¿Has notado alguna? Alucinación de inteligencia artificialEl concepto puede parecer confuso y generar dudas, pero probablemente ya lo hayas entendido. interactuó con un chatbot o incluso con un motor de IA generativo y Obtuve una respuesta completamente fuera de lo que se preguntó/solicitóO peor aún, creía firmemente en información falsa creada por IA. Sí, La inteligencia artificial alucinaY a menudo genera situaciones que suponen un desafío para usuarios y desarrolladores. Descubre más sobre las alucinaciones y cómo evitarlas a continuación.
Alucinaciones
En primer lugar, es necesario destacar que No existe consenso científico sobre el uso del término “alucinaciones” para describir tal fenómeno. Algunos académicos y expertos dicen No poder dar crédito a algo demasiado humano, como una alucinación, a una máquina que no tiene concienciaLa afirmación tiene sentido, pero el término se ha vuelto popular entre la comunidad en su conjunto porque ejemplifica claramente esta “confusión” de la IA.
Conceptualmente, Las alucinaciones son resultados incorrectos o engañosos generados por la IA. Estos errores pueden deberse a diversos factores, como datos de entrenamiento insuficientes, suposiciones incorrectas del modelo o sesgos en los datos utilizados para entrenarlo..
Sin embargo, algunos desarrolladores intentan jugar La culpa de las alucinaciones recae en el regazo de los usuarios.Según ellos, las preguntas o instrucciones imprecisas, genéricas y confusas generan resultados inadecuados. En teoría, La IA es tan buena como el piloto que la operaTiene sentido, pero el punto es que las alucinaciones aparecen incluso cuando los datos de entrada están estructurados y son precisos.
Y ahí es donde reside el peligro. Piense, por ejemplo, en IA entrenadas para tomar decisiones importantes, como diagnósticos médicos o negociaciones financieras – el impacto de los errores generados por la IA en estos contextos es gigantesco.
¿Cómo se producen las alucinaciones?
Tú Los motores de IA se entrenan con datos y aprenden a hacer predicciones al encontrar patrones en ellos.Resulta que la precisión de estas predicciones depende de la calidad e integridad de los datos de entrenamiento.
Este es precisamente el factor número uno que reduce la calidad y precisión de las respuestas de la IA. Si los datos de entrenamiento son sesgados, defectuosos o incompletos, el modelo de IA solo aprenderá patrones incorrectos., generando predicciones inexactas y alucinaciones.
Por eso es tan importante que Al desarrollar un chatbot y/o integrar un motor de IA generativo en un flujo interno o externo, las empresas deben realizar una exhaustiva minería y curación de datos., para que puedan Alimentar los motores de Inteligencia Artificial con calidadÉste es precisamente el mayor desafío al que se enfrentan las empresas hoy en día.
Sin embargo, no son sólo los datos de entrenamiento erróneos los que provocan alucinaciones. La falta de una base adecuada es otro factor a considerar.. Tú Los modelos de IA pueden tener dificultades para comprender con precisión el conocimiento del mundo real, las propiedades físicas y naturales y la información fáctica.Y cuando falta esta base, el modelo genera resultados que considera plausibles, aunque puedan ser incorrectos, falsos o incluso carentes de sentido.
No es raro descubrir que la IA ha inventado algo inexistente, inventado fechas o creado eventos. Esto es bastante peligroso.
Ejemplos de alucinaciones de IA
Las alucinaciones pueden adoptar muchas formas. Pero, en general, involucran 3 contextos:
Predicciones incorrectas: El modelo de IA puede predecir que ocurrirá un evento basándose en sus datos de entrenamiento, incluso si es completamente improbable.
Falsos positivos: El modelo de IA podría identificar erróneamente algo como una amenaza. Consideremos, por ejemplo, un modelo de detección de fraude que marca una transacción legítima como fraudulenta.
Falsos negativos: El modelo de IA no logra identificar o seleccionar algo que debería y lo pasa por alto, lo cual supone un riesgo grave, por ejemplo, en los diagnósticos médicos.
¿Cómo evitar las alucinaciones?
La pregunta que no desaparece: ¿Existe una cura para estas alucinaciones?
En resumen: ¡sí! Pero no existe una “solución milagrosa” ni nada que elimine por completo Cualquier posibilidad de error de IA. Algunas maneras de controlar las alucinaciones:
Limitar los posibles resultados
Al entrenar motores de IA es Es importante limitar el número de resultados posibles que el modelo puede predecirAlgo así como "por límites" en la generación de resultados. Esto se puede lograr mediante una técnica conocida como Regularización. Regularización Penaliza al modelo de IA por hacer predicciones demasiado extremas, lo que ayuda a generar respuestas, evitando que la Inteligencia Artificial “se desvíe por la tangente”.
Entrene a la IA solo con fuentes relevantes y específicas
Es bastante Es tentador alimentar a la IA con todos los datos de Internet., lo que le permite responder e interactuar de forma casi omnisciente. De hecho, esto puede funcionar para algunas empresas.
Sin embargo, La variedad y abundancia de datos pueden (y deben) generar inexactitudes en los resultados.
Para los modelos de IA que requieren una precisión extremadamente alta y/o cuyos resultados incorrectos pueden tener impactos cruciales en la vida de las personas, es Es aconsejable utilizar únicamente datos relevantes para la tarea que realizará el modelo.Por ejemplo, si se utiliza IA para diagnósticos médicos específicos, utilice únicamente datos e imágenes médicas.
Crear un modelo para que la IA lo siga
Al entrenar un motor de Inteligencia Artificial es altamente Es recomendable crear estándares para el modelo a seguirPor “estándares”, entiéndase unificar la información y presentarla de manera ordenada (con temas, números y conexiones). El aprendizaje es más rápido y el riesgo de asociaciones inapropiadas es menor.
Dile a la IA lo que no quieres
Al entrenar el modelo de IA también es preponderante decirle lo que no quieres que genere. “Establecer límites” en esta tecnología. Por ejemplo, El chatbot de IA generativo de una empresa no debe, bajo ninguna circunstancia, dirigir al usuario al competidor..
Barandillas, o rejillas protectoras (en traducción literal), Es precisamente el sistema y/o práctica de incluir mecanismos para que el motor de IA no genere resultados discriminatorios, antiéticos o ilegales.. Y más: que él garantizar la privacidad y confidencialidad de los datos tanto la empresa como los usuarios.
¿IA libre de alucinaciones?
¿Tendremos una IA sin alucinaciones? ¿Obtener respuestas 100% correctas y confiables a los datos de entrada?
Como dije, Todo depende de la integridad de los datos de entrenamiento, de las limitaciones de los resultados y de los límites impuestos a esta generación.Los expertos en el tema coinciden en que hemos creado un monstruo (la IA generativa) y ahora estamos tratando de domarlo, una tarea hercúlea, pero que ha producido resultados satisfactorios en ciertos negocios y segmentos.
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