algunas respuestas de IA refuerzan pensamientos peligrosos en lugar de detenerlos.

      

       Un estudio liderado por Stanford está generando nuevas preocupaciones sobre la seguridad de la salud mental de la IA después de encontrar que algunos sistemas pueden alentar ideas violentas y de autolesionarse en lugar de detenerlas. La investigación se basa en interacciones reales de usuarios y destaca las brechas en cómo la IA maneja momentos de crisis.

      En una muestra pequeña pero de alto riesgo de 19 usuarios, los investigadores analizaron casi 400,000 mensajes y encontraron casos donde las respuestas no solo fallaron en intervenir, sino que reforzaron activamente el pensamiento dañino. Muchas salidas fueron apropiadas, pero el rendimiento desigual destaca. Cuando las personas recurren a la IA durante momentos vulnerables, incluso un pequeño número de fallos puede llevar a daños en el mundo real.

      

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