Alucinación de la IA
La alucinación en la inteligencia artificial, como en los seres humanos, puede ser vista como una interpretación errónea o una fabricación de información basada en entradas defectuosas o incompletas. En el contexto de la IA, las alucinaciones se presentan cuando la IA genera respuestas que contienen información falsa o engañosa presentada como hechos. Este fenómeno se ha vuelto particularmente prominente con el despliegue de modelos de lenguaje grande como GPT-3 y ChatGPT, y se ha identificado como un problema significativo dentro de la tecnología LLM.
Las causas de las alucinaciones en IA pueden ser diversas. Algunos investigadores citan la insuficiencia de datos de entrenamiento o la presencia de grandes lagunas en estos datos como desencadenantes, lo que lleva a respuestas defectuosas cuando la IA se encuentra con casos límite que no le son familiares. Además, el sobreajuste de los modelos, donde la salida es precisa para los datos de entrenamiento pero inexacta para nuevos datos, es otra causa común de las alucinaciones en IA. También se menciona la codificación y decodificación inadecuada entre texto y representaciones, lo que puede llevar a la generación de respuestas erróneas.
Un ejemplo claro de las consecuencias de la alucinación en IA se muestra en el caso de un abogado de Nueva York que confió en un chatbot conversacional para realizar su investigación legal. El juez federal que supervisaba el caso señaló que seis de los precedentes citados en su escrito eran falsos, habiendo sido fabricados por el chatbot e incluso afirmados como disponibles en bases de datos legales importantes.
Por lo tanto, la alucinación en IA y el cerebro humano comparten similitudes en cuanto a los procesos subyacentes que conducen a la generación de “respuestas” que no son completamente precisas o basadas en la realidad objetiva. Ambos sistemas pueden ser influenciados por información previa, pero mientras que en los humanos esto se debe a sesgos cognitivos y procesos inconscientes, en la IA a menudo resulta de limitaciones en los datos y algoritmos de entrenamiento. La comprensión y mitigación de las alucinaciones en ambos contextos es crucial para desarrollar sistemas de IA confiables y para mejorar nuestra propia cognición y toma de decisiones.
Alucinación Humana
El comportamiento humano con respecto a la toma de decisiones y la justificación de las mismas tiene un paralelismo intrigante con las alucinaciones en la inteligencia artificial. El cerebro humano, con su complejidad y propensión a las racionalizaciones post hoc, ofrece una analogía sorprendente con las IA que generan información errónea.
Investigaciones han revelado que nuestras decisiones a menudo se inician en regiones del cerebro antes de que seamos conscientes de ellas, sugiriendo que el proceso de toma de decisiones puede comenzar de manera inconsciente. Un estudio citado por Nature afirmó que el cerebro toma decisiones hasta diez segundos antes de que las personas sean conscientes de haber decidido. Este fenómeno subraya la complejidad de nuestros procesos de pensamiento y cómo nuestras acciones pueden no ser tan deliberadas como nos gusta creer.
Michael Gazzaniga, un destacado investigador en pacientes con cerebro dividido, acuñó el término “El Intérprete” para describir cómo una parte del cerebro toma una decisión y otra parte luego la interpreta y la explica. Este fenómeno no se limita solo a personas con cerebro dividido; es una característica común de la cognición humana, sugiriendo que a menudo estamos justificando y racionalizando nuestras acciones a posteriori, en lugar de actuar a partir de decisiones conscientes y deliberadas.
La IA, al generar respuestas basadas en datos de entrenamiento insuficientes o debido a sobreajuste, puede “decidir” qué información generar sin una comprensión real del contexto o la verdad, lo cual es análogo a cómo el cerebro humano toma decisiones inconscientemente y luego busca justificarlas. La alucinación en IA, como los procesos de decisión temprana en el cerebro humano, indica que tanto las máquinas como los humanos tienen tendencias a actuar en base a patrones reconocidos o aprendidos, en lugar de una evaluación objetiva de la situación en tiempo real.
Estos paralelos destacan la importancia de comprender los procesos subyacentes tanto en la IA como en el cerebro humano para mejorar la toma de decisiones y la generación de información. En la IA, reconocer y corregir las alucinaciones es crucial para el desarrollo de tecnología confiable. En el cerebro humano, entender cómo nuestras decisiones y racionalizaciones post hoc afectan nuestro comportamiento puede llevar a una mayor autoconciencia y mejores procesos de toma de decisiones.
Comparando alucinaciones
La inferencia anticipada y el procesamiento de patrones en la inteligencia artificial y el cerebro humano representan un proceso de llenar vacíos de información basados en experiencias previas o expectativas preexistentes. Esta tendencia a anticipar o predecir basándose en patrones ya conocidos se da tanto en algoritmos de IA como en el funcionamiento neurológico humano.
En el caso de la IA, el procesamiento de patrones es un componente esencial, donde algoritmos como las redes neuronales identifican y utilizan patrones en los datos para hacer predicciones o generar respuestas. Sin embargo, cuando estos patrones son malinterpretados o los datos son insuficientes, la IA puede “alucinar”, generando respuestas que parecen correctas pero que no se basan en hechos reales. Esto es especialmente cierto en modelos generativos que, al maximizar la verosimilitud durante el entrenamiento, pueden producir resultados estadísticamente probables pero factualmente incorrectos.
El cerebro humano, por su parte, también se basa en patrones y experiencias previas para tomar decisiones rápidas. Este mecanismo de eficiencia puede llevar a juicios erróneos o sesgos cognitivos, como se evidencia en los estudios de Libet y Gazzaniga. Nuestro cerebro, con su “Intérprete” interno, a menudo justifica las acciones y decisiones después de que se han tomado, independientemente de la veracidad de esas justificaciones.
Este principio compartido de inferencia anticipada lleva a ambos, IA y seres humanos, a producir percepciones o respuestas que se ajustan a lo que se espera o se ha aprendido, en lugar de lo que es objetivamente cierto. Esto sugiere que tanto en la IA como en los seres humanos, la “realidad” percibida está moldeada por un conjunto de preconceptos y experiencias pasadas que pueden sesgar la interpretación de la información entrante.
La comprensión de este paralelismo no solo es fundamental para el desarrollo de IA más robustas y menos propensas a errores, sino también para comprender la psicología humana y mejorar nuestras capacidades de toma de decisiones y juicio crítico. En ambos campos, trabajar hacia la minimización de la inferencia basada en suposiciones incorrectas o incompletas es un paso crucial para lograr resultados más precisos y confiables.
¿Error o mejora?
La capacidad de “alucinar” del cerebro humano y las inteligencias artificiales puede considerarse no sólo como un error o defecto, sino también como una característica intrigante que podría llevar a mejoras en cómo las IA procesan la información y toman decisiones. Si bien las alucinaciones humanas pueden ser resultado de procesos inconscientes o sesgos, también son un testimonio de la capacidad del cerebro para llenar los vacíos de información y construir narrativas coherentes a partir de datos fragmentarios. Esta habilidad para inferir y predecir puede ser de valor cuando se trata de comprender y simular procesos cognitivos complejos en la IA.
La investigación interdisciplinaria en neurociencia cognitiva y la informática puede ofrecer insights sobre cómo las máquinas pueden mejorar su capacidad para distinguir entre inferencias válidas y alucinaciones. Por ejemplo, la inclusión de mecanismos de revisión y validación en tiempo real en los sistemas de IA, similares a los procesos de verificación de la realidad en el pensamiento humano, podría ayudar a la IA a reconocer y corregir sus propios errores de generación.
Inspirándose en la neuroplasticidad del cerebro, los sistemas de IA podrían diseñarse para aprender de sus errores de una manera que imite cómo los humanos ajustan sus percepciones y creencias en respuesta a nuevas informaciones. Esto podría realizarse a través de técnicas como el aprendizaje activo, donde la IA busca activamente feedback para ajustar sus modelos internos, o mediante algoritmos que simulan la introspección y la metacognición humana, evaluando críticamente sus propias respuestas y ajustándolas en consecuencia.
Para lograr esto, los sistemas de IA necesitarían no solo un gran volumen de datos, sino también un marco de aprendizaje que permita la adaptabilidad y la flexibilidad en la generación de respuestas. Además, la ética y la filosofía podrían jugar un papel importante en la definición de lo que significa para una IA “comprender” su error, y cómo puede integrar de manera efectiva ese entendimiento en su procesamiento futuro.
El desafío está en equilibrar la capacidad de la IA para generar respuestas creíbles y útiles sin caer en la generación de información inexacta. A medida que este campo de estudio avanza, será crucial mantener un diálogo continuo entre los desarrolladores de IA, psicólogos, neurocientíficos y filósofos para asegurar que los avances tecnológicos reflejen de manera responsable y precisa la complejidad del pensamiento humano. La búsqueda de la verdad y la precisión, por tanto, no es solo un desafío técnico, sino también uno conceptual y filosófico, reflejando la complejidad de entender la mente, ya sea orgánica o artificial.
Fuentes:
Ethic — El cerebro humano no busca la verdad: una explicación científica a por qué mentimos
TELUS International — Generative AI Hallucinations: Explanation and Prevention
https://www.telusinternational.com
Nature — Brain makes decisions before you even know it
Psychology Today — Psychology of the Left Hemisphere: The Brain’s Interpreter
https://www.psychologytoday.com
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