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Hoy en día, los modelos lingüísticos como ChatGPT se emplean en una amplia variedad de tareas, desde la comprobación de hechos y los servicios de correo electrónico hasta los informes médicos y los servicios jurídicos.
Aunque están transformando nuestra interacción con la tecnología, es importante recordar que a veces la información que proporcionan puede ser falsa, contradictoria o antigua. Como los modelos lingüísticos tienen esta tendencia a crear información falsa, debemos tener cuidado y ser conscientes de los problemas que pueden surgir al utilizarlos.
?Qué es un modelo lingüístico?
Un modelo lingüístico es un programa de IA que puede entender y crear lenguaje humano. El modelo se entrena con datos de texto para aprender cómo encajan las palabras y las frases para formar oraciones con sentido y transmitir información de forma eficaz.
El entrenamiento suele realizarse haciendo que el modelo prediga la siguiente palabra. Tras el entrenamiento, el modelo utiliza la capacidad aprendida para crear texto a partir de unas pocas palabras iniciales llamadas prompts.
Por ejemplo, si le proporcionas a ChatGPT una frase incompleta como “Techopedia es _____”, generará la siguiente predicción: “Techopedia es un recurso tecnológico en línea que ofrece una amplia gama de artículos, tutoriales y conocimientos sobre diversos temas relacionados con la tecnología”.
El éxito reciente de los modelos lingüísticos se debe principalmente a su amplio entrenamiento en datos de Internet. Sin embargo, aunque esta formación ha mejorado su rendimiento en muchas tareas, también ha creado algunos problemas.
Dado que Internet contiene información incorrecta, contradictoria y sesgada, los modelos pueden dar a veces respuestas erróneas, contradictorias o sesgadas. Por lo tanto, es crucial ser cauteloso y no confiar ciegamente en todo lo que generan estos modelos.
De ahí que comprender las limitaciones de los modelos sea vital para proceder con cautela.
Alucinaciones de los modelos lingüísticos
En IA, el término “alucinación” se refiere al fenómeno en el que el modelo hace predicciones incorrectas con confianza. Es similar a cuando una persona ve cosas que en realidad no existen. En los modelos lingüísticos, “alucinación” se refiere a cuando los modelos crean y comparten información incorrecta que parece ser cierta.
4 Formas de Alucinación de la IA
La alucinación puede producirse de varias formas, entre las que se incluyen:
- Fabricación: En este escenario, el modelo simplemente genera información falsa. Por ejemplo, si le preguntas sobre acontecimientos históricos como la Segunda Guerra Mundial, puede darte respuestas con detalles inventados o sucesos que en realidad nunca ocurrieron. Podría mencionar batallas o individuos inexistentes.
- Inexactitud factual: en este caso, el modelo produce afirmaciones que son objetivamente incorrectas. Por ejemplo, si preguntas sobre un concepto científico como la órbita de la Tierra alrededor del Sol, el modelo puede dar una respuesta que contradiga los descubrimientos científicos establecidos. En lugar de afirmar que la Tierra orbita alrededor del Sol, el modelo podría afirmar erróneamente que la Tierra orbita alrededor de la Luna.
- Contradicción oracional: Se produce cuando el modelo lingüístico genera una frase que contradice lo que ha afirmado anteriormente. Por ejemplo, el modelo lingüístico podría afirmar que “Los modelos lingüísticos son muy precisos a la hora de describir acontecimientos históricos”, pero más tarde afirmar que “En realidad, los modelos lingüísticos suelen generar alucinaciones cuando describen acontecimientos históricos”. Estas afirmaciones contradictorias indican que el modelo ha proporcionado información contradictoria.
- Contenido absurdo: A veces, el contenido generado incluye cosas que no tienen sentido o que no están relacionadas. Por ejemplo, puede decir: “El planeta más grande de nuestro sistema solar es Júpiter. Júpiter es también el nombre de una popular marca de mantequilla de cacahuete”. Este tipo de información carece de coherencia lógica y puede confundir a los lectores, ya que incluye detalles irrelevantes que no son necesarios ni precisos en el contexto dado.
