Los chatbots de inteligencia artificial (IA) generativa ningún hijo infalible:para empezar errores Hay muchas cosas que implican proporcionar información falsa. Los expertos concluyen que estos sistemas están programados de una manera que puede hacer que se «iluminen».
La AI Generativa tuvo la tarea de llevar el diario de personas y empresas, como en el mundo tecnología financiera esto ha sido valorado en 1.120 millones de dólares en 2023. El rápido aumento de sus impuestos ha aumentado en 4.370 millones de dólares para 2027, según un informe de Mercado.us.
Como todas las herramientas en evolución y crecimiento, la IA también tenderá a enfrentar diferentes barreras y problemas.
¿Cuáles son los conocimientos de la inteligencia artificial?
Especialistas en algoritmos catalogan resultados incorrectos o ingenieros que generan modelos de IA –ChatGPT, Lama o Géminis– como «alucinación». Estos errores pueden deberse a varios factores, como datos de entrenamiento insuficientes, suposiciones incorrectas o los datos utilizados para insertar el modelo.
Las alucinaciones son una problema grave para los sistemas de IA que utilizas para tomar decisiones importantescomo diagnósticos médicos o operaciones financieras.
Los modelos se entrenan con datos y aprenden a hacer predicciones sobre los clientes. Sin embargo, la precisión de estos pronósticos depende de la calidad e integridad de la información proporcionada por la empresa. Si está incompleto, tenga en cuenta su defecto.el modelo de IA puede aprender patrones incorrectos, lo que le traerá predicciones inexactas o malas interpretaciones.
Por ejemplo, un modelo de IA que introduce imágenes médicas puede aprender a identificar células cancerosas. Sin embargo, si en este conjunto de datos no hay ninguna imagen de tejido sano, el modelo de IA puede ser predecir incorrectamente que el cuerpo sano es un cáncer.
“Los modelos se componen de grandes (muchos grandes) volúmenes de información, y todos los clientes y asociaciones con esta información pueden ser insuficientes, desactualizados o inconsistentes, y debido a que no tienen “comprensión”, realmente no sabemos qué es. diciendo», explica Pablo Velan, CTO y socio de N5Empresa de software especializada en la industria financiera.
Según el análisis de la startup Vectara, la tarea de evaluación del chatbot oscila entre el 3% y el 27%.
Los datos erróneos de las entrevistas son sólo una de las razones que pueden generar conceptos erróneos sobre la IA. Otro factor que puede contribuir a falta de una base adecuada.
Es posible que esté presente un modelo de inteligencia artificial dificultades para comprender la precisión conocimiento del mundo real, propiedades físicas o información fáctica. Esta base falsa puede hacer que el modelo genere resultados que, si bien son plausibles, en realidad son incorrectos y no están relacionados con el sentimiento.
En este sentido, la directiva detallada ante nosotros preguntas ambiguas o sin contexto suficienteentra en juego la capacidad de interpolación y extrapolación de la IA para responder y tendrá generalizaciones o suposiciones incorrectas.
Esta situación no puede ser una preocupación para quienes utilizan las herramientas como medio de diversión. Sin un embargo, esto puede causar grandes problemas a las empresas cuando las decisiones precisas son cruciales.
Asimismo, Velan reflexiona sobre si hay “cura” y señala que existen algoritmos que evitan este tipo de error No estoy conectado a Internet, eres su hijo. Entrenados de la fuente de información cerradapor lo cual son capacitados solo con datos de una entidad en partique.
Además, especialistas en IBM identificará que podrían seguir los modelos de IA unos cuantos pasos para reducir estas percepciones falsas y garantizar que los sistemas funcionen de manera óptima.
Consejos para evitar alucinaciones en inteligencia artificial
Definir proyecto de modelo de IA
Explicar Cómo utilizar el modelo de IA (junto con las limitaciones del uso del modelo) esto ayudará a reducir los errores. Para ello, un equipo y una organización deben establecer responsabilidades y límites elegante sistema de IA; Esto ayudará al sistema a completar las tareas de manera más eficiente y minimizará los resultados irrelevantes y «alucinantes».
Usar bases de datos
Las plantas de datos Proporcionar a los equipos un formato predefinido, lo que aumenta la probabilidad de que un modelo de IA genere resultados que se ajusten a los tramos prescritos. Confíe en esta solución para garantizar la coherencia de los resultados y reducir la probabilidad de que el modelo produzca resultados erróneos.
Limitar respuestas
Los modelos de IA sólo tienen restricciones que limitan los posibles resultados. Para evitar este problema y mejorar la coherencia general y la precisión de los resultados, establecer límites para modelos de IA que utilizan herramientas de filtrado o paraguas probabilísticos claros.
Comprobar y mejorar continuamente el sistema.
Para evitar errores, es fundamental probar rigurosamente el modelo de IA antes de utilizarlo, así como evaluar su continuidad. Estos procesos mejorar el renderizado general del sistema y permite a los usuarios ajustar o volver a mantener el modelo para meditar que los datos enviados y evolucionan.
Confíe la supervisión humana
Conseguir que una persona valide y revise los resultados de la IA es una última medida de contención para evitar confusiones. Tu participación tiene garantizada que si la IA alucina, tendrá a alguien disponible para filtrar y corregir.
Un revisor humano también puede ofrecer su experiencia en la materia, lo que mejora su capacidad para evaluar la precisión y relevancia del contenido de IA para un área específica.
