{"id":4374,"date":"2024-08-19T15:17:38","date_gmt":"2024-08-19T18:17:38","guid":{"rendered":"https:\/\/matrixgo.ai\/alucinacoes-ia-como-evitar\/"},"modified":"2024-08-19T15:17:38","modified_gmt":"2024-08-19T18:17:38","slug":"alucinacoes-ia-como-evitar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/matrixgo.ai\/es\/alucinacoes-ia-como-evitar\/","title":{"rendered":"\u00bfAlucinaciones causadas por IA? \u00bfQu\u00e9 son? \u00bfY c\u00f3mo se pueden evitar?"},"content":{"rendered":"<p>\u00bfHas notado alguna? <strong>Alucinaci\u00f3n de inteligencia artificial<\/strong>El concepto puede parecer confuso y generar dudas, pero probablemente ya lo hayas entendido. <strong>interactu\u00f3 con un chatbot<\/strong> o incluso <strong>con un motor de IA generativo<\/strong> y <strong>Obtuve una respuesta completamente fuera de lo que se pregunt\u00f3\/solicit\u00f3<\/strong>O peor a\u00fan, cre\u00eda firmemente en informaci\u00f3n falsa creada por IA. S\u00ed, <strong>La inteligencia artificial alucina<\/strong>Y a menudo genera situaciones que suponen un desaf\u00edo para usuarios y desarrolladores. Descubre m\u00e1s sobre las alucinaciones y c\u00f3mo evitarlas a continuaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Alucinaciones<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>En primer lugar, es necesario destacar que <strong>No existe consenso cient\u00edfico sobre el uso del t\u00e9rmino \u201calucinaciones\u201d<\/strong> para describir tal fen\u00f3meno. Algunos acad\u00e9micos y expertos dicen <strong>No poder dar cr\u00e9dito a algo demasiado humano<\/strong>, como una alucinaci\u00f3n, a una <strong>m\u00e1quina que no tiene conciencia<\/strong>La afirmaci\u00f3n tiene sentido, pero el t\u00e9rmino se ha vuelto popular entre la comunidad en su conjunto porque ejemplifica claramente esta \u201cconfusi\u00f3n\u201d de la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Conceptualmente, <strong>Las alucinaciones son resultados incorrectos o enga\u00f1osos 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.<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, algunos desarrolladores intentan jugar <strong>La culpa de las alucinaciones recae en el regazo de los usuarios.<\/strong>Seg\u00fan ellos, las preguntas o instrucciones imprecisas, gen\u00e9ricas y confusas generan resultados inadecuados. En teor\u00eda, <strong>La IA es tan buena como el piloto que la opera<\/strong>Tiene sentido, pero el punto es que las alucinaciones aparecen incluso cuando los datos de entrada est\u00e1n estructurados y son precisos.<\/p>\n\n\n\n<p>Y ah\u00ed es donde reside el peligro. Piense, por ejemplo, en <strong>IA entrenadas para tomar decisiones importantes, como diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos o negociaciones financieras<\/strong> \u2013 el impacto de los errores generados por la IA en estos contextos es gigantesco.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfC\u00f3mo se producen las alucinaciones?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>T\u00fa <strong>Los motores de IA se entrenan con datos y aprenden a hacer predicciones al encontrar patrones en ellos.<\/strong>Resulta que la precisi\u00f3n de estas predicciones depende de la <strong>calidad e integridad de los datos de entrenamiento<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Este es precisamente el factor n\u00famero uno que reduce la calidad y precisi\u00f3n de las respuestas de la IA. <strong>Si los datos de entrenamiento son sesgados, defectuosos o incompletos, el modelo de IA solo aprender\u00e1 patrones incorrectos.<\/strong>, generando predicciones inexactas y alucinaciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Por eso es tan importante que <strong>Al desarrollar un chatbot y\/o integrar un motor de IA generativo en un flujo interno o externo, las empresas deben realizar una exhaustiva miner\u00eda y curaci\u00f3n de datos.<\/strong>, para que puedan <strong>Alimentar los motores de Inteligencia Artificial con calidad<\/strong>\u00c9ste es precisamente el mayor desaf\u00edo al que se enfrentan las empresas hoy en d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, no son s\u00f3lo los datos de entrenamiento err\u00f3neos los que provocan alucinaciones. <strong>La falta de una base adecuada es otro factor a considerar.<\/strong>. T\u00fa <strong>Los modelos de IA pueden tener dificultades para comprender con precisi\u00f3n el conocimiento del mundo real, las propiedades f\u00edsicas y naturales y la informaci\u00f3n f\u00e1ctica.<\/strong>Y cuando falta esta base, el modelo genera resultados que considera plausibles, aunque puedan ser incorrectos, falsos o incluso carentes de sentido.<\/p>\n\n\n\n<p>No es raro descubrir que la IA ha inventado algo inexistente, inventado fechas o creado eventos. Esto es bastante peligroso.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Ejemplos de alucinaciones de IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Las alucinaciones pueden adoptar muchas formas. Pero, en general, <strong>involucran 3 contextos<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Predicciones incorrectas:<\/strong> El modelo de IA puede predecir que ocurrir\u00e1 un evento bas\u00e1ndose en sus datos de entrenamiento, incluso si es completamente improbable.