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Qué son los grandes modelos de lenguaje LLM
En los últimos años, los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) han emergido como uno de los avances más emocionantes e influyentes en el campo de la inteligencia artificial (IA). Herramientas como ChatGPT de OpenAI están remodelando nuestra forma de interactuar con la tecnología, ofreciendo la promesa de una conversación más natural y una potente capacidad de resolución de problemas. Sin embargo, un estudio reciente publicado en la revista Nature ha puesto de manifiesto ciertas limitaciones que amenazan con enturbiar las proyecciones más optimistas.
La paradoja de la superinteligencia: alcanzando lo complejo, pero tropezando en lo sencillo
Los investigadores de la Universitat Politècnica de València han revelado una paradoja que ha sorprendido a muchos expertos: mientras que los modelos de lenguaje han demostrado un notable progreso en la resolución de tareas complejas, su capacidad para gestionar tareas más simples ha quedado estancada o incluso ha empeorado. ¿Cómo es posible que una IA que puede abordar problemas avanzados, como ecuaciones matemáticas complejas, falle ante una simple suma aritmética?
Uno de los hallazgos más preocupantes del estudio es que los grandes modelos de lenguaje más avanzados, como los de las familias GPT de OpenAI, LLaMA de Meta y BLOOM de BigScience, tienden a responder incluso cuando no están seguros
FERNANDO MARTÍNEZ, UPV
Esta discordancia entre la dificultad percibida por los humanos y el rendimiento real de las máquinas desafía no solo nuestras expectativas, sino también la aplicabilidad de estos modelos en distintos escenarios. Esta paradoja plantea un desafío significativo para los desarrolladores y usuarios de IA. Esto significa que no existe una ‘zona segura’ en la que se pueda confiar en que los modelos funcionen a la perfección. De hecho, los LLM más recientes básicamente mejoran su rendimiento en tareas complejas de alta dificultad, pero no en tareas de baja dificultad, lo que agrava la discordancia de dificultad entre el rendimiento de los modelos y las expectativas humanas.
El dilema de la seguridad: respuesta certera o silencio responsable
Uno de los hallazgos más preocupantes del estudio es que los grandes modelos de lenguaje más avanzados, como los de las familias GPT de OpenAI, LLaMA de Meta y BLOOM de BigScience, tienden a responder incluso cuando no están seguros. A diferencia de los humanos, que prefieren abstenerse de opinar sobre temas fuera de su competencia, estos grandes modelos de lenguaje eligen arriesgarse a dar una respuesta, lo que incrementa la probabilidad de errores.
Es crucial que los modelos aprendan a admitir sus propias limitaciones. Necesitamos desarrollar sistemas que puedan decir ‘no sé’ cuando sea necesario, evitando así la propagación de información errónea.
La ilusión del control: humanos, modelos y las trampas de la confianza ciega
Además del sesgo de la abstención, los investigadores destacan la tendencia de los humanos a depositar una confianza casi ciega en las respuestas generadas por las IA. La presentación coherente y autoritativa que suelen ofrecer estos sistemas puede llevar a los usuarios a suponer incorrectamente que sus respuestas son válidas.
En áreas donde la precisión es crítica, como el derecho o la medicina, esta con fianza excesiva podría tener consecuencias graves. Además, la sensibilidad del modelo a la formulación de preguntas (o prompt) añade otra capa de complejidad. La experimentación llevada a cabo en el anterior estudio ha demostrado que incluso alteraciones sutiles en cómo se plantea una pregunta pueden conducir a respuestas muy diferentes, impactando el desempeño del modelo tanto en tareas simples como complejas.
Estos problemas persisten incluso en las nuevas versiones de los LLM más recientes, como los modelos o1 de OpenAI y Claude-3.5-Sonnet de Anthropic (resultados no incluidos en el artículo original). Los investigadores han constatado que los problemas de falta de abstención y sensibilidad al prompt siguen presentes, lo que sugiere que, a pesar de los avances, ciertas limitaciones intrínsecas aún no se han superado.
En busca de soluciones
Frente a los obstáculos señalados, la comunidad científica no está dispuesta a rendirse. Un enfoque prometedor se centra en rediseñar estos sistemas para que incluyan mecanismos de rechazo ante tareas que excedan su competencia, incentivando una actitud más prudente y consciente de sus limitaciones actuales. Este autocontrol permitiría a las inteligencias artificiales evitar la proliferación de errores, particularmente en cuestiones que requieren una alta precisión.
Además, los autores proponen una reestructuración de la manera en que los modelos de IA perciben y comprenden el contexto. Se sugiere un entrenamiento que permita a estos modelos discernir con mayor precisión las diferencias entre tareas simples y complejas desde la perspectiva humana, lo que podría mitigar los problemas causados por la discordancia entre expectativas humanas y capacidades tecnológicas.
Otra línea de investigación buscaría la integración más efectiva de sistemas de IA con la supervisión humana. En este modelo colaborativo, los humanos podrían intervenir cuando las respuestas generadas por las IA sean inciertas o potencialmente incorrectas, lo que mejoraría la precisión y minimizaría los riesgos asociados a la dependencia de estos sistemas en contextos críticos. Sin embargo, hallar el equilibrio correcto entre la supervisión humana y la autonomía de la IA sigue siendo un desafío persistente en el campo de la IA.
Un futuro prometedor con precauciones
Hemos visto cómo los grandes modelos de lenguaje enfrentan un creciente escepticismo sobre su fiabilidad. Confiar exclusivamente en la supervisión humana para corregir errores es problemático; las personas, a menudo, confían demasiado en la IA y no siempre detectan sus fallos. Por este motivo, es crucial reevaluar el diseño y desarrollo de la IA de propósito general.
Particularmente en aplicaciones de alto riesgo, donde los errores pueden conducir a consecuencias serias, es esencial mejorar la capacidad de los modelos para predecir su propio rendimiento y detectar fallos. Esto incluye un enfoque holístico que abarca desde el procesamiento del lenguaje natural hasta el aprendizaje automático, asegurando que los modelos futuros puedan interpretar no solo el contexto lingüístico, sino también las intenciones y el contexto situacional de los usuarios. La colaboración entre humanos y máquinas debe, por tanto, intensificarse para gestionar las limitaciones actuales de las IA de manera eficaz. De este modo, se propicia un entorno en el que las tecnologías puedan operar de manera segura y efectiva, ampliando sus aplicaciones de manera responsable y ética.
Finalmente, para que las IA se conviertan en herramientas realmente útiles y beneficiosas para la sociedad, es indispensable priorizar la transparencia, la seguridad y la ética en su desarrollo. Solo al abordar estos aspectos podremos asegurar que la IA evolucione de manera responsable y ética, ampliando sus aplicaciones de forma que beneficie a todos.
