El efecto Nelson Mandela de la tecnología: Alucinaciones con IA [Con consejos para reducirlas]

Hay poca diferencia entre las alucinaciones de los seres humanos y las de la IA. 😵‍💫

Ambas pueden recordar hechos de forma incorrecta, inventar afirmaciones ficticias y sacar conclusiones erróneas. Sin embargo, las alucinaciones humanas tienen su origen en sesgos cognitivos y distorsiones mentales, y rara vez influyen en nuestra toma de decisiones cotidiana. Por otro lado, las alucinaciones de la IA pueden resultar muy costosas, ya que estas herramientas presentan información incorrecta como si fuera real, y además con gran seguridad.

Entonces, ¿significa esto que debemos dejar de utilizar estas herramientas de IA que, por lo demás, son útiles? ¡No!

Con un poco de discernimiento y mejores indicaciones, puede fácilmente cambiar el rumbo de la IA a su favor, y eso es precisamente lo que le ayudaremos a hacer en esta entrada del blog. Trataremos los siguientes temas:

¿Qué son las alucinaciones de IA?

El fenómeno por el cual los modelos de IA generativa producen información incorrecta como si fuera verdadera se denomina alucinación de IA.

A continuación, se incluye un extracto de cómo Avivah Litan, vicepresidenta y analista de Gartner, explica las alucinaciones de la IA:

...resultados completamente inventados a partir de un modelo de lenguaje grande. Aunque representan hechos completamente inventados, los resultados del LLM (modelo de lenguaje grande) los presentan con confianza y autoridad.

Modelos de IA con alucinaciones: orígenes y evolución

En el amplio glosario de la IA, el término «alucinación de IA» es relativamente nuevo. Sin embargo, su existencia se remonta a los inicios de los sistemas de IA en la década de 1950. Desde un punto de vista académico, el concepto apareció por primera vez en los trabajos de investigación con el título «Actas: Cuarta Conferencia Internacional IEEE sobre Reconocimiento Automático de Rostros y Gestos» en 2000.

El conocimiento de las alucinaciones de los modelos de IA cobró mayor relevancia a finales de la década de 2010, con el auge de grandes nombres como Google DeepMind y ChatGPT. En los últimos tiempos, los usuarios han estado expuestos a varios ejemplos de alucinaciones de IA. Por ejemplo, un estudio de 2021 reveló que un sistema de IA entrenado con imágenes de pandas identificaba erróneamente objetos no relacionados, como jirafas y bicicletas, como pandas.

En otro estudio de 2023 realizado por la Biblioteca Nacional de Medicina, los investigadores examinaron la precisión de las referencias en los artículos médicos generados por ChatGPT. De las 115 referencias, solo el 7 % resultó ser preciso, mientras que el 47 % era completamente inventado y el 46 % era auténtico pero inexacto. 😳

Cuatro elementos que contribuyen a las alucinaciones de IA

Las alucinaciones de IA se producen debido a cuatro factores inherentes y, en su mayoría, técnicos:

1. Datos de entrenamiento inexactos o sesgados

Los datos utilizados en el aprendizaje automático son los que, en última instancia, determinan el contenido generado por un modelo de IA. Los datos de entrenamiento de baja calidad pueden estar plagados de errores, sesgos o inconsistencias, lo que puede corromper el algoritmo final. Esa IA aprenderá información distorsionada y será más propensa a generar resultados inexactos.

Lectura adