¿Podrá la IA evitar por completo las alucinaciones? Esta pregunta sigue intrigando a los investigadores y plantea un desafío importante para la aceptación generalizada de los modelos de inteligencia artificial (IA).
Las alucinaciones, que se refieren a la generación de información inexacta o texto sin sentido, han sido un problema persistente que afecta a grandes modelos de lenguaje como ChatGPT desde su presentación al público.
Al reconocer este problema, los investigadores han estado trabajando activamente para abordar y mejorar la situación, pero sigue siendo difícil encontrar una solución infalible.
¿Qué son las alucinaciones de la IA?
Las alucinaciones de IA se refieren a situaciones en las que los sistemas de inteligencia artificial, en particular los modelos de lenguaje, generan resultados que contienen información falsa o inexacta. Estas alucinaciones ocurren debido a cómo se entrenan los modelos de IA y sus limitaciones para comprender el contexto y el conocimiento del mundo real.
Cuando se entrenan los modelos de IA, quedan expuestos a grandes cantidades de datos de diversas fuentes, incluida Internet. Estos datos contienen una combinación de información precisa e inexacta.
Durante el proceso de capacitación, el sistema de inteligencia artificial aprende patrones y asociaciones en los datos para generar texto similar a un humano en respuesta a consultas o indicaciones.
Sin embargo, los modelos de IA carecen de capacidades genuinas de comprensión y razonamiento como los humanos. Se basan únicamente en los patrones que han aprendido de los datos de entrenamiento.
Como resultado, cuando se enfrentan a consultas que quedan fuera de sus datos o contexto de entrenamiento, pueden producir respuestas que parecen plausibles pero que en realidad son incorrectas.
Los expertos opinan
En una entrevista con Fox News DigitalKevin Kane, director ejecutivo de American Binary, una empresa de cifrado cuántico, enfatizó la actual falta de comprensión completa de cómo el aprendizaje automático llega a sus conclusiones.
La “naturaleza de caja negra” de los algoritmos de IA dificulta la comprensión y eliminación completa de las alucinaciones. Puede que sea necesario realizar cambios significativos en la forma en que funcionan los modelos de IA, pero eso, a su vez, plantea la cuestión de qué tan factible es ese enfoque.
Christopher Alexander, director de análisis de Pioneer Development Group, analizó la idea de un “caso de uso” y sus implicaciones para los modelos de IA. Explicó que la capacidad de la IA para manejar diversos temas y situaciones puede provocar diversos problemas de alucinaciones.
Si bien algunos problemas pueden solucionarse, esperar resolver todos los desafíos en el desarrollo de la IA puede resultar poco realista. Alexander abogó por un enfoque caso por caso, en el que los investigadores documenten los problemas y trabajen para mejorarlos.
Emily Bender, profesora de lingüística y directora del Laboratorio de Lingüística Computacional de la Universidad de Washington, destacó el desajuste “inherente” entre la tecnología y su caso de uso previsto. Este desajuste surge debido a que los investigadores intentan aplicar la IA a múltiples escenarios, lo que puede generar desafíos para eliminar las alucinaciones por completo.
En algunos casos, los desarrolladores de IA pueden optar por reutilizar modelos existentes para abordar problemas específicos en lugar de crear modelos completamente nuevos desde cero. Aunque es posible que este enfoque no produzca resultados perfectos, puede ser un punto de partida para futuras mejoras y personalizaciones.
Alexander señaló que las circunstancias y los requisitos pueden variar significativamente de un caso a otro, lo que sugiere que perfeccionar los modelos de IA para tareas o industrias específicas puede ser un enfoque más eficaz a largo plazo.
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