¿Qué son las alucinaciones de la IA?

Los modelos de IA se entrenan con datos y aprenden a hacer predicciones buscando patrones en los datos. Sin embargo, la precisión de estas predicciones suele depender de la calidad y la exhaustividad de los datos de entrenamiento. Si los datos de entrenamiento están incompletos, están sesgados o tienen algún otro defecto, el modelo de IA puede aprender patrones incorrectos, lo que puede provocar predicciones imprecisas o alucinaciones.

Por ejemplo, un modelo de IA que se entrena con un conjunto de datos de imágenes médicas puede aprender a identificar células oncológicas. Sin embargo, si el conjunto de datos no incluye imágenes de tejido sano, el modelo de IA puede predecir incorrectamente que el tejido sano es cancerígeno.

Uno de los motivos por los que pueden producirse alucinaciones con la IA es que los datos de entrenamiento sean incorrectos. Otro factor que puede contribuir es la falta de una base adecuada. Un modelo de IA puede tener dificultades para comprender con precisión el conocimiento del mundo real, las propiedades físicas o la información objetiva. Esta falta de base puede provocar que el modelo genere resultados que, aunque aparentemente sean plausibles, sean en realidad incorrectos, irrelevantes o sin sentido. Esto puede aplicarse incluso a la creación de enlaces a páginas web que jamás han existido.

Un ejemplo de esto sería que un modelo de IA diseñado para generar resúmenes de artículos de noticias podría producir un resumen que incluya detalles que no estén presentes en el artículo original, o incluso que invente la información por completo.

Comprender estas posibles causas de las alucinaciones de la IA es importante para los desarrolladores que trabajan con modelos de IA. Si se analizan detenidamente la calidad y exhaustividad de los datos de entrenamiento, y se aseguran de que los datos se fundamentan de forma adecuada, los desarrolladores pueden minimizar el riesgo de que la IA sufra alucinaciones y asegurar la precisión y la fiabilidad de sus modelos.

Las alucinaciones de la IA pueden adoptar muchas formas distintas. Estos son algunos ejemplos:

• Predicciones incorrectas: un modelo de IA puede predecir que un evento se producirá cuando sea poco probable que ocurra. Por ejemplo, un modelo de IA que se use para predecir el tiempo puede predecir que lloverá mañana cuando no se prevé que llueva.
• Falsos positivos: cuando se trabaja con un modelo de IA, este puede identificar algo como una amenaza cuando no lo es. Por ejemplo, un modelo de IA que se utilice para detectar fraudes puede marcar una transacción como fraudulenta cuando no lo es.
• Falsos negativos: un modelo de IA puede no identificar algo como una amenaza cuando lo es. Por ejemplo, un modelo de IA que se use para detectar el cáncer podría no identificarlo.

Al entrenar un modelo de IA, es importante limitar el número de resultados posibles que el modelo puede predecir. Esto puede hacerse mediante una técnica llamada "regularización". La regularización penaliza el modelo por hacer predicciones demasiado extremas. Esto ayuda a evitar que el modelo sobreajuste los datos de entrenamiento y haga predicciones incorrectas.

Al entrenar un modelo de IA, es importante usar datos relevantes para la tarea que va a realizar el modelo. Por ejemplo, si estás entrenando un modelo de IA para identificar el cáncer, debes utilizar un conjunto de datos de imágenes médicas. Usar datos que no son relevantes para la tarea puede provocar que el modelo de IA haga predicciones incorrectas.

Al entrenar un modelo de IA, resulta útil crear una plantilla para que el modelo la siga. Esta plantilla puede servir para guiar al modelo a la hora de hacer predicciones. Por ejemplo, si estás entrenando un modelo de IA para escribir texto, puedes crear una plantilla que incluya los siguientes elementos:

• Un título
• Una presentación
• Un cuerpo
• Una conclusión

Al utilizar un modelo de IA, es importante que le indiques lo que quieres y lo que no. Para ello, puedes enviar comentarios al modelo. Por ejemplo, si usas un modelo de IA para generar texto, puedes enviar comentarios al modelo diciéndole qué texto te gusta y qué no. Esto ayudará al modelo a aprender lo que buscas.