【Revelación Profunda】La Verdad Tecnológica Detrás de las Alucinaciones de IA y Estrategias de Manejo, Explorando el Futuro de la Inteligencia Artificial—Aprendiendo despacio sobre IA 042

Introducción

• ¿Puede la IA realmente distinguir entre lo real y lo ficticio?
  • Si tu asistente de IA menciona un precedente legal ficticio en una reunión crucial, ¿no querrías esconderte bajo la mesa?

• ¿Estamos listos para asumir las consecuencias de los errores de la IA?
  • ¿Aún confiarías en sus recomendaciones cuando un “diagnóstico” de IA pueda hacer que un médico se convierta en un “asesino” de un momento a otro?
• ¿Podemos erradicar completamente las alucinaciones de la IA?
  • ¿Realmente la tecnología puede avanzar hasta un punto donde no se necesite supervisión humana?
  • ¿O siempre tendremos que parchear lo que la IA produce?
• ¿Cómo mantener el control sobre lo que produce la IA?
  • ¿Cómo pueden las empresas encontrar un equilibrio entre la IA y la revisión humana?
  • Después de todo, ¡la IA también puede “desviarse”!
• Las alucinaciones de la IA presentan riesgos y oportunidades. ¿Cómo debemos proceder?
  • ¿Podemos considerar las alucinaciones de la IA como un trampolín para la innovación en lugar de un obstáculo molesto?
• Para las personas comunes, las alucinaciones de la IA son difíciles de juzgar en áreas desconocidas.
  • Debemos proceder con cautela: realizar hipótesis audaces pero verificar cuidadosamente.

Las alucinaciones de la IA son una de las razones que desaniman a muchas personas a utilizarla en profundidad: la IA habla tonterías de manera seria. Hubo técnicas de prompts que, al hacer que la IA respondiera basándose en datos de entrenamiento, podrían evitar en cierta medida las alucinaciones sobre fechas, pero no eliminan el problema por completo, ya que están relacionadas con el funcionamiento de la IA generativa.
Este artículo intenta abordar las alucinaciones de la IA y los sesgos cognitivos humanos, así como el contexto de la aparición de las alucinaciones de IA y los esfuerzos actuales, al final, con una perspectiva positiva sobre cómo convivir con las alucinaciones de la IA.

¿La IA también “sueña despierta”?—Un vistazo aterrador a los casos de alucinaciones de IA

“Cuando los abogados dicen tonterías”—La IA inventa precedentes legales falsos

Imagina a un abogado citando con confianza un precedente proporcionado por la IA en la corte, solo para ser interrumpido por el juez que señala que el precedente es completamente ficticio. ¿Qué escena más embarazosa sería? Esto no es solo un guion de película, sino un caso real de alucinaciones de IA que sucede en nuestro entorno.
A pesar de tener un vasto conocimiento legal, la IA a menudo inventa precedentes que no existen, desde el nombre del caso hasta el nombre del juez, incluso las fechas de las sentencias, todo ello fabricado de manera impecable. Esto plantea preocupaciones importantes.

“¿Diabetes cardíaca?”—IA médica, ¿estás hablando en serio?

La llegada de diagnósticos médicos por IA ha traído esperanza para resolver la escasez de recursos médicos y aumentar la eficiencia diagnóstica. Sin embargo, los médicos digitales también pueden cometer errores absurdos y potencialmente mortales.

En algunos campos médicos, la IA genera términos médicos nunca antes escuchados como parte de sus respuestas. Por ejemplo, podría dar lugar a un diagnóstico completamente nuevo al combinar “insuficiencia cardíaca” y “diabetes” en un nuevo término: “diabetes cardíaca”. Esta “creatividad” absurda no solo revela la falta de comprensión de la IA sobre el conocimiento médico, sino que también puede desorientar a los médicos, retrasar el tratamiento de los pacientes e incluso causar resultados irreparables. ¿IA médica, estás segura de que no estás bromeando?

Parece que el problema de las alucinaciones de la IA es realmente perturbador. ¿De verdad es así? Veamos otro caso.

La “brillante imaginación” de la IA—¿una vía rápida hacia nuevos descubrimientos científicos?

AlphaFold3 es un método de predicción de estructuras proteicas que se puede utilizar para investigar estructuras biomoleculares. Este método puede predecir cómo interactúan diferentes moléculas, ayudando a los científicos a desentrañar los mecanismos de las enfermedades y desarrollar nuevos medicamentos.

Por ejemplo, AlphaFold3 podría usarse para estudiar cómo los anticuerpos se unen a los virus. Esta información puede usarse para diseñar nuevas vacunas.

Algunas de las aplicaciones potenciales de este método incluyen:

• Investigar cómo las proteínas interactúan con otras moléculas, como fármacos o moléculas objetivo.
• Predecir la estructura y función de las proteínas, lo que puede ayudar a los científicos a diseñar nuevos tratamientos y medicamentos.
• Investigar los mecanismos de enfermedades, lo que podría llevar al desarrollo de nuevos métodos de diagnóstico y tratamiento.

AlphaFold3 es una poderosa nueva herramienta que promete cambiar nuestra comprensión de las biomoléculas y la forma en que tratamos enfermedades.

La jugada de AlphaGo al vencer a Lee Sedol en 37 movimientos fue desconcertante para casi todos los humanos. Sin embargo, la humanidad perdió. Es difícil no pensar que esto no era una “alucinación” creada por un orgullo humano, bajo la superficie de estas supuestas alucinaciones, la humanidad podría salir severamente perjudicada.

Alucinaciones de IA: ¿Por qué resultan confusas? ¿En qué se diferencian de los errores?

Honestamente, aunque suene convincente, si no investigamos, es difícil de verificar.

Las razones por las que algunas salidas erróneas de modelos de IA se denominan “alucinaciones” incluyen:

“Razonabilidad” del contenido generado

Las alucinaciones de IA no son como los errores gramaticales o tipográficos comunes; se refieren a situaciones donde el modelo genera oraciones que son gramaticalmente correctas, semánticamente coherentes, e incluso parecen razonables, pero no son correctas respecto a los hechos o a las expectativas del usuario. Esta “razonabilidad” puede dificultar la detección inmediata de los errores, creando una sensación de “engaño”.

“Confianza” en el tono de salida

La IA suele presentar respuestas con un tono muy seguro, incluso cuando estas respuestas son incorrectas. Esta “confianza” puede llevar a la gente a pensar que el modelo realmente “sabe” la respuesta, disminuyendo su vigilancia y aumentando la tendencia a confiar en el contenido que produce.

Comparación con las alucinaciones humanas

El término “alucinación” originalmente se refiere a experiencias perceptivas que surgen en humanos sin estimulación externa, como ver o escuchar cosas que no están presentes. Al llamar “alucinaciones” a los errores de salida de IA, se sugiere que los modelos de IA podrían experimentar “percepciones falsas” similares a las de los humanos.

Diferencias y ejemplos entre alucinaciones y errores

	Errores	Alucinaciones
Naturaleza	Errores en gramática, ortografía, cálculo, etc. que son más fáciles de identificar	Errores en la comprensión del conocimiento, razonamiento y alineación con las expectativas humanas que son más profundos, difíciles de detectar y corregir
Manifestación	Generan contenido incompleto, poco fluido o claramente ilógico	Generan contenido que parece razonable y fluido, e incluso pueden mostrar una gran confianza, pero al profundizar se encuentran fallos lógicos o errores de hecho
Causas	Debido a errores aleatorios en el entrenamiento o proceso de decodificación	Debido a limitaciones de conocimiento del modelo, sesgos en los datos de entrenamiento, o insuficiencia en la capacidad de razonamiento

Ejemplo de error común

• Pregunta: “Por favor traduce esta oración al francés: ‘El clima está bonito hoy.’”
• Salida del modelo: “Aujourd’hui est un beau temps.” (error gramatical, la traducción correcta es “Il fait beau aujourd’hui.”)

