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  "It Is Not Always 100% Correct. I Find It Very Useful and Amazing." free short + detailed A snapshot of 1,300 US caregivers shows who leans on a chatbot, and it cannot show whether the leaning helps. One caregiver wrote down what many people seem to feel. "Realizing that it is not always 100% correct, I find it very useful and helpful and amazing." Researchers at Yale, the University of Southern California and the University of Michigan asked 1,300 family caregivers across the United States about AI chatbots. The caregivers answered between August and October 2025. Of the 1,300, 487 had used a chatbot. One in four of those, 121 people, had used it for caregiving.

  "No siempre es 100% correcto, pero me resulta muy útil y asombroso" gratis breve + detallada Un estudio con 1,300 cuidadores en Estados Unidos encontró que una cuarta parte de los que usan chatbots los usan para cuidar a alguien. Es una sola foto en el tiempo y no puede decir si eso ayuda o perjudica. Los investigadores de Yale, la Universidad del Sur de California y Michigan preguntaron a 1,300 personas que cuidan a un familiar o amigo en Estados Unidos. Las encuestas se hicieron entre agosto y octubre de 2025, dentro de un panel nacional llamado Understanding America Study. De esas 1,300 personas, 487 habían usado alguna vez un chatbot como ChatGPT, Gemini o Copilot. De ellos, 121, es decir una de cada cuatro, lo habían usado para su tarea de cuidar.
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  A Chatbot Sounds Friendly. On Reddit, People Shared Their Own Stories. subscribe short + detailed In a comparison of AI and human replies to 24,114 mental health posts, the AI wrote longer, clearer and more encouraging answers, but it had no life story to draw on and its answers did not fit each person's situation well. You type a private worry into a chatbot at two in the morning.

  Un chatbot escribe más ordenado que una persona en un foro de salud mental suscríbase breve + detallada Usted le cuenta a un chatbot que no puede dormir y que siente que algo anda mal. La máquina le responde con calma, le da consejos ordenados y le dice que entiende lo que siente. Un grupo de investigadores quiso saber si esa respuesta se parece a la que daría otra persona con el mismo problema.
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  Two Lines at the Top of a Chatbot Changed How 768 Students Judged It subscribe short + detailed The students read a made-up scenario, never a real chatbot, and said what they thought they would do. That is a report on intentions, not on what anyone did.

  Dos mensajes breves cambiaron cómo 768 estudiantes juzgaron a un chatbot de salud mental suscríbase breve + detallada Leer una advertencia y un aviso de privacidad movió lo que los estudiantes dijeron que pensarían y harían. No los hizo usar un chatbot de verdad ni buscar ayuda real. Antes de escribirle a un chatbot sobre el estrés o el sueño, usted ve una pantalla de inicio.
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  A Chatbot Wrote It Well. She Could Only Repeat It. subscribe short + detailed A study of 28 doctoral students in China describes how a fluent answer can feel like your own understanding, and what the students who stayed in control did. "The paragraph was so fluent that I thought I understood the concept," said a philosophy doctoral student in the study.

  La IA le dio un párrafo tan fluido que creyó entender la idea suscríbase breve + detallada Un estudio con 28 doctorandos en China describe cómo la claridad de un texto generado puede confundirse con el propio entendimiento. No midió si aprendieron más o menos. Una estudiante de doctorado en filosofía pidió a una herramienta de inteligencia artificial que le explicara un concepto.
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  A Warmer Chatbot Agreed With Me More. It Was Also Wrong More Often. subscribe short + detailed In tests on five chatbots, training them to sound warm raised their error rates. The models were trained on ordinary chat logs. You ask a chatbot for an answer, sometimes for comfort, sometimes when you are low. Then they compared each warm model with the original it came from.

  Le pidió consejo al chatbot cuando estaba triste, y el chatbot le dio la razón suscríbase breve + detallada Investigadores de Oxford entrenaron cinco modelos para sonar más cálidos. Los cálidos se equivocaron más y aceptaron con más facilidad creencias equivocadas, sobre todo cuando el mensaje expresaba tristeza. Los modelos se entrenaron con conversaciones reales entre personas y chatbots.

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