2 razones clave de las alucinaciones de la IA
Puede haber varias razones que permitan a los modelos lingüísticos alucinar. Algunas de las principales razones son
- Calidad de los datos: Los modelos lingüísticos aprenden a partir de una gran cantidad de datos que pueden contener información incorrecta o contradictoria. Cuando la calidad de los datos es baja, afecta al rendimiento del modelo y hace que genere respuestas incorrectas. Como los modelos no pueden verificar si la información es verdadera, a veces pueden dar respuestas incorrectas o poco fiables.
- Limitaciones algorítmicas: Aunque los datos subyacentes sean fiables, los modelos de IA pueden generar información inexacta debido a limitaciones inherentes a su funcionamiento. A medida que la IA aprende de extensos conjuntos de datos, adquiere conocimientos sobre diversos aspectos cruciales para generar texto, como la coherencia, la diversidad, la creatividad, la novedad y la precisión. Sin embargo, a veces, ciertos factores, como la creatividad y la novedad, pueden primar, llevando a la IA a inventar información que no es cierta.
Información obsoleta
Los modelos lingüísticos como ChatGPT se entrenan con conjuntos de datos antiguos, lo que significa que no tienen acceso a la información más reciente. Como resultado, las respuestas de estos modelos pueden ser a veces incorrectas o no estar actualizadas.
Un ejemplo de cómo ChatGPT puede presentar información obsoleta:
Ante una pregunta como “?Cuántas lunas tiene Júpiter?” Los recientes descubrimientos de la NASA indican que Júpiter tiene entre 80 y 95 lunas. Sin embargo, ChatGPT, basándose en sus datos sólo hasta 2021, predice que Júpiter tiene 79 lunas, sin reflejar este nuevo hallazgo.
Esto demuestra cómo los modelos lingüísticos pueden proporcionar información inexacta debido a conocimientos obsoletos, lo que hace que sus respuestas sean menos fiables. Además, los modelos lingüísticos pueden tener dificultades para comprender nuevas ideas o acontecimientos, lo que afecta aún más a sus respuestas.
Por lo tanto, cuando se utilizan modelos lingüísticos para una comprobación rápida de hechos o para obtener información actualizada, es esencial tener en cuenta que sus respuestas pueden no reflejar los desarrollos más recientes sobre el tema.
Impacto del contexto
Los modelos lingüísticos utilizan indicaciones previas para mejorar su comprensión de las consultas de los usuarios. Esta característica resulta beneficiosa para tareas como el aprendizaje contextual y la resolución de problemas matemáticos paso a paso.
Sin embargo, es esencial reconocer que esta dependencia del contexto puede llevar ocasionalmente a generar respuestas inadecuadas cuando la consulta se desvía de la conversación anterior.
Para obtener respuestas precisas, es importante mantener la conversación lógica y conectada.
Privacidad y seguridad de los datos
Los modelos lingüísticos poseen la capacidad de utilizar la información compartida durante las interacciones. En consecuencia, revelar información personal o sensible a estos modelos conlleva riesgos inherentes para la privacidad y la seguridad.
Por tanto, es importante actuar con cautela y abstenerse de compartir información confidencial cuando se utilicen estos modelos.
Conclusión
Los modelos lingüísticos como ChatGPT tienen el potencial de transformar por completo nuestra interacción con la tecnología. Sin embargo, es crucial reconocer los riesgos asociados. Estos modelos son susceptibles de generar información falsa, contradictoria y obsoleta.
Pueden experimentar “alucinaciones” que produzcan detalles inventados, afirmaciones objetivamente incorrectas, respuestas contradictorias o respuestas sin sentido. Estos problemas pueden surgir debido a factores como la baja calidad de los datos y las limitaciones inherentes a los algoritmos empleados.
La fiabilidad de los modelos lingüísticos puede verse afectada por la baja calidad de los datos, las limitaciones algorítmicas, la información obsoleta y la influencia del contexto.
Además, compartir información personal con estos modelos puede comprometer la privacidad y la seguridad de los datos, lo que exige precaución a la hora de interactuar con ellos.
