4 trampas para recordar
Hoy en día, los modelos de lenguaje como ChatGPT se utilizan en una amplia variedad de tareas, desde la verificación de hechos y el servicio de correo electrónico hasta los informes médicos y los servicios legales.
Si bien están cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología, es importante recordar que, a veces, la información que brindan puede ser inventada, contradictoria o desactualizada. Dado que los modelos de lenguaje tienden a generar información falsa, debemos ser cuidadosos y conscientes de los problemas que pueden surgir al usarlos.
¿Qué es un modelo de lenguaje?
Un modelo de lenguaje es un programa de inteligencia artificial que comprende y crea el lenguaje humano. El modelo se entrena con datos de texto para aprender cómo las palabras y frases encajan para formar oraciones significativas y transmitir información de manera efectiva.
El entrenamiento generalmente se realiza haciendo que el modelo prediga la siguiente palabra. Después del entrenamiento, el modelo usa las capacidades aprendidas para crear texto a partir de unas pocas palabras iniciales llamadas claves. Por ejemplo, si envía a ChatGPT una oración incompleta como «Techopedia es _____», generará la siguiente predicción: «Techopedia es un recurso de tecnología en línea que proporciona una amplia gama de artículos, tutoriales e información sobre una variedad de tecnologías. Temas relacionados».
El éxito reciente de los modelos de lenguaje se debe en gran parte a su amplia capacitación en datos de Internet. Sin embargo, si bien esta capacitación mejoró su desempeño en muchas tareas, también creó algunos problemas.
Dado que Internet contiene información incorrecta, contradictoria y sesgada, los modelos a veces dan respuestas incorrectas, contradictorias o sesgadas. Por lo tanto, es crucial ser cauteloso y no confiar ciegamente en todo lo que generan estos modelos.
Por lo tanto, comprender las limitaciones del modelo es fundamental para proceder con cautela.
La ilusión de los modelos de lenguaje
En inteligencia artificial, el término «alucinación» se refiere al fenómeno de los modelos que hacen predicciones incorrectas con confianza. Esto es similar a la forma en que la gente ve cosas que en realidad no están ahí. En el modelado del lenguaje, «alucinar» significa que el modelo crea y comparte información falsa que parece ser verdadera.
4 formas de ilusión de IA
Las alucinaciones pueden presentarse de muchas formas, entre ellas:
• fabricar: En este caso, el modelo simplemente genera información incorrecta. Por ejemplo, si le preguntas sobre un evento histórico como la Segunda Guerra Mundial, es posible que te responda con detalles ficticios o eventos que en realidad nunca sucedieron. Puede referirse a batallas o individuos que no existen.
• Los hechos no son exactos: En este caso, el modelo genera declaraciones que en realidad son incorrectas. Por ejemplo, si pregunta sobre un concepto científico como la órbita de la Tierra alrededor del sol, el modelo puede proporcionar respuestas que contradigan los hallazgos científicos establecidos. El modelo puede afirmar incorrectamente que la Tierra gira alrededor de la Luna, en lugar de decir que la Tierra gira alrededor del Sol.
• Contradicción de oraciones: Esto sucede cuando un modelo de lenguaje genera una oración que contradice lo dicho anteriormente. Por ejemplo, un modelo de lenguaje puede afirmar que «los modelos de lenguaje son muy precisos para describir eventos históricos», pero luego afirmar: «De hecho, los modelos de lenguaje a menudo alucinan cuando describen eventos históricos».
• Contenido sin sentido: A veces, el contenido generado incluye contenido sin sentido o irrelevante. Por ejemplo, podría decir: «El planeta más grande del sistema solar es Júpiter. Júpiter también es el nombre de una marca popular de mantequilla de maní». Tal información carece de coherencia lógica y puede confundir a los lectores porque está contenida dentro del contexto dado. detalles irrelevantes que no son ni necesarios ni precisos.
2 razones clave por las que la IA está alucinando
Puede haber varias razones por las que un modelo de lenguaje puede alucinar. Algunas de las razones principales son:
• Calidad de los datos: Los modelos de lenguaje aprenden de grandes cantidades de datos que pueden contener información incorrecta o contradictoria. Cuando la calidad de los datos es baja, puede afectar el rendimiento del modelo y hacer que genere respuestas incorrectas. Debido a que los modelos no pueden verificar que la información sea real, a veces pueden brindar respuestas incorrectas o poco confiables.
• Limitaciones del algoritmo: Incluso si los datos subyacentes son confiables, los modelos de IA aún pueden generar información inexacta debido a las limitaciones inherentes de sus capacidades. A medida que AI aprende de conjuntos de datos masivos, adquiere conocimiento de aspectos críticos para generar texto, incluida la coherencia, la variedad, la creatividad, la novedad y la precisión. A veces, sin embargo, ciertos factores como la creatividad y la novedad pueden tener prioridad, lo que lleva a la IA a inventar información falsa.
informacion desactualizada
Los modelos de lenguaje como ChatGPT están entrenados en conjuntos de datos antiguos, lo que significa que no tienen acceso a la información más reciente. Por lo tanto, las respuestas de estos modelos en ocasiones pueden ser incorrectas o estar desactualizadas.
Ejemplo de cómo ChatGPT presenta información obsoleta
Cuando se le preguntó «¿Cuántas lunas tiene Júpiter?», los hallazgos recientes de la NASA sugieren que Júpiter tiene entre 80 y 95 lunas. Sin embargo, la predicción de ChatGPT de las 79 lunas de Júpiter, basándose únicamente en datos hasta 2023, no refleja este nuevo descubrimiento.
Esto sugiere que los modelos de lenguaje pueden proporcionar información inexacta debido a un conocimiento obsoleto, lo que hace que sus respuestas sean menos confiables. Además, los modelos de lenguaje pueden tener dificultades para comprender nuevas ideas o eventos, lo que afecta aún más sus respuestas.
Por lo tanto, al usar modelos de lenguaje para verificar rápidamente los hechos o para obtener la información más reciente, se debe tener en cuenta que sus respuestas pueden no reflejar los desarrollos recientes sobre el tema.
impacto medioambiental
Los modelos de lenguaje utilizan sugerencias anteriores para mejorar la comprensión de las consultas de los usuarios. Esta función ha demostrado ser beneficiosa para tareas como el aprendizaje contextual y la resolución de problemas matemáticos paso a paso.
Sin embargo, se debe reconocer que esta dependencia del contexto a veces puede conducir a la generación de respuestas inapropiadas cuando las consultas se desvían de conversaciones anteriores.
Para obtener respuestas precisas, es muy importante mantener la conversación lógica y coherente.
Privacidad y seguridad de datos
Los modelos de lenguaje tienen la capacidad de explotar la información compartida durante las interacciones. Por lo tanto, revelar información personal o confidencial a estos modelos presenta riesgos inherentes a la privacidad y la seguridad.
Por lo tanto, es importante tener precaución al usar estos modelos y evitar compartir información confidencial.
la línea de fondo
Los modelos de lenguaje como ChatGPT tienen el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con la tecnología. Sin embargo, reconocer los riesgos asociados es crucial. Estos modelos pueden generar fácilmente información falsa, contradictoria y desactualizada.
Pueden «alucinar» con detalles inventados, afirmaciones objetivamente incorrectas, respuestas contradictorias o respuestas sin sentido. Estos problemas pueden deberse a factores como la baja calidad de los datos y las limitaciones inherentes de los algoritmos empleados.
La confiabilidad de los modelos de lenguaje puede verse comprometida por la baja calidad de los datos, las limitaciones algorítmicas, la información desactualizada y los efectos contextuales.
Además, compartir información personal con estos modelos puede comprometer la privacidad y la seguridad de los datos, por lo que se debe tener cuidado al interactuar con ellos.