Ejemplo de alucinación de IA

• Pregunta: “Por favor traduce esta oración al francés: ‘El clima está bonito hoy.’”
• Salida del modelo: “París es la capital de Francia.” (parece razonable, pero no corresponde a la instrucción del usuario)

Otra alucinación de IA

• Pregunta: “Si se redujera la altitud del Monte Everest en 500 metros, ¿qué montaña sería la más alta del mundo?”
• Salida del modelo: “Si se redujera la altitud del Monte Everest en 500 metros, seguiría siendo la montaña más alta del mundo.” (parece razonable, pero el razonamiento es erróneo)

Al igual que un llamado de atención, despierta la preocupación sobre las alucinaciones de la IA. ¿Realmente la IA puede experimentar “alucinaciones” como los humanos? ¿Cuáles son las diferencias y conexiones entre las alucinaciones de IA y los sesgos cognitivos humanos? Para comprender mejor este asunto, necesitamos un análisis comparativo profundo.

¿La IA también puede equivocarse?——Un “espejo” de sesgos cognitivos humanos

En medio de la multitud, hay tú y yo, las ilusiones humanas

Hace muchos años, en el pasillo de un dormitorio universitario, a menudo se oía el rugido de la banda del “Pantera Negra”.

En la vasta multitud, hay tú y yo, nos encontramos, nos conocemos y nos reflexionamos mutuamente

Nadie lo mencionó, ni pensó que era incorrecto. Cada vez que lo cantaba, solo lo hacía con estas dos líneas. Más tarde, al mirar con atención las letras, me di cuenta de que estaba cantando mal. Desde que supe el error, nunca lo volví a cantar. Imaginé que los compañeros que escucharon pensaban que esa línea era correcta; un rugido tan apasionado, ¿cómo podría estar equivocado?

A veces, estamos seguros de algunas cosas, pero luego resultan desviarse de la realidad, y la vida está llena de tales situaciones; rumores en Internet, los escuchamos y formamos una percepción inicial, pero luego, por diversas razones, no los vemos desmentidos.

Todos hemos experimentado momentos incómodos de “ver cosas” o “malinterpretar cosas”, que son manifestaciones de sesgos cognitivos humanos. Entonces, ¿la IA también cometería errores similares? ¿Son las alucinaciones de la IA un tipo de “sesgo cognitivo” en el mundo de la IA? Para desentrañar este misterio, necesitamos un análisis comparativo profundo.

Definición y mecanismo de aparición: “primos” pero no “gemelos”

Las alucinaciones de la IA y los sesgos cognitivos humanos se dirigen a la distorsión o malentendidos de la información. Sin embargo, hay una diferencia fundamental en los mecanismos de aparición:

• Sesgos cognitivos humanos: derivan de los mecanismos psicológicos y fisiológicos humanos.
  • Por ejemplo, distracción, sesgos de memoria, fluctuaciones emocionales, y prejuicios cognitivos inherentes. Nuestro sistema de percepción no es perfecto, y nuestros cerebros interpretan la información en función de experiencias y expectativas, lo que nos hace vulnerables a múltiples sesgos cognitivos.
• Alucinaciones de IA: surgen de las limitaciones técnicas de los sistemas de IA, incluyendo:
  • Defectos de datos: los problemas de datos insuficientes, sesgos en los datos o ruido pueden hacer que el modelo de IA no aprenda correctamente las reglas del mundo real.
  • Defectos de modelo: estructuras de modelo demasiado simples, configuraciones de parámetros inadecuadas o métodos de entrenamiento deficientes pueden resultar en una falta de capacidad de generalización del modelo de IA, llevando a alucinaciones.
  • Defectos de razonamiento: incluso si el modelo de IA tiene suficiente conocimiento, puede carecer de capacidad de razonamiento, llevando a errores lógicos o inferencias incorrectas ante problemas complejos.

Por lo tanto, las alucinaciones de IA y los sesgos cognitivos humanos son más como “primos” que “gemelos”. Tienen formas de manifestación similares, pero sus causas son fundamentalmente diferentes.

Formas de manifestación y alcance de influencia: Desde “ilusión individual” hasta “ilusión colectiva”

Un estudiante de excelencia piensa que falló en la prueba, mientras que otro, no tan estudioso, siente que todo salió bien. Y mientras atornilla, sigue pensando que, “Obviamente respondí correctamente”.

Las alucinaciones de IA y los sesgos cognitivos humanos tienen muchas similitudes en sus formas de manifestación, tales como:

• Sesgo de información: ambos pueden distorsionar o malinterpretar la información, como recordar mal eventos, malinterpretar intenciones ajenas o desarrollar una comprensión incorrecta de números o datos estadísticos.
• Errores lógicos: ambos pueden llevar a errores en el razonamiento, como emitir juicios erróneos, llegar a conclusiones equivocadas o hacer recomendaciones ilógicas.

Sin embargo, el alcance de influencia entre los dos es completamente diferente:

• Sesgos cognitivos humanos: afectan principalmente el juicio y comportamiento de individuos, formando una “ilusión individual”. Por ejemplo, una persona podría ser excesivamente optimista sobre un proyecto de inversión, debido a un sesgo de confirmación, lo que lleva a una pérdida personal.
• Alucinaciones de IA: debido a la amplia aplicación de sistemas de IA, sus efectos pueden extenderse a miles de usuarios, e incluso a toda la sociedad, constituyendo una “ilusión colectiva”. Por ejemplo, si un algoritmo de recomendación de noticias es sesgado, puede propagar información falsa ampliamente, causando pánico o manipulando la opinión pública.

		Sesgos cognitivos humanos	Alucinaciones de IA
Esencia	Distorsión de la información	Atajos que toma el cerebro para manejar la información, ahorrando recursos cognitivos. Estos atajos pueden ser eficientes, pero también llevan a distorsiones y errores en la información.	Dependencia excesiva del modelo en los patrones estadísticos de los datos de entrenamiento, que dificulta la comprensión y generación precisa de información ante nuevas situaciones, llevando a resultados que no coinciden con la realidad.
Formas de manifestación	Diversas y difíciles de detectar	sesgo de confirmación (atención a información que respalda opiniones), sesgo de disponibilidad (memoria de información más relacionada), efecto de anclaje (dependencia excesiva de la información inicial).	generar personajes, lugares o eventos inexistentes, o reportar incorrectamente algunos hechos conocidos.
Causas	Relativas a experiencia y conocimiento	Influencia de los antecedentes personales, contexto cultural y estructura del conocimiento. Las diferentes experiencias pueden formar distintos patrones cognitivos, produciendo distintas interpretaciones de la misma información.	Calidad de los datos de entrenamiento, estructura del modelo y estrategia de entrenamiento. Si los datos de entrenamiento son sesgados o erróneos, el modelo aprenderá estas fallas y las reflejará en su salida.
Efecto	Puede llevar a decisiones erróneas	Puede causar juicios y elecciones incorrectas en la vida. Por ejemplo, un inversionista que confía en la percepción que tiene del mercado podría tomar decisiones de inversión equivocadas.	Puede inducir a errores a los usuarios, diseminar información falsa o incluso provocar accidentes de seguridad. Por ejemplo, un sistema de IA médica puede dar un diagnóstico incorrecto, retrasando el tratamiento del paciente.

Alucinaciones de IA: Una “lupa” sobre los defectos técnicos

Aunque las alucinaciones de IA y los sesgos cognitivos humanos comparten similitudes, es esencial reconocer la singularidad de las alucinaciones de IA. Las alucinaciones de IA no implican que la IA ha adquirido conciencia o intención subjetiva, sino que son una manifestación de fallas técnicas en los sistemas de IA.

El surgimiento de alucinaciones de IA nos recuerda que la tecnología de IA aún está en desarrollo, y su confiabilidad y seguridad deben ser vigiladas y mejoradas continuamente. No debemos igualar los sistemas de IA a la humanidad, ni culpar simplemente a la IA por estas alucinaciones. Solo entendiendo profundamente la naturaleza de las alucinaciones de IA podremos afrontar mejor los desafíos que presentan, y realmente permitir que la inteligencia artificial sea una aliada de la humanidad, no una amenaza.

Así, se evidencia que las alucinaciones de IA no son una creación subjetiva, sino una manifestación de sus limitaciones técnicas, y son fundamentalmente diferentes de los sesgos cognitivos humanos. Sin embargo, ante esos “escollos” cognitivos, la humanidad ha desarrollado un conjunto de estrategias a lo largo de su evolución. Entonces, ¿cómo enfrenta la humanidad los sesgos cognitivos y evita caer en las trampas del pensamiento? ¿Cómo pueden esos métodos ofrecer insights sobre cómo manejar las alucinaciones de IA?

Entrenamiento Cognitivo: Mantener la mente alerta

En términos simples: ¡aprender más!

El cerebro es como un instrumento preciso; requiere aprendizaje y entrenamiento constantes para operar eficientemente. Para evitar errores por suposiciones, necesitamos mejorar constantemente nuestra capacidad cognitiva, como si dieran actualizaciones periódicas al sistema de nuestro cerebro.

• Reconocer las “trampas del pensamiento”: Al igual que se aprende a identificar correos de phishing, también debemos conocer los sesgos cognitivos comunes, como:
  • Sesgo de confirmación: Tendemos a buscar información que apoye nuestras creencias y a ignorar la evidencia contraria. Por ejemplo, aquellos que creen en la astrología tienden a centrarse más en la información que respalda su signo zodiacal que en lo que no coincide.
  • Efecto de anclaje: Nos dejamos influenciar demasiado por la primera impresión, incluso si esta es incorrecta. Por ejemplo, cuando un comerciante presenta un precio alto primero y luego ofrece un descuento, sentimos que es una buena oferta, a pesar de que el precio final aún sea superior al del mercado.
• Ejercicio del pensamiento lógico: Al igual que aprender matemáticas, necesitamos desarrollar habilidades de razonamiento lógico y aprender a identificar falacias. Si alguien dice “todos los cisnes son blancos, porque los cisnes que he visto son blancos”, esta es una lógica débil, dado que existen cisnes negros.
• Desarrollar habilidades de análisis de datos: En la era de la sobreinformación, enfrentamos diariamente muchos números y datos estadísticos. Aprender los fundamentos de la estadística puede ayudarnos a comprender y analizar datos mejor, evitando ser engañados. Por ejemplo, si un anuncio afirma que un suplemento tiene una tasa de efectividad del 90%, pero no menciona el tamaño de la muestra ni el método del experimento, debemos permanecer atentos y no aceptar esa afirmación sin cuestionarla.

Al igual que decir “no hablar de dosis es hacer trampa”, además de la auto-mejora, hay muchas herramientas que pueden mejorar los sesgos cognitivos.

Pensamiento Estructurado: Usar herramientas para ayudar el juicio

Las herramientas de pensamiento amplían nuestra capacidad de cálculo y almacenamiento.

Incluso si nos esforzamos por mantenernos alertas, el cerebro ocasionalmente “se relaja” y comete errores por suposiciones. En tales casos, las herramientas de pensamiento estructurado pueden ayudarnos a reducir errores.

• Matriz de Decisión: Al enfrentar múltiples opciones, podemos crear un cuadro que enumere los pros y los contras para cada opción, puntuándolas y ayudándonos a tomar decisiones más racionales.
  • Por ejemplo, al seleccionar un destino de viaje, podemos clasificar aspectos como paisajes, transporte y costos, en lugar de basarnos solo en impresiones.
• Listas de Verificación: Al realizar tareas complejas, podemos usar listas de verificación para asegurarnos de que cada paso se complete como estaba previsto, evitando omisiones o errores.
  • Por ejemplo, los pilotos siguen listas de verificación antes del despegue para asegurar que todos los sistemas de la aeronave funcionen correctamente.
• Modelos de Evaluación de Riesgos: Al tomar decisiones importantes, podemos usar modelos de evaluación de riesgos para analizar los peligros de diferentes opciones y desarrollar medidas de contraataque.
  • Por ejemplo, realizar una evaluación de riesgos antes de una inversión puede ayudar a gestionar mejor los fondos y prevenir pérdidas.

Estos instrumentos de pensamiento estructurado son como ruedas de apoyo para nuestras ideas, que nos permiten tomar decisiones más seguras al enfrentar problemas complejos.

Sabiduría Colectiva: Aprovechar la inteligencia colectiva

Más importante aún, somos animales sociales; a través del intercambio continuo, emergen nuevos entendidos y perspectivas.

Como dice un viejo refrán: “Tres humildes zapateros son capaces de igualar a Zhuge Liang”. Al enfrentar problemas complejos, a menudo es difícil encontrar la mejor solución solo con el esfuerzo individual. Por ello, necesitamos reunir ideas y aprovechar la inteligencia colectiva para llenar los vacíos cognitivos individuales.

• Tormenta de Ideas: A través de la colaboración, podemos abordar problemas desde diferentes ángulos, generar más ideas y encontrar soluciones más completas.
  • Por ejemplo, en una reunión de diseño de productos, los miembros del equipo pueden compartir libremente ideas sin ceñirse a un solo punto de vista.
• Debate y Discusión: Mediante debates y discusiones, podemos confrontar y analizar diferentes puntos de vista, lo que nos ayuda a entender mejor la esencia del problema y llegar a soluciones más racionales.
  • Por ejemplo, el proceso de debate en la corte donde ambos abogados intentan persuadir al juez y al jurado a través de razonamientos lógicos y presentación de pruebas.
• Votación y Negociación: Al tomar decisiones colectivas, podemos mediante votación o negociación unir las opiniones de todos para encontrar una solución aceptable para la mayoría.
  • Por ejemplo, en una reunión de propietarios en un barrio, se puede decidir a través de votación el modo de administración del barrio.

La inteligencia colectiva es como conectar múltiples “procesadores” para formar una poderosa “red de computación” capaz de abordar problemas más complejos.

De Humanos a IA: La receta para hacer que la IA sea más inteligente

Los métodos que los humanos utilizan para enfrentar sesgos cognitivos ofrecen valiosos insights para resolver el problema de las alucinaciones de IA. Aprendiendo de estos métodos y desarrollando técnicas adecuadas, podemos ayudar a la IA a entender mejor el mundo y hacer juicios más precisos.

• Limpieza de Datos: Así como los humanos requieren entrenamiento cognitivo, necesitamos llevar a cabo una “limpieza” exhaustiva de los datos de entrenamiento de un modelo de IA, eliminando errores, completando vacíos y equilibrando sesgos, para permitir que la IA aprenda de un conocimiento más verdadero y completo.
• Abrir la “caja negra” de la IA: Similar a cómo los humanos utilizan herramientas estructurales para apoyar el pensamiento, debemos asegurar que los “procesos de pensamiento” de la IA sean más transparentes, facilitando el entendimiento y supervisión del ser humano.
  • Por ejemplo, la tecnología de IA explicativa puede ayudarnos a comprender cómo el modelo de IA toma decisiones, ayudando así a prevenir conclusiones erróneas debido a lógica o datos defectuosos. (La investigación del equipo de Anthropic en 2024 está ayudando a resolver este problema de “caja negra” y se encuentra en fase exploratoria)
• Construir un “grupo de sabios” de IA: Así como los humanos utilizan decisiones colectivas para generar ideas, podemos hacer que múltiples modelos de IA trabajen en colaboración para resolver problemas y evitar errores causados por las limitaciones de un único modelo. (Exploraciones beneficiosas como las recientes propuestas de múltiples agentes por Andrew Ng)

La gestión de las alucinaciones de IA es un viaje lleno de desafíos que requiere aprender de la inteligencia de los humanos y hacer que la experiencia contra los sesgos cognitivos impulse el progreso de la tecnología IA.

La humanidad ha acumulado rica experiencia en su lucha contra los sesgos cognitivos a lo largo del tiempo. Esta experiencia nos indica que mejorar la capacidad cognitiva, utilizar herramientas para apoyar el juicio y aprovechar la inteligencia colectiva puede ayudarnos a reducir errores y tomar decisiones más racionales. Entonces, ¿existen sesgos cognitivos similares en los sistemas de IA? ¿Qué son las alucinaciones de IA? ¿Cuáles son sus formas de manifestación y categorías?

Alucinaciones de IA: Cuando la inteligencia artificial “habla tonterías de forma seria”

Ya hemos visto cómo los humanos manejan los sesgos cognitivos. Entonces, ¿hay trampas de “razonamiento” similares en los sistemas de IA? La respuesta es un rotundo sí, estas son las “alucinaciones de IA”.

Alucinaciones de IA: El “laberinto” entre lo real y lo imaginario

En términos simples, las alucinaciones de IA se refiere a la generación de información por parte de la IA que no coincide con la realidad o las expectativas, como si la inteligencia artificial estuviera “hablando tonterías de forma seria”. Estas “tonterías” no se producen intencionadamente por la IA, sino que son errores provocados por limitaciones técnicas.

La definición de alucinación de IA puede resumirse así: el contenido producido por el sistema de IA parece razonable y fluido, pero en realidad contradice la información de entrada, el contexto o los hechos objetivos, carente de lógica o fundamento experiencial.

Alucinaciones de IA: “Múltiples rostros”

Las alucinaciones de IA se manifiestan de diversas formas, como se ilustra a continuación:

Alucinaciones de IA: Riesgos ocultos

Las alucinaciones de IA pueden parecer “pequeños errores”, pero en la práctica pueden representar grandes riesgos.

• Engañar a los usuarios: Las alucinaciones de IA pueden conducir a que los usuarios obtengan información incorrecta, conduciéndolos a juicios erróneos.
  • Por ejemplo, un asistente médico con IA que proporciona recomendaciones de diagnóstico erróneas, puede retrasar el tratamiento del paciente.
• Propagar información falsa: Las alucinaciones de IA pueden ser utilizadas para crear y distribuir información falsa, engañando al público e impactando la estabilidad social.
  • Por ejemplo, la AI puede generar informes de noticias falsas o publicaciones en las redes sociales, con la intención de propaganda política o manipulación comercial.
• Dañar la credibilidad de los sistemas de IA: Las alucinaciones de IA pueden erosionar la confianza del usuario en los sistemas de IA, obstaculizando la promoción y aplicación de la tecnología IA.
  • Por ejemplo, si los usuarios descubren que la IA habla “tonterías” de forma constante, podrían perder confianza en su juicio, e incluso rechazar el uso de productos de IA.

Alucinaciones de IA: Oportunidades y desafíos a la vez

La aparición de las alucinaciones de IA nos alerta, recordándonos que al desarrollar tecnología IA también debemos considerar su seguridad y fiabilidad. Sin embargo, esto no debe llevarnos a desestimar el valor positivo de las alucinaciones de IA.

• Impulsar el progreso tecnológico: La aparición de alucinaciones de IA saca a la luz las limitaciones de la IA actual, animando a los investigadores a explorar nuevos métodos y tecnologías para mejorar la fiabilidad y el rendimiento de los sistemas de IA.
• Estimular la creatividad humana: Las alucinaciones de IA ocasionalmente pueden generar salidas inesperadas y creativas, proporcionando inspiración para la creación artística y la investigación científica, ayudando a romper viejos patrones de pensamiento y explorar campos desconocidos.

Las alucinaciones de IA son como una espada de doble filo; representan tanto desafíos como oportunidades. Necesitamos enfrentar con seriedad los riesgos que presentan las alucinaciones de IA a la vez que exploramos proactivamente su valor potencial, para que la inteligencia artificial pueda servir mejor a la sociedad humana.

Las alucinaciones de IA son como fantasmas escondidos dentro de los sistemas de inteligencia artificial, cubiertos con una apariencia de realidad que pueden llevarnos por el camino equivocado. Entonces, ¿qué causas contribuyen a que estas “tonterías” tengan lugar? Solo explorando las raíces de las alucinaciones de IA podremos encontrar estrategias efectivas para abordarlas y convertir la IA en un aliado confiable para la humanidad.

¿La IA también se “estropea”?—Investigando las fuerzas detrás de las alucinaciones de la IA

Hemos visto varias “conductas engañosas” de la IA, y es natural preguntarse, ¿qué hace que la IA “hable tonterías de forma seria”? Solo desvelando el misterio detrás de las alucinaciones de la IA podemos encontrar el “antídoto” efectivo y evitar que la IA se desvíe cada vez más en el camino incorrecto.

El engaño de los “materiales deficientes”: La “trampa” de la calidad de los datos

En las primeras etapas de la informatización, se decía que “si ingresas datos basura, también obtendrás basura de salida” (Garbage in, garbage out). Este es uno de los principales motivos de los fracasos en muchos proyectos informáticos, el proceso de aprendizaje de la IA es muy similar.

Si hay problemas en los datos de entrenamiento del modelo de IA, entonces la IA podría “aprendar mal” y producir diversos tipos de alucinaciones.

• Contaminación de información:
  • Si los materiales de aprendizaje de la IA incluyen información falsa, puede aceptar esos errores como “verdades” y reproducirlos. Los modelos de IA son muy susceptibles a la influencia de información errónea contenida en los datos de entrenamiento, provocando “errores de imitación”.
  • Por ejemplo, si los datos de entrenamiento están saturados de información incorrecta como “la Tierra es plana”, el modelo de IA puede responder como si estuviera seguro de que la Tierra es plana al abordar cuestiones relacionadas.
• Trampa de prejuicios:
  • Si la información de entrenamiento de la IA está sesgada, la IA puede internalizar esos prejuicios y reflejarlos en su output. Por ejemplo, si los datos de entrenamiento predicen que la mayoría de los programadores son hombres, la IA puede suponer que todos los programadores son hombres, ignorando así la existencia de programadoras.
  • Estos prejuicios pueden llevar a que las respuestas de la IA carezcan de objetividad y equidad, e incluso exacerbar los prejuicios y la discriminación existentes en la sociedad.
• Falta de conocimientos:
  • La base de conocimiento de la IA proviene de sus datos de entrenamiento; si estos son insuficientes o están desactualizados, la IA puede “perderse” al intentar abordar temas relacionados y terminar inventando respuestas.
  • Por ejemplo, un modelo de IA médica que no ha aprendido sobre una enfermedad rara puede ofrecer un diagnóstico erróneo o crear conceptos médicos que no existen cuando se enfrenta a dicho caso.

“¿Capacidad insuficiente?”—Defectos en la habilidad del modelo

Incluso si los datos de entrenamiento son perfectos, el modelo de IA puede generar alucinaciones debido a sus propias limitaciones.

• Estructura simple, comprensión limitada:
  • Los modelos de IA son como estudiantes, si su “cerebro” es demasiado simple, su capacidad de entendimiento será limitada, y al enfrentar textos o imágenes complejas, podrían malinterpretar o distorsionar información.
  • Por ejemplo, un modelo de reconocimiento de imágenes simple podría no diferenciar entre un gato y un tigre, debido a las similitudes en algunas características.
• Desviado en la atención, pierde lo esencial:
  • Los modelos de IA también requieren atención al procesar información. Si su “atención” no está bien concentrada, pueden omitir información clave y enfocarse demasiado en elementos irrelevantes, resultando en producciones que no abordan el tema.
  • Por ejemplo, al traducir un informe de noticias, la IA podría enfocarse demasiado en un detalle y dejar de lado el mensaje principal, llevando a traducciones que son muy diferentes del texto original.
• Falta de capacidad de razonamiento y lógica confusa:
  • Los modelos de IA deben tener cierto grado de razonamiento para entender las relaciones lógicas dentro de los textos o las imágenes. Si carecen de esta habilidad, pueden generar textos con lógica confusa o incluso contradictorios.
  • Por ejemplo, un chatbot de IA podría decir “Hoy es un día soleado” y luego mencionar “no olvides llevar paraguas, hoy lloverá”.

“Métodos de entrenamiento deficientes”—Deficiencias en la metodología de entrenamiento

El proceso de entrenamiento de un modelo de IA es como el aprendizaje de un estudiante; necesita métodos científicos y tiempo suficiente para obtener buenos resultados. Si hay fallas en la metodología de entrenamiento, el modelo de IA puede “salir mal” y generar alucinaciones.

• Modelo de aprendizaje único, falta de flexibilidad: Los métodos tradicionales de entrenamiento de IA a menudo involucran permitir que el modelo aprenda repetidamente de una gran cantidad de datos de muestra hasta que pueda identificar o generar con precisión esos ejemplos. Sin embargo, este enfoque carece de flexibilidad, lo que puede llevar a que el modelo se “desoriente” al verse frente a nuevos ejemplos no familiares, y solo adivine basándose en su conocimiento previo, resultando en alucinaciones. Por ejemplo, un modelo de IA que solo ha visto imágenes de gatos podría confundir una imagen de un perro por un gato, o inventar una representación de un perro basada en características de gatos.
• Dependencia excesiva de “respuestas estándar” y falta de creatividad: Durante el entrenamiento, los modelos de IA reciben “respuestas estándar” y precisan ajustar continuamente sus parámetros hasta que la respuesta generada se alinee con estas respuestas “correctas”. Sin embargo, esta dependencia de las “respuestas estándar” puede limitar la creatividad de los modelos de IA, llevándolos a no producir respuestas innovadoras y creativas ante problemas abiertos, sino a repetir conocimientos existentes o “recomponer” de acuerdo a ellos.

¿También “tropieza” la IA?—Aleatoriedad en el proceso de razonamiento

Al generar texto o imágenes, los modelos de IA eligen típicamente las palabras o píxeles más probables según distribuciones de probabilidad. Esta aleatoriedad, aunque puede aumentar la creatividad y diversidad del modelo, también puede llevar a que la IA “cometa errores” y genere afirmaciones ilógicas o incorrectas.

Por ejemplo, al generar una narrativa, un modelo de IA puede usar probabilidades para elegir entre “él” o “ella” para referirse a un personaje. Si el modelo no comprende correctamente el género del personaje, pueden ocurrir confusiones de género, como cuando en una historia sobre un personaje femenino, la IA menciona de repente “él”, creando confusión.

Las alucinaciones de la IA son el resultado de un proceso complejo que puede ser el resultado de múltiples factores en interacción. Solo mediante la comprensión profunda de las causas detrás de las alucinaciones de IA podremos encontrar medidas efectivas para corregirlas, buscando que los sistemas de IA sean más confiables y seguras.

Desde la calidad de los datos hasta la estructura del modelo, los métodos de entrenamiento y los mecanismos de razonamiento, las alucinaciones de IA se producen como un efecto dominó, entrelazados y complejos. Para entender mejor este problema, es necesario revisar la historia de las alucinaciones de IA y cómo estas han evolucionado con el desarrollo de la tecnología IA.

Breve Historia de las Alucinaciones de IA: De “Inteligencia Artificial Deficiente” a “Hablando Tonterías de manera seria”

Hemos explorado la interacción multifacética de las alucinaciones de IA. Ahora veamos cómo este “persistente” problema ha evolucionado junto al desarrollo de la tecnología de IA en la historia reciente, lo que podría ofrecer algunas pistas sobre cómo gestionar este fenómeno.

Era de los sistemas expertos: La “caja” de las reglas

Los primeros sistemas de IA operaban principalmente a través de reglas y lógicas definidas por expertos humanos, como un actor que solo puede interpretar su “guion”. Estos sistemas, llamados “sistemas expertos”, eran muy eficaces en el tratamiento de problemas en campos específicos, como el diagnóstico de ciertas enfermedades o realizar cálculos matemáticos sencillos.

Sin embargo, el punto débil de los sistemas expertos es su limitación en la base de conocimiento. Una vez que se encuentran con situaciones fuera del alcance de sus reglas preestablecidas, “se quedan paralizados”, cometiendo errores básicos, como un estudiante que solo sabe recitar el contenido de su libro pero no sabe responder preguntas que están fuera del mismo.

Por ejemplo, un sistema experto médico temprano podría ofrecer un diagnóstico erróneo o incluso sugerir un tratamiento incorrecto si se enfrenta a una enfermedad nunca antes vista. En la actualidad, este comportamiento se asemeja a una “inteligencia artificial deficiente”, pero era un reflejo genuino del nivel de desarrollo de la tecnología IA en ese momento.

Era del aprendizaje automático: De “memorizar” a “razonar”

Con el avance de la tecnología informática y el crecimiento explosivo de datos, la IA entró en la “era del aprendizaje automático”. Los algoritmos de machine learning pueden aprender automáticamente a partir de grandes datos y toman decisiones basadas en esos patrones, como un estudiante que resume las tácticas para resolver problemas a partir de muchos ejercicios.

En comparación con los sistemas expertos, los modelos de aprendizaje automático tienen una mayor capacidad de generalización para enfrentar tareas más complejas y dinámicas. No obstante, los modelos de aprendizaje automático aún dependen de la calidad y cantidad de datos. Si hay sesgos o insuficiencia en los datos de entrenamiento, el modelo IA podría “desviarse” y causar diversos errores.

Por ejemplo, un modelo de traducción automática que solo ha aprendido un limitado conjunto de ejemplos de lenguaje podría manifestar errores de significado o razón lógica al traducir oraciones complejas, similar a un estudiante que solo se ha aprendido un vocabulario y no puede entender los significados en oraciones.

Era del aprendizaje profundo: Secretos ocultos en la “caja negra”

La profunda evolución de la tecnología de aprendizaje ha llevado a grandes avances, transformándose rápidamente en el “lado brillante” de la IA. Los modelos de aprendizaje profundo poseen una estructura más compleja y más parámetros, permitiéndoles aprender características más sutíles y realizar predicciones precisas y toma de decisiones.

