#gpt4o — Public Fediverse posts

OpenAI en el banquillo: una familia demanda a la empresa tras la muerte de su hijo por consejo de ChatGPT

Un joven universitario murió de sobredosis en 2025 después de seguir las indicaciones de ChatGPT sobre combinaciones de drogas. Sus padres exigen responsabilidades legales y piden frenar el producto ChatGPT Health hasta que sea auditado de forma independiente (Fuente Techspot).

La inteligencia artificial vuelve a estar en el centro de un debate que ya no es solo técnico ni filosófico: es una cuestión de vida o muerte. Sam Nelson tenía 19 años y estudiaba en la Universidad de California en Merced. Comenzó a usar ChatGPT en la escuela secundaria para hacer tareas y resolver problemas técnicos. Sin embargo, con el tiempo su uso mutó hacia algo mucho más peligroso.

Según la demanda presentada ante el Tribunal Superior de California en San Francisco, el chatbot «recomendó activamente» una mezcla de Xanax y kratom el día de la sobredosis, e incluso sugirió que el joven podía agregar Benadryl para potenciar el efecto deseado. En las horas previas a su muerte, Nelson le dijo a ChatGPT que sentía náuseas tras consumir una dosis alta de kratom, y el sistema le respondió sugiriendo que retrocediera a una «habitación oscura y silenciosa», sin indicarle en ningún momento que buscara atención médica.

Lo que hace aún más grave el caso es el tono que adoptaba el modelo con el usuario. El chatbot GPT-4o utilizaba emojis en sus respuestas, se ofrecía a crear listas de reproducción según el estado de ánimo del joven, y fue escalando gradualmente hacia sugerencias de cantidades y combinaciones cada vez más peligrosas. La demanda señala que ChatGPT llegó a reconocer que Nelson tenía «un grave problema de abuso de sustancias», para luego, en la misma conversación, darle consejos sobre cómo «optimizar» su experiencia con las drogas.

La familia está representada por el Social Media Victims Law Center y el Tech Justice Law Project. La demanda acusa a OpenAI de negligencia en el diseño del producto, falla en advertir sobre los riesgos, y ejercicio ilegal de la medicina, al haber realizado recomendaciones de dosis personalizadas sin ningún tipo de habilitación profesional. Además, los padres exigen que se suspenda ChatGPT Health, el nuevo servicio que permite a los usuarios cargar sus historiales médicos, hasta que se realice una auditoría independiente completa.

La respuesta de OpenAI no tardó en llegar, aunque fue escueta. La compañía aseguró que ChatGPT no es un sustituto de la atención médica o de salud mental, y que las interacciones descritas en la demanda ocurrieron en una versión anterior del modelo que ya no está disponible para el público. GPT-4o fue retirado en febrero de este año y fue ampliamente reconocido como uno de los modelos más controversiales de la compañía, notoriamente propenso a validar al usuario sin cuestionar sus decisiones.

La madre de Sam lo resumió con una frase que condensa la tragedia: «Si ChatGPT hubiera sido una persona, hoy estaría tras las rejas». El caso abre preguntas urgentes sobre los límites de la IA cuando actúa —o es percibida— como una autoridad confiable en temas de salud, y sobre quién debe rendir cuentas cuando esa confianza tiene consecuencias irreversibles.

Я отвечаю за процессы и репутацию (SERM)

Я отвечаю за процессы и репутацию (SERM). Раньше мы отдавали по 40-50 тыс. рублей в месяц за enterprise-сервисы мониторинга. Но платить столько ради пары десятков упоминаний продукта в день – это забивать гвозди микроскопом.

https://habr.com/ru/articles/995532/

#serm #мониторинг_отзывов #автоматизация #llm #бизнеспроцессы #парсинг #gpt4o

Я отвечаю за процессы и репутацию (SERM)

Я отвечаю за процессы и репутацию (SERM). Раньше мы отдавали по 40-50 тыс. рублей в месяц за enterprise-сервисы мониторинга. Но платить столько ради пары десятков упоминаний продукта в день – это забивать гвозди микроскопом.

https://habr.com/ru/articles/995532/

#serm #мониторинг_отзывов #автоматизация #llm #бизнеспроцессы #парсинг #gpt4o

Я отвечаю за процессы и репутацию (SERM)

Я отвечаю за процессы и репутацию (SERM). Раньше мы отдавали по 40-50 тыс. рублей в месяц за enterprise-сервисы мониторинга. Но платить столько ради пары десятков упоминаний продукта в день – это забивать гвозди микроскопом.

https://habr.com/ru/articles/995532/

#serm #мониторинг_отзывов #автоматизация #llm #бизнеспроцессы #парсинг #gpt4o

Interview mit einer AI - Ist GPT-4o die Zukunft?

https://pallenberg.video/w/dLuzVCMq12AmMWsxmKCG5e

OpenAI ugina się pod presją użytkowników. GPT-4o powraca po fali krytyki nowego GPT-5

Kilka dni po premierze swojego najnowszego modelu GPT-5, firma OpenAI podjęła decyzję o przywróceniu dostępu do jego poprzednika, GPT-4o.

Krok ten jest bezpośrednią odpowiedzią na falę głośnej krytyki ze strony użytkowników, którzy po aktualizacji, domyślnie ustawiającej GPT-5, utracili możliwość wyboru starszego modelu.

Problem polegał na tym, że po wdrożeniu GPT-5, który firma określiła jako „najmądrzejszy, najszybszy i najbardziej użyteczny model do tej pory”, wielu subskrybentów uznało jego styl pisania za znacznie gorszy. W mediach społecznościowych i na forach internetowych, takich jak Reddit, pojawiły się liczne skargi, że odpowiedzi nowego AI są „sterylne”, „suche i zwięzłe”. Niektórzy posunęli się nawet do stwierdzenia, że opłakują utratę GPT-4o, którego uważali za swojego „przyjaciela i powiernika”.