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Falsos positivos:<\/strong> El modelo de IA podr\u00eda identificar err\u00f3neamente algo como una amenaza. Consideremos, por ejemplo, un modelo de detecci\u00f3n de fraude que marca una transacci\u00f3n leg\u00edtima como fraudulenta.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Falsos negativos: <\/strong>\u00a0El modelo de IA no logra identificar o seleccionar algo que deber\u00eda y lo pasa por alto, lo cual supone un riesgo grave, por ejemplo, en los diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfC\u00f3mo evitar las alucinaciones?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>La pregunta que no desaparece: <strong>\u00bfExiste una cura para estas alucinaciones?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>En resumen: \u00a1s\u00ed! <strong>Pero no existe una \u201csoluci\u00f3n milagrosa\u201d ni nada que elimine por completo<\/strong> Cualquier posibilidad de error de IA. Algunas maneras de controlar las alucinaciones:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Limitar los posibles resultados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Al entrenar motores de IA es <strong>Es importante limitar el n\u00famero de resultados posibles que el modelo puede predecir<\/strong>Algo as\u00ed como &quot;por l\u00edmites&quot; en la generaci\u00f3n de resultados. Esto se puede lograr mediante una t\u00e9cnica conocida como <strong>Regularizaci\u00f3n<\/strong>. Regularizaci\u00f3n <strong>Penaliza al modelo de IA por hacer predicciones demasiado extremas<\/strong>, lo que ayuda a generar respuestas, evitando que la Inteligencia Artificial \u201cse desv\u00ede por la tangente\u201d.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Entrene a la IA solo con fuentes relevantes y espec\u00edficas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Es bastante <strong>Es tentador alimentar a la IA con todos los datos de Internet.<\/strong>, lo que le permite responder e interactuar de forma casi omnisciente. De hecho, esto puede funcionar para algunas empresas.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, <strong>La variedad y abundancia de datos pueden (y deben) generar inexactitudes<\/strong> en los resultados.<\/p>\n\n\n\n<p>Para los modelos de IA que requieren una precisi\u00f3n extremadamente alta y\/o cuyos resultados incorrectos pueden tener impactos cruciales en la vida de las personas, es <strong>Es aconsejable utilizar \u00fanicamente datos relevantes para la tarea que realizar\u00e1 el modelo.<\/strong>Por ejemplo, si se utiliza IA para diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos espec\u00edficos, utilice \u00fanicamente datos e im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Crear un modelo para que la IA lo siga<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Al entrenar un motor de Inteligencia Artificial es altamente <strong>Es recomendable crear est\u00e1ndares para el modelo a seguir<\/strong>Por \u201cest\u00e1ndares\u201d, enti\u00e9ndase <strong>unificar la informaci\u00f3n y presentarla de manera ordenada<\/strong> (con temas, n\u00fameros y conexiones). El aprendizaje es m\u00e1s r\u00e1pido y el riesgo de asociaciones inapropiadas es menor.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Dile a la IA lo que no quieres<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Al entrenar el modelo de IA tambi\u00e9n es <strong>preponderante decirle lo que no quieres que genere<\/strong>. \u201cEstablecer l\u00edmites\u201d en esta tecnolog\u00eda. Por ejemplo, <strong>El chatbot de IA generativo de una empresa no debe, bajo ninguna circunstancia, dirigir al usuario al competidor.<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Barandillas<\/strong>, o rejillas protectoras (en traducci\u00f3n literal), <strong>Es precisamente el sistema y\/o pr\u00e1ctica de incluir mecanismos para que el motor de IA no genere resultados discriminatorios, anti\u00e9ticos o ilegales.<\/strong>. Y m\u00e1s: que \u00e9l <strong>garantizar la privacidad y confidencialidad de los datos<\/strong> tanto la empresa como los usuarios.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfIA libre de alucinaciones?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>\u00bfTendremos una IA sin alucinaciones?<\/strong> \u00bfObtener respuestas 100% correctas y confiables a los datos de entrada?<\/p>\n\n\n\n<p>Como dije, <strong>Todo depende de la integridad de los datos de entrenamiento, de las limitaciones de los resultados y de los l\u00edmites impuestos a esta generaci\u00f3n.<\/strong>Los expertos en el tema coinciden en que hemos creado un monstruo (la IA generativa) y ahora estamos tratando de domarlo, una tarea herc\u00falea, pero que ha producido resultados satisfactorios en ciertos negocios y segmentos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>LEA TAMBI\u00c9N: <a href=\"https:\/\/matrixgo.ai\/o-que-e-llm\/\">\u00bfQu\u00e9 es un M\u00e1ster de Derecho (LLM)? \u00bfQu\u00e9 tiene que ver tu negocio con ello?<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>LEA TAMBI\u00c9N: <a href=\"https:\/\/matrixgo.ai\/aplicacoes-praticas-chatgpt-diferentes-setores\/\">Aplicaciones pr\u00e1cticas de ChatGPT en diferentes sectores<\/a><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00a1La IA est\u00e1 loca! 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