Sin embargo, el modelo de aprendizaje profundo tiene una baja capacidad de interpretación, su proceso de toma de decisiones se asemeja a una “caja negra” que la humana no puede descifrar. Esto complica el juicio sobre si un modelo de IA realmente “comprende” o simplemente “recuerda” los datos, y al enfrentar nuevas situaciones es posible que incurra en alucinaciones que son más difíciles de detectar, ya que pueden estar escondidas bajo una apariencia razonablemente correcta.

A medida que la complejidad de los modelos IA se incrementa, también lo hace la diversidad de las alucinaciones de IA, así como su capacidad para pasar desapercibidas. Por ejemplo, un modelo de escritura de IA podría producir un texto que sea gramaticalmente fluido y lógicamente consistente, pero cuyo contenido sea completamente ficticio, e incluso inventar personajes, eventos o teorías que no existen.

Alucinaciones de IA: Un síntoma del progreso tecnológico

Al revisar la historia de las alucinaciones de IA, vemos que no es un problema nuevo, sino uno que ha evolucionado junto al desarrollo de la tecnología de IA. Desde la “inteligencia artificial deficiente” de los inicios, hasta el actual fenómeno de “hablar tonterías de forma seria”, la complejidad y el ocultamiento de las alucinaciones de IA han evolucionado.

El proceso de evolución de las alucinaciones de IA también refleja el creciente nivel de desarrollo de la tecnología de IA. De depender de reglas humanas hasta basarse en datos, y finalmente, a la adopción del aprendizaje profundo; los sistemas de IA están volviéndose más “inteligentes”, pero también enfrentan desafíos más complejos e impredecibles. Las alucinaciones de IA son un “síntoma” del progreso tecnológico; nos advierten que debemos permanecer atentos a la seguridad y fiabilidad de los sistemas de IA mientras buscamos mejorar sus capacidades.

El problema de las alucinaciones de IA se ha presentado como un fantasma que ha acompañado a la tecnología a lo largo de su desarrollo. Desde los sistemas expertos tempranos de “inteligencia artificial deficiente” hasta los modelos de aprendizaje profundo de “hablar tonterías de forma seria”, su complejidad y el ocultamiento han aumentado todo el tiempo. Mientras que las capacidades de IA se han vuelto cada vez más fuertes, la tendencia a “inventar” y “hablar tonterías de forma seria” ha empezado a provocar graves preocupaciones. Entonces, frente a este desafío que acompaña a la IA, ¿qué medidas pueden adoptar los humanos? ¿Qué esfuerzos están realizando los investigadores para “domesticar” las alucinaciones de IA para hacerlas más seguras y confiables?

Las alucinaciones de IA: No es una condición irreversible.

La historia de las alucinaciones de IA nos enseña que este dilema ha sido un acompañante constante en el desarrollo de IA, como una “sombra” que no podemos ignorar. ¿Entonces, frente a las alucinaciones de IA, debemos estar completamente impotentes? ¡Por supuesto que no! En los últimos años, los investigadores han desarrollado varias técnicas que intentan “domesticar” este “fantasma” escurridizo, y hacer que la IA sea más confiable y digna de confianza.

“Chequeo de Datos”: Estableciendo una buena base para la IA

Como se mencionó anteriormente, la calidad deficiente de los datos de entrenamiento es una causa importante de las alucinaciones de IA. Por lo tanto, proporcionar “datos limpios” y “saludables” para el modelo de IA es un paso fundamental para prevenir las alucinaciones de IA.

• Limpieza de Datos: Al igual que un médico purga el cuerpo de toxinas, los especialistas en datos utilizan diversas técnicas para “limpiar” los datos de entrenamiento de la IA, eliminando información errónea, completando datos faltantes, corrigiendo inconsistencias, y eliminando sesgos en lo posible.
• Aumento de Datos: Para asegurar que el modelo de IA aprenda un conocimiento más amplio, necesitamos proporcionarle datos de entrenamiento más ricos y variados; esto es similar a ofrecer a un estudiante una variedad de ejercicios, ayudándoles a dominar diferentes conocimientos y técnicas de resolución. Por ejemplo, en la capacitación de un modelo de reconocimiento de imágenes, podemos operar imágenes existentes para rotar, escalar, recortar, y generar más muestras, aumentando así la capacidad de generalización del modelo.

“Reformar el cerebro”: Optimizar el modelo de IA

Dondequiera que la información de entrenamiento tiene que ser saludable, también podemos disminuir el riesgo de las alucinaciones de IA mejorando el modelo de IA.

• Edición del modelo: Si detectamos que el modelo de IA tiene deficiencias en ciertas áreas, como ser propenso a determinados tipos de alucinaciones, podemos corregir la estructura o parámetros del modelo mediante técnicas de “edición de modelos”, como un cirujano para reparar definiciones corporales.
• Ingeniería de Prompts: El modelo de IA es como un robot que necesita instrucciones para actuar, y “prompts” son las instrucciones que le damos a la IA. Mediante el diseño cuidadoso de prompts, podemos conducir a la IA para que entienda mejor nuestras intenciones y genere contenidos más alineados a nuestras expectativas, reduciendo así la probabilidad de producir alucinaciones. Por ejemplo, al utilizar un modelo de escritura de IA, podemos especificar el estilo, tema, y palabras clave a emplear, guiando al modelo hacia la producción de textos que cumplen con los requisitos.

“Conocimiento adicional”: Técnicas RAG

Para compensar la falta de conocimientos propios del modelo de IA, podemos proporcionarle soporte adicional mediante conocimiento externo—similar a brindar a los estudiantes libros de referencia y manuales que los ayuden a entender y resolver problemas. La técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) es la manera de proporcionar un “conocimiento adicional” a los modelos de IA.

Podemos resumir el principio de trabajo de RAG en algunos pasos:

1. Comprender la pregunta: El modelo de IA primero necesita entender la pregunta o instrucción del usuario.
2. Recuperar conocimiento relacionado: Según su entendimiento, el modelo de IA puede buscar información desde una base de datos externa. Por ejemplo, si el usuario pregunta “¿cuánto mide la Torre Eiffel?”, la IA puede recuperar información referida a la Torre Eiffel.
3. Integrar conocimiento y razonamiento: Finalmente, el modelo de IA combina el conocimiento recuperado con su propia capacidad de razonamiento para producir la respuesta final o contenido.

Las ventajas de RAG incluyen:

• Mejorar la precisión: Al recuperar información relevante, se produce contenido más respaldado por hechos, reduciendo la posibilidad de inventar material y alucinaciones.
• Aumentar la consistencia: La combinación de la información recuperada y el modelo generativo aseguran que el contenido generado sea consistente en contexto y lógica.
• Alta adaptabilidad: RAG puede aplicarse en diversas tareas generativas, incluyendo generación de texto, sistemas de preguntas y respuestas y traducción, mostrando un alcance versátil.

Limitaciones de la técnica RAG

Si bien RAG ha demostrado ser efectiva para reducir las alucinaciones de IA, también enfrenta limitaciones:

• Dependencia de la calidad de recuperación: El rendimiento de RAG se basa en la calidad de la información recuperada. Si la base de datos contiene errores o sesgos, el contenido generado también puede verse afectado.
• Alto requerimiento en recursos computacionales: RAG combina la recuperación y producción de información, requiriendo más recursos de cálculo, lo que podría limitar su uso en escenarios de recursos limitados.
• Velocidad de procesamiento lenta: Dado que requiere inicialmente realizar la búsqueda de información antes de generar contenido, la técnica RAG puede ser más lenta en comparación con aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real.

“Entrenamiento adversario”: Hacer que la IA sea más resistente

Durante el proceso de aprendizaje, un modelo de IA puede encontrarse con muestras de datos adversas, como información errónea de manera deliberada o datos ruidosos. Estas muestras pueden confundir al modelo de IA y desencadenar alucinaciones. Para mejorar la robustez del modelo de IA, podemos usar técnicas de entrenamiento adversario que introduzcan muestras “maliciosas” en su entrenamiento, enseñándole a identificarlas y resistirlas.

Este entrenamiento adversario podría estar en paralelo al “entrenamiento en campo” del modelo de IA, permitiéndole mantener la calma y hacer juicios correctos ante diversos “ataques”.

“Control preciso”: Usando prompts para domesticar las alucinaciones de IA

Para evitar que la IA caiga en las “trampas” de las alucinaciones, además de optimizar los datos y el modelo, podemos utilizar ingeniosamente la “ingeniería de prompts”, guiando a la IA a generar contenido más confiable como un experimentado domador de animales.

La capacidad de la IA para comprender instrucciones está estrechamente relacionada con la aparición de alucinaciones. Prompts claros y específicos pueden ayudar a que la IA entienda mejor nuestras intenciones, minimizando errores provocados por “suposiciones”.

Por ejemplo, al preguntar a la IA sobre “las fechas clave de la Segunda Guerra Mundial”, si simplemente lanzamos la pregunta, la IA podría generar respuestas vagas basándose en información recordada. Sin embargo, si aclaramos en el prompt que la IA “debe basarse en literatura histórica confiable” y especificamos un intervalo de tiempo, se incrementan las probabilidades de obtener una respuesta precisa.

A continuación, algunos consejos de prompts para evitar las alucinaciones de la IA:

• Solicitar claramente a la IA citar fuentes confiables:
  • Por ejemplo, al consultar sobre eventos históricos, se puede pedir a la IA que cite documentos históricos de autoridad;
  • Al preguntar sobre hechos científicos, se puede solicitar citas de investigaciones publicadas;
  • Al cuestionar términos legales, se puede pedir que cite documentos legales oficiales.
• Pedir a la IA que proporcione un razonamiento detallado:
  • Esto puede ayudarnos a comprender cómo la IA llegó a su conclusión y determinar su razonabilidad.
  • Por ejemplo, al pedir una fórmula matemática, se puede solicitar que muestre el proceso de derivación;
  • Al preguntar sobre las funciones de código, se puede pedir una explicación línea por línea del código.
• Especificar claramente los límites de generación de la IA:
  • Por ejemplo, al solicitar citas de personajes célebres, se puede especificar el nombre y el tema relacionado;
  • Al buscar noticias, se pueden precisar el rango de tiempo y palabras clave pertinentes.

Gracias a estas técnicas, se puede lograr que los mensajes hacia la IA sean más claros, específicos y dirigidos, lo que conduce a la generación de contenido más preciso y fiable. Por supuesto, la ingeniería de prompts es solamente un recurso complementario; para abordar fundamentalmente el problema de las alucinaciones de IA, necesitamos esforzarnos en múltiples áreas como los datos, el modelo y la metodología de entrenamiento.

Afrontar las alucinaciones de IA es una tarea compleja y prolongada; los métodos actuales no han logrado completamente resolver este problema. Debemos continuar explorando nuevas estrategias y tecnologías, y fortalecer la supervisión y evaluación de los sistemas de IA para que puedan desarrollarse de manera segura, confiable y digna de confianza.

Alucinaciones de IA: Una realidad que no se puede evitar

Hemos aprendido sobre diversas técnicas para afrontar las alucinaciones de IA, que actúan como “armas mágicas” contra este persistente enemigo. Sin embargo, un duro hecho es que las alucinaciones de IA no se pueden evitar por completo.

“Grilletes teóricos”: Los límites de la capacidad de la IA

“Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models” (Xu et al., 2024) nos revela las razones fundamentales por las cuales las alucinaciones de IA no se pueden eliminar por completo: los modelos de IA tienen límites en su capacidad.

• El conocimiento de la IA depende de los datos: El conocimiento de la IA se basa en sus datos de entrenamiento y no puede ir más allá de estos, como un estudiante que no puede responder preguntas fuera de su libro.
• La capacidad de razonamiento de la IA es limitada: La capacidad de razonamiento de la IA es limitada; incluso con un conocimiento suficiente, no puede realizar deducciones y asociaciones infinitamente como lo haría un humano.

Por lo tanto, incluso si mejoramos constantemente la calidad de los datos o la optimización de la estructura del modelo, la IA no podrá dominar todo el conocimiento ni poseer una capacidad de razonamiento ilimitada.

“Evidencia” de los casos: La “persistencia” de las alucinaciones de IA

Los varios casos mencionados anteriormente de alucinaciones de IA también respaldan la “persistencia” de este fenómeno. Ya sea el precedente legal ficticio inventado por ChatGPT o el diagnóstico erróneo en un modelo médico, todos estos casos indican que incluso los modelos de IA más avanzados no pueden evitar los errores por completo.

Alucinaciones de IA: Limitaciones que existen objetivamente

La inevitabilidad de las alucinaciones de IA es una realidad objetiva que surge de las limitaciones de la tecnología de IA en sí, más que de negligencias o errores humanos. Necesitamos reconocer esta realidad y actuar con más prudencia ante la tecnología de IA.

• La IA no es omnipotente: No podemos esperar que los sistemas de IA resuelvan todos los problemas, y menos aún que consideremos sus juicios como verdad absoluta.
• Aplicar la tecnología IA con cautela: Cuando la tecnología de IA se aplique en campos críticos como la medicina, finanzas o leyes, debemos ser especialmente cuidadosos y adoptar medidas necesarias para mitigar los riesgos introducidos por las alucinaciones de IA.
• Mejorar continuamente la tecnología IA: La inevitabilidad de las alucinaciones de IA no significa que debamos renunciar a perfeccionar las tecnologías de IA. Por el contrario, necesitamos esforzarnos por mejorar las capacidades y la seguridad de la IA, asegurándonos de que sirva a la sociedad humana.

Otras caras de las alucinaciones de IA: Sorpresas inesperadas

A pesar de los riesgos asociados con las alucinaciones de IA, no debemos descartar este fenómeno completamente. Las alucinaciones de IA son como la otra cara de una moneda, escondiendo sorpresas inesperadas que pueden convertirse en una fuerza impulsora para el progreso de la sociedad.

La “brillante imaginación” de la IA: Estimulando la creatividad humana

Como se señala en “Confidently Nonsensical?”: A Critical Survey on the Perspectives and Challenges of ‘Hallucinations’ in NLP (Narayanan Venkit et al., 2023), a veces las alucinaciones de la IA generan contenido novedoso, extraño e incluso que supera la imaginación humana, lo que puede servir de inspiración en la creación artística y la investigación científica.

• Nuevos campos en la creación artística: Las alucinaciones de IA pueden ayudar a los artistas a desafiar los métodos creativos tradicionales y explorar nuevos estilos de arte y formas de expresión.
  • Por ejemplo, algunos artistas han utilizado los efectos de alucinación en modelos generativos para crear obras de arte llenas de colores fantásticos y sorprendentes, generando gran impacto visual y frescura.
• Nuevas ideas en el descubrimiento científico: Las alucinaciones de IA pueden a menudo revelar patrones y relaciones ocultas en los datos, que los científicos humanos podrían haber pasado por alto, pero que contienen valor científico significativo.
  • Por ejemplo, un modelo de IA al analizar datos astronómicos puede descubrir “anomalías inexplicables”, lo que incita a los científicos a buscar nuevas teorías físicas para explicar fenómenos y, así, promover el progreso científico.

“Pruebas y errores” de IA: Acelerando el avance tecnológico

Las alucinaciones de IA también reflejan el proceso de prueba y error inherentemente en el desarrollo de tecnología IA. Cada alucinación representa un “aprendizaje” y “crecimiento” del modelo de IA. Al analizar las causas de las alucinaciones, podemos entender mejor las limitaciones del modelo y mejorar el diseño y métodos de entrenamiento, lo que a su vez impulsa el progreso tecnológico.

Por ejemplo, los sistemas de traducción automática iniciales solían tener “errores que no concordaban”, lo que llevó a los investigadores a mejorar continuamente el algoritmo de traducción hasta desarrollar sistemas de traducción más precisos y fluidos. Hoy, gracias a la aplicación de tecnologías de aprendizaje profundo, la calidad de las traducciones automáticas ha mejorado significativamente; sin embargo, las alucinaciones de IA siguen siendo un asunto que necesita constante atención y corrección.

Alucinaciones de IA: Una espada de doble filo

Las alucinaciones de IA son una espada de doble filo; pueden actuar como un motor para el progreso humano, pero también provocar riesgos inesperados. Necesitamos abordar las alucinaciones de IA con un enfoque dialéctico que no desprecie la exploración de nuevas tecnologías por sus potenciales riesgos ni ignore su valor potencial.

• Resaltar las fortalezas y minimizar las debilidades: Debemos aprovechar el lado positivo de las alucinaciones de IA y considerarlas como un medio para estimular la creatividad y avanzar tecnológicamente. Al mismo tiempo, debemos investigar activamente cómo manejar estas alucinaciones para minimizar sus riesgos.
• Colaboración hombre-máquina: La inevitabilidad de las alucinaciones de IA determina que los humanos seguirán desempeñando un papel crucial en el desarrollo de la tecnología IA. Necesitamos reforzar la supervisión y la orientación de los sistemas de IA para garantizar que la inteligencia artificial respete y apoye los objetivos y valores humanos.

Las alucinaciones de IA representan un “hito” dentro del proceso de evolución de estas tecnologías, pero también son una parte inevitable del camino hacia un futuro más inteligente. Con la sabiduría y el esfuerzo de la humanidad, seguramente superaremos este “hito” y finalmente alcanzaremos un futuro donde la IA y los humanos coexistan en armonía.

Bailando con la IA: Buscar oportunidades en los desafíos

Las alucinaciones de IA reflejan las luces y sombras del desarrollo del tecnología de inteligencia artificial. Necesitamos no solo ver los riesgos y desafíos que conllevan, sino también las oportunidades y esperanzas que esconden. Cómo percibamos las alucinaciones de IA determinará el futuro del desarrollo de la inteligencia artificial.

Alucinaciones de IA: Desafíos y oportunidades a la vez

Repasando el contenido anterior, hemos sido testigos de que las alucinaciones de IA son manifestaciones de las limitaciones técnicas de los sistemas de IA y no pueden ser evitadas por completo. Las alucinaciones de IA pueden confundir a los usuarios, propagar información falsa y dañar la credibilidad de los sistemas de IA, riesgos que deben ser vigilados y evitados.

Sin embargo, las alucinaciones de IA también pueden brindarnos sorpresas inesperadas. Pueden estimular la creatividad humana, fomentar el progreso tecnológico e incluso ayudarnos a descubrir nuevos conocimientos científicos. Las alucinaciones de IA son como dos caras de una moneda que presentan tanto efectos negativos como valores positivos.

La Sabiduría Humana: Guiar hacia un desarrollo ético de la IA

El desarrollo de la tecnología IA es una cuestión que necesita la sabiduría y orientación de los humanos. Ante las alucinaciones de IA, no debemos simplificarlas como en un problema técnico. Debemos reflexionar sobre cómo guiar el desarrollo saludable de la tecnología IA desde una perspectiva ética y social, haciendo que la inteligencia artificial verdaderamente beneficie a la sociedad humana.

• Desarrollar marcos éticos para la IA: Necesitamos establecer normas éticas claras para la IA, guiando el desarrollo y uso de la tecnología IA, asegurando que los sistemas de IA sean congruentes con las normas morales y valores humanos, evitando que se utilicen para dañar los intereses humanos.
• Aumentar la regulación de la IA: Reforzar la supervisión sobre los sistemas de IA e implementar mecanismos de evaluación completos puede identificar y corregir errores y sesgos en los sistemas de IA, previniendo que las alucinaciones de IA lleven a consecuencias serias.
• Mejorar la alfabetización sobre IA en el público: Elevar el nivel de comprensión pública sobre los principios y límites de la tecnología IA puede guiar al público hacia un juicio más racional sobre las alucinaciones de IA, evitando el engaño por parte de la IA.

El Futuro de la IA: Un Optimismo Prudente

El desarrollo de la tecnología IA ofrece oportunidades y desafíos enormes para la sociedad humana. Creemos que, mediante la sabiduría y esfuerzo de los humanos, podemos superar los obstáculos que presentan las alucinaciones de IA, maximizar el potencial de la tecnología IA y permitir que la inteligencia artificial sea el motor del progreso en la sociedad.

Mientras avanzamos hacia un futuro más inteligente, necesitamos mantener un espíritu de optimismo, explorando las infinitas posibilidades de la IA, a la vez que debemos ser cautelosos, permaneciendo atentos a los riesgos que trae consigo. Solo así podremos bailar en armonía con la IA y generar juntos un futuro mejor.

Conclusiones

Todo comenzó cuando encontré un resumen de un artículo en Internet, donde le proporcioné un enlace de un artículo y me ofreció un resumen adecuado. En ese momento, investigaba sobre hardware de IA, y el resultado de salida parecía adecuado. Sin embargo, al abrir la página para leer, resultó que no tenía ninguna relación con el contenido, ya que no acudió a revisar la información del sitio. Al escribir este artículo enfrenté una situación similar, reflexionando repidamente y no atribuyéndola a alucinaciones de IA, dando lugar a varias consideraciones:

• Desde un enfoque estratégico, los resúmenes de artículos pueden no leer completamente la totalidad del contenido, sino solo las introducciones y conclusiones, y esencialmente optar por leer fragmentos al azar.
• Usar la biblioteca de solicitudes en Python para acceder a páginas web no es necesariamente rápido, pero las respuestas de modelos de gran tamaño son extremadamente veloces. Muchos de estos modelos de gran tamaño prefieren no explorar la web.

En resumen, parece que más bien se asemeja a una estrategia de astucia por parte de los desarrolladores de estos modelos de gran tamaño, y que las “alucinaciones de IA” presentan una disculpa.

Gemini	Página original
La página no menciona a PaLM, pero tampoco dice que no tenga habilidades de conexión a la red; simplemente habla una sarta de tonterías.

Referencias

• Navegando las Alucinaciones en el Razonamiento de Actividades No Intencionadas
• Explorando los Mecanismos y Contra Medidas de las Alucinaciones en IA
• Análisis del Sesgo de Datos y su Impacto en los Sistemas de IA
• El Impacto de la Calidad de los Datos en las Alucinaciones de IA
• Aplicación de IA en el Campo Médico y sus Problemas de Alucinaciones
• Aplicación de la Tecnología RAG (Generación Aumentada por Recuperación) en la Reducción de Alucinaciones de IA
• Mecanismos de Alucinaciones No Factuales en Modelos de Lenguaje
• “¿Confidentemente sin sentido?” : Una Encuesta Crítica sobre las Perspectivas y Desafíos de las ‘Alucinaciones’ en PLN
• Lo Siento, ¿Puedes Repetirlo? (SCA) — Mejorando la Comprensión y Reduciendo las Alucinaciones con Reformulaciones Óptimas Inyectadas con [PAUSA]
• HILL: Un Identificador de Alucinaciones para Modelos de Lenguaje Grande