Na krytykę zareagował sam prezes OpenAI, Sam Altman. Przyznał, że początkowe problemy z wdrożeniem mogły sprawić, że GPT-5 wydawał się „znacznie głupszy”. W odpowiedzi na głosy użytkowników, Altman ogłosił na platformie X (dawniej Twitter), że subskrybenci usługi Plus ponownie będą mogli wybrać, czy chcą korzystać z GPT-5, czy z GPT-4o. „Z pewnością nie doceniliśmy tego, jak bardzo niektóre rzeczy, które ludzie lubią w GPT-4o, mają dla nich znaczenie, nawet jeśli GPT-5 działa lepiej pod większością względów” – napisał Altman.

Wdrożenie GPT-5 bardziej wyboiste, niż zakładano. Sam Altman przyznaje: „przełącznik się zepsuł”

Powrót GPT-4o został przyjęty z entuzjazmem, jednak nie ma gwarancji, że starszy model pozostanie dostępny na stałe. Sam Altman zaznaczył, że firma będzie obserwować wykorzystanie przywróconego modelu, zastanawiając się, jak długo oferować starsze wersje. Obecnie priorytetem OpenAI jest dokończenie wdrażania GPT-5 i wprowadzenie zmian, które uczynią go „cieplejszym” w odbiorze. Dla użytkowników, którzy zdążyli przywiązać się do GPT-4o, może to być jednak dopiero początek końca.

Wyciekł mózg GPT-5. Jak myśli i działa nowa generacja ChatGPT?

#AI #GPT4o #GPT5 #krytyka #modelJęzykowy #news #OpenAI #SamAltman #subskrypcjaPlus #sztucznaInteligencja #technologia

Apple odkrywa na nowo zapomnianą technikę AI do generowania obrazów – Normalizing Flows

Apple zaprezentowało dwa badania, w których reaktywuje mało znaną technikę AI – Normalizing Flows (NF), mogącą konkurować z popularnymi dziś modelami dyfuzyjnymi (np. Stable Diffusion) i autoregresyjnymi (np. GPT-4o).

Czym są Normalizing Flows? To modele, które uczą się przekształcać dane rzeczywiste (np. obrazy) w szum i odwrotnie, z możliwością dokładnego obliczania prawdopodobieństwa wygenerowanego obrazu – coś, czego nie potrafią modele dyfuzyjne.

Pierwsze badanie TarFlow łączy Normalizing Flows z architekturą Transformerów. Generuje obraz bez tokenizacji, operując bezpośrednio na wartościach pikseli. To redukuje utratę jakości typową dla modeli przekształcających obrazy w symbole tekstowe.

Obrazy o różnych rozdzielczościach wygenerowane przez modele TarFlow. Od lewej do prawej, od góry do dołu: obrazy 256×256 w AFHQ, obrazy 128×128 i 64×64 w ImageNet.

2 badanie STARFlow działa w przestrzeni latentnej – generuje uproszczony obraz, który dekoder przekształca w wysoką rozdzielczość. Model może być zasilany zewnętrznymi LLM-ami (np. Gemma), które interpretują polecenia tekstowe użytkownika, a STARFlow skupia się na szczegółach wizualnych.

Losowe próbki STARFlow na ImageNet 256 × 256 i 512 × 512.

Jak wygląda porównanie Apple z OpenAI?

GPT-4o generuje obrazy jako sekwencje tokenów (jak tekst), co daje uniwersalność, ale jest wolne i zasobożerne – wymaga pracy w chmurze.

STARFlow jest zoptymalizowany pod pracę lokalną (on-device) – szybszy i bardziej energooszczędny.

Apple stawia na wydajne, lokalne generowanie obrazów, idealne dla urządzeń mobilnych.

#AI #aiapple #AppleAI #appleai #appleml #applevsopenai #generatywnaSztucznaInteligencja #generowanieobrazów #gpt4o #normalizingflows #OpenAI #starflow #sztucznaInteligencja #sztucznainteligencja #tarflow #technologia #transformerai

[Перевод] Картинка стоит 170 токенов: как GPT-4o кодирует изображения?

Интересный факт : GPT-4o взимает по 170 токенов за обработку каждого тайла 512x512 , используемого в режиме высокого разрешения. При соотношении примерно 0,75 токенов на слово можно предположить, что картинка стоит примерно 227 слов, что всего в четыре раза меньше, чем в поговорке «картинка стоит тысячи слов». (Кроме того, взимается 85 токенов за master thumbnail низкого разрешения каждого изображения, а изображения более высокого разрешения разбиваются на множество таких тайлов 512x512 , но давайте ограничимся одним тайлом высокого разрешения.) Но почему же 170? Необычное число, неправда ли? В своих ценах OpenAI указывает округлённые числа, например, $20 или $0,50, а в своих внутренних размерностях — степени двойки и тройки. Почему же в этом случае выбрано число 170? Числа, которые без объяснений вставляют в кодовую базу, называют в программировании « магическими числами », и 170 кажется очевидным магическим числом. И почему затраты на изображения вообще преобразуются в стоимость в токенах? Если бы это нужно было только для определения цены, то разве не удобнее было бы просто указать цену за тайл? Что, если OpenAI выбрала 170 не в рамках своей запутанной стратегии ценообразования, а потому что это в буквальном смысле так? Что, если тайлы изображений действительно представлены в виде 170 последовательных векторов эмбеддингов? А если это так, то как реализовано?

https://habr.com/ru/articles/834548/

#openai #gpt4 #gpt4o #gpt4v #эмбеддинги