Verificación de hechos y alucinaciones de IA | IA en los negocios #110

Rastreamos las fuentes de las anomalías de la IA, brindamos consejos prácticos sobre cómo evitarlas y explicamos cómo la verificación de datos puede garantizar la confiabilidad de los resultados de la IA. Sigue leyendo.

En el mundo de la inteligencia artificial, las líneas entre ficción y realidad a veces se difuminan. Si bien los sistemas innovadores de IA están acelerando el progreso en casi todos los campos, también plantean desafíos, como las alucinaciones, un fenómeno en el que la IA genera información inexacta o falsa. Para aprovechar plenamente el potencial de esta tecnología, debemos comprender las alucinaciones y verificarlas.

¿Qué son las alucinaciones de la IA?

Las alucinaciones de IA son resultados falsos o engañosos generados por modelos de IA. Este fenómeno tiene sus raíces en el corazón del aprendizaje automático, un proceso en el que los algoritmos utilizan enormes conjuntos de datos, o datos de entrenamiento, para reconocer patrones y generar respuestas de acuerdo con los patrones observados.

Incluso los modelos de IA más avanzados no están libres de errores. Una de las causas de las alucinaciones es la imperfección de los datos del entrenamiento. Si el conjunto de datos es insuficiente, incompleto o sesgado, el sistema aprende correlaciones y patrones incorrectos, lo que conduce a la producción de contenido falso.

Por ejemplo, imaginemos un modelo de IA para reconocimiento facial que se ha entrenado principalmente con fotografías de personas caucásicas. En tal caso, el algoritmo puede tener problemas para identificar correctamente a personas de otros grupos étnicos porque no ha sido “entrenado” adecuadamente en este sentido.

Otra causa de las alucinaciones es el sobreajuste, que ocurre cuando el algoritmo se adapta demasiado al conjunto de datos de entrenamiento. Como resultado, pierde la capacidad de generalizar y reconocer correctamente patrones nuevos, previamente desconocidos. Un modelo de este tipo funciona bien con datos de entrenamiento, pero falla en condiciones dinámicas reales.

Finalmente, las alucinaciones pueden ser el resultado de suposiciones erróneas o de una arquitectura de modelo inadecuada. Si los diseñadores de IA basan su solución en premisas erróneas o utilizan una estructura algorítmica incorrecta, el sistema generará contenido falso en un intento de "hacer coincidir" estas suposiciones erróneas con datos reales.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Ejemplos de alucinaciones

El impacto de las alucinaciones de la IA va mucho más allá del ámbito de la teoría. Cada vez más nos encontramos con manifestaciones reales, a veces sorprendentes, de ellos. A continuación se muestran algunos ejemplos de este fenómeno:

• En mayo de 2023, un abogado utilizó ChatGPT para preparar una demanda que incluía citas ficticias de decisiones judiciales y precedentes legales inexistentes. Esto tuvo graves consecuencias: el abogado fue multado porque afirmó que no sabía nada sobre la capacidad de ChatGPT para generar información falsa.
• Sucede que ChatGPT crea información falsa sobre personas reales. En abril de 2023, la modelo inventó una historia sobre el presunto acoso a estudiantes por parte de un profesor de derecho. En otro caso, acusó falsamente a un alcalde australiano de aceptar sobornos, cuando, en realidad, era un denunciante que exponía tales prácticas.

Estos no son casos aislados: los modelos de IA generativa a menudo inventan “hechos” históricos, proporcionando, por ejemplo, registros falsos del cruce del Canal de la Mancha. Es más, pueden crear cada vez información falsa completamente diferente sobre el mismo tema.

Sin embargo, las alucinaciones de la IA no son sólo un problema de datos erróneos. También pueden adoptar formas extrañas e inquietantes, como en el caso de Bing, que declaró estar enamorada del periodista Kevin Roose. Esto muestra que los efectos de estas anomalías pueden ir más allá de simples errores fácticos.

Por último, las alucinaciones pueden ser inducidas deliberadamente mediante ataques especiales a los sistemas de inteligencia artificial, conocidos como ataques adversarios. Por ejemplo, alterar ligeramente una foto de un gato hacía que el sistema de reconocimiento de imágenes la interpretara como…. “guacamole”. Este tipo de manipulación puede tener graves consecuencias en sistemas donde el reconocimiento preciso de imágenes es crucial, como en los vehículos autónomos.

¿Cómo prevenir las alucinaciones?

A pesar de la magnitud del desafío que plantean las alucinaciones de la IA, existen formas efectivas de combatir el fenómeno. La clave es un enfoque integral que combine:

• datos de entrenamiento de alta calidad,
• indicaciones relevantes, es decir, comandos para IA,
• Proporcionar directamente conocimientos y ejemplos para que los utilice la IA.
• Supervisión continua por parte de humanos y de la propia IA para mejorar los sistemas de IA.

Indicaciones

Una de las herramientas clave en la lucha contra las alucinaciones son las indicaciones o comandos e instrucciones adecuadamente estructurados que se dan al modelo de IA. A menudo, cambios menores en el formato de las solicitudes son suficientes para mejorar en gran medida la precisión y confiabilidad de las respuestas generadas.

Un excelente ejemplo de esto es Claude 2.1 de Anthropic. Si bien el uso de un contexto largo proporcionó un 27 % de precisión sin un comando relevante, agregar la oración “Aquí está la oración más relevante del contexto:” a la indicación aumentó la efectividad al 98 %.

Tal cambio obligó al modelo a centrarse en las partes más relevantes del texto, en lugar de generar respuestas basadas en oraciones aisladas y sacadas de contexto. Esto resalta la importancia de comandos formulados adecuadamente para mejorar la precisión de los sistemas de IA.

Crear indicaciones detalladas y específicas que dejen a la IA el menor margen de interpretación posible también ayuda a reducir el riesgo de alucinaciones y facilita la verificación de hechos. Cuanto más clara y específica sea la indicación, menor será la probabilidad de sufrir alucinaciones.

Ejemplos

Además de las indicaciones eficientes, existen muchos otros métodos para reducir el riesgo de sufrir alucinaciones por IA. Estas son algunas de las estrategias clave:

• utilizando datos de entrenamiento diversos y de alta calidad que representan de manera confiable el mundo real y los escenarios posibles. Cuanto más ricos y completos sean los datos, menor será el riesgo de que la IA genere información falsa.
• usar plantillas de datos como guía para las respuestas de IA: definir formatos, alcances y estructuras de salida aceptables, lo que aumenta la coherencia y precisión del contenido generado.
• limitar las fuentes de datos únicamente a materiales confiables y verificados de entidades confiables. Esto elimina el riesgo de que el modelo “aprenda” información de fuentes inciertas o falsas.

Las pruebas y el perfeccionamiento continuos de los sistemas de IA, basados ​​en el análisis de su rendimiento y precisión reales, permiten la corrección continua de cualquier deficiencia y permiten que el modelo aprenda de los errores.

Contexto

Definir adecuadamente el contexto en el que operan los sistemas de IA también juega un papel importante en la prevención de alucinaciones. Debe definirse claramente el propósito para el cual se utilizará el modelo, así como las limitaciones y responsabilidades del modelo.

Este enfoque permite establecer un marco claro en el que operar la IA, reduciendo el riesgo de que “genere” información no deseada. Se pueden proporcionar salvaguardas adicionales mediante el uso de herramientas de filtrado y el establecimiento de umbrales de probabilidad para obtener resultados aceptables.

La aplicación de estas medidas ayuda a establecer caminos seguros a seguir por la IA, aumentando la precisión y confiabilidad del contenido que genera para tareas y dominios específicos.

Fuente: Ideograma, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Comprobación de hechos. ¿Cómo verificar los resultados de trabajar con IA?

Independientemente de las precauciones que se tomen, lamentablemente es inevitable que se produzca una cierta cantidad de alucinaciones provocadas por los sistemas de inteligencia artificial. Por tanto, un elemento clave que garantiza la fiabilidad de los resultados obtenidos es la verificación de hechos, el proceso de verificación de hechos y datos generados por la IA.

Revisar los resultados de la IA para verificar su precisión y coherencia con la realidad debe considerarse una de las principales salvaguardias contra la difusión de información falsa. La verificación humana ayuda a identificar y corregir cualquier alucinación e inexactitud que los algoritmos no puedan detectar por sí solos.

En la práctica, la verificación de datos debería ser un proceso cíclico, en el que el contenido generado por IA se examina periódicamente en busca de errores o declaraciones cuestionables. Una vez identificados, es necesario no sólo corregir la declaración generada por la IA en sí, sino también actualizar, complementar o editar los datos de entrenamiento del modelo de IA para evitar que problemas similares se repitan en el futuro.

Es importante destacar que el proceso de verificación no debe limitarse a simplemente rechazar o aprobar pasajes cuestionables, sino que debe involucrar activamente a expertos humanos con un conocimiento profundo en el campo. Sólo ellos pueden evaluar adecuadamente el contexto, la relevancia y la precisión de las declaraciones generadas por la IA y decidir sobre posibles correcciones.

Por lo tanto, la verificación de datos humana proporciona una “salvaguardia” necesaria y difícil de sobreestimar para la confiabilidad del contenido de la IA. Hasta que los algoritmos de aprendizaje automático alcancen la perfección, este tedioso pero crucial proceso debe seguir siendo una parte integral del trabajo con soluciones de IA en cualquier industria.

¿Cómo beneficiarse de las alucinaciones de la IA?

Si bien las alucinaciones de la IA son generalmente un fenómeno indeseable que debe minimizarse, pueden encontrar aplicaciones sorprendentemente interesantes y valiosas en algunas áreas únicas. Explotar ingeniosamente el potencial creativo de las alucinaciones ofrece perspectivas nuevas y, a menudo, completamente inesperadas.

El arte y el diseño son áreas donde las alucinaciones de la IA pueden abrir direcciones creativas completamente nuevas. Aprovechando la tendencia de los modelos a generar imágenes abstractas y surrealistas, los artistas y diseñadores pueden experimentar con nuevas formas de expresión, difuminando las líneas entre el arte y la realidad. También pueden crear mundos oníricos únicos, que antes eran inaccesibles a la percepción humana.

En el campo de la visualización y el análisis de datos, a su vez, el fenómeno de las alucinaciones ofrece la oportunidad de descubrir perspectivas alternativas y correlaciones inesperadas en conjuntos complejos de información. Por ejemplo, la capacidad de la IA para detectar correlaciones impredecibles puede ayudar a mejorar la forma en que las instituciones financieras toman decisiones de inversión o gestionan el riesgo.

Por último, el mundo de los juegos de ordenador y el entretenimiento virtual también puede beneficiarse de las aberraciones creativas de la IA. Los creadores de estas soluciones pueden utilizar alucinaciones para generar mundos virtuales cautivadores y completamente nuevos. Al infundirles un elemento de sorpresa e imprevisibilidad, pueden brindar a los jugadores una experiencia de inmersión incomparable.

Por supuesto, cualquier uso de este lado “creativo” de las alucinaciones de la IA debe controlarse cuidadosamente y estar sujeto a una estricta supervisión humana. De lo contrario, la tendencia a crear ficción en lugar de hechos puede conducir a situaciones peligrosas o socialmente indeseables. Por lo tanto, la clave es sopesar hábilmente los beneficios y riesgos del fenómeno y utilizarlo responsablemente sólo dentro de un marco estructurado y seguro.

Verificación de hechos y alucinaciones por IA: resumen

La aparición del fenómeno de las alucinaciones en los sistemas de IA es un efecto secundario inevitable de la revolución que estamos presenciando en este campo. Las distorsiones y la información falsa generada por los modelos de IA son la otra cara de su inmensa creatividad y capacidad para asimilar cantidades colosales de datos.

Por ahora, la única forma de verificar la validez del contenido generado por IA es mediante la verificación humana. Si bien existen varios métodos para reducir las alucinaciones, desde técnicas de estimulación hasta métodos complejos como Truth Forest, ninguno de ellos puede proporcionar todavía una precisión de respuesta satisfactoria que elimine la necesidad de verificar los hechos.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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