Una prova amb tres models suggereix que dibuixar en SVG evita errors en les làmines de ciències

Al grup es va comparar el resultat de demanar a Claude Fable 5.2, a un model d'OpenAI i a un altre de Google una làmina didàctica d'una cèl·lula animal en format SVG, el de dibuix vectorial. Segons qui va fer la prova, els tres van lliurar un esquema amb les etiquetes correctes; el de Claude va acabar en pocs minuts, el de ChatGPT poc després i el de Gemini va tardar prop de mitja hora.

L'explicació que es va oferir és que, en un dibuix vectorial, el mateix model de llenguatge escriu el dibuix i aprofita tot el que sap del tema. Els generadors d'imatges de mapa de bits, en canvi, reben una descripció i la passen a un altre model amb menys coneixement, i és aquí on apareixen els errors. És una hipòtesi de l'autor, que afirma estar-ne convençut i que encara l'ha de provar amb altres models; no és un resultat contrastat.

Va valorar millor l'estil sobri i clar de Claude, mentre que els altres dos li van semblar pitjors com a il·lustració: en un se solapaven elements i no es distingia on anaven les fletxes. En el debat posterior es va apuntar que allò difícil avui és saber quina eina triar per a cada tasca, i un altre membre va explicar que ja demana a la IA que les imatges de les seves presentacions siguin SVG. És la línia que ja va recollir el diari sobre crear infografies en HTML i SVG.

Per a l'aula, la pauta pràctica que se'n desprèn és demanar en SVG els esquemes on importa l'exactitud, i revisar-los igualment abans d'usar-los.