¿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 exactitud de estas predicciones suele depender de la calidad y la integridad de los datos de entrenamiento. Si los datos de entrenamiento están incompletos, tienen sesgo o son defectuosos, el modelo de IA puede aprender patrones incorrectos, lo que lleva a predicciones inexactas o alucinaciones.

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

Los datos de entrenamiento erróneos son solo uno de los motivos por los que pueden producirse alucinaciones con la IA. Otro factor que puede contribuir es la falta de una fundamentación adecuada. Es posible que un modelo de IA tenga dificultades para comprender con precisión el conocimiento del mundo real, las propiedades físicas o la información fáctica. Esta falta de fundamentación puede hacer que el modelo genere resultados que, si bien parecen plausibles, en realidad son incorrectos, irrelevantes o sin sentido. Esto incluso puede extenderse a la fabricación de vínculos a páginas web que nunca existieron.

Un ejemplo de esto sería que un modelo de IA diseñado para generar resúmenes de artículos de noticias produzca un resumen que incluya detalles que no están presentes en el artículo original o incluso invente 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 consideran cuidadosamente la calidad y la integridad de los datos de entrenamiento, además de garantizar una fundamentación adecuada, los desarrolladores pueden minimizar el riesgo de alucinaciones de IA y garantizar la exactitud y confiabilidad de sus modelos.

Las alucinaciones de IA pueden adoptar muchas formas. Algunos ejemplos comunes incluyen:

• Predicciones incorrectas: Un modelo de IA puede predecir que un evento ocurrirá cuando es poco probable que suceda. Por ejemplo, un modelo de IA que se usa para predecir el clima puede predecir que lloverá mañana, cuando no se prevé lluvia.
• Falsos positivos: Cuando se trabaja con un modelo de IA, puede identificar que algo es una amenaza cuando no lo es. Por ejemplo, un modelo de IA que se usa para detectar fraudes puede marcar una transacción como fraudulenta cuando no lo es.
• Falsos negativos: Es posible que un modelo de IA no identifique algo como una amenaza cuando lo es. Por ejemplo, es posible que un modelo de IA que se usa para detectar el cáncer no identifique un tumor dañino.

Cuando se entrena un modelo de IA, es importante limitar la cantidad de resultados posibles que el modelo puede predecir. Esto se puede hacer con una técnica llamada “regularización”. La regularización penaliza al modelo por hacer predicciones demasiado extremas. Esto ayuda a evitar que el modelo sobreajuste los datos de entrenamiento y haga predicciones incorrectas.

Cuando se entrena un modelo de IA, es importante usar datos relevantes para la tarea que realizará el modelo. Por ejemplo, si entrenas un modelo de IA para identificar cáncer, deberías usar 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.

Cuando se entrena un modelo de IA, es útil crear una plantilla para que el modelo la siga. Esta plantilla puede ayudar a guiar al modelo para que haga predicciones. Por ejemplo, si entrenas un modelo de IA para que escriba texto, puedes crear una plantilla que incluya los siguientes elementos:

• Un título
• Una introducción
• Un cuerpo
• Una conclusión

Cuando usas un modelo de IA, es importante decirle al modelo lo que quieres y lo que no. Para ello, se pueden proporcionar comentarios al modelo. Por ejemplo, si usas un modelo de IA para generar texto, puedes proporcionarle comentarios diciéndole qué texto te gusta y qué no. Esto ayudará al modelo a aprender lo que estás buscando.