Comprender las alucinaciones de la IA

Alucinaciones AI son un problema de la inteligencia artificial moderna que hace que los modelos de IA generen información incorrecta, fabricada o sin sentido. Averigüemos por qué ocurre esto y por qué son importantes.

¿Qué son las alucinaciones AI?

AI alucinaciones suceder cuando los sistemas de IA producen contenidos que no tienen base en sus datos de entrenamiento o no se ajustan a la realidad.. Estos errores no son aleatorios y a veces se fabrican de forma que "tengan sentido", aunque sean completamente falsos. A menudo son difíciles de detectar.

Algunos ejemplos son:

• Citar trabajos de investigación o libros inexistentes
• Creación de acontecimientos históricos falsos
• Inventar especificaciones técnicas para los productos
• Generar explicaciones convincentes pero falsas

¿Por qué se producen las alucinaciones?

1. Finalización del patrón: Los modelos de IA están diseñados para reconocer y ampliar patrones. Ante la incertidumbre, intentan completar de formas que parecen lógicas, pero acaban inventando cosas.
2. Limitaciones de la formación: Los modelos de IA sólo pueden conocer aquello para lo que han sido entrenados. Por lo tanto, pueden generar una respuesta que se ajuste al formato de las respuestas correctas sin disponer de la información real.
3. Confianza sin precisión: A diferencia de los humanos, Los sistemas de IA no saben decir "no lo sé".a menos que estén específicamente diseñados para ello. Proporcionan respuestas con confianza independientemente de la certeza.
4. Sin conexión a tierra en el mundo real: Puede resultar obvio, pero los sistemas de IA no tienen una verdadera "comprensión del mundo real". Sólo procesan patrones lingüísticos.

¿Por qué son importantes las alucinaciones de la IA?

He aquí algunos retos a los que nos enfrentamos debido a este fenómeno:

• Riesgos de desinformación: Las personas podrían tomar decisiones basadas en información incorrecta generada por la IA.
• Cuestiones de confianza: Las alucinaciones frecuentes minan la confianza en los sistemas de IA.
• Cuestiones de seguridad: En aplicaciones críticas como la sanidad o la abogacía, la información alucinada podría dar lugar a resultados perjudiciales.

Cómo detectar y tratar las alucinaciones AI

• Verificar la información crítica de fuentes fiables
• Pedir citas o fuentes cuando sea necesario
• Extreme las precauciones con tipos específicos de datos como nombres, fechas y estadísticas
• Tenga en cuenta que, aunque los sistemas de IA son confiado por defecto, confianza no equivale a precisión

Perspectiva de futuro

A medida que evolucionan los sistemas de IA, el reto que plantean las alucinaciones se sitúa en la frontera de la investigación actual. El objetivo no es solo crear sistemas que sepan lo que hacen, sino que sean fiables sobre lo que saben y lo que no.

Leer más sobre AI Hallucinations:

IBM: https://www.ibm.com/think/topics/ai-hallucinations

Google: https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-hallucinations

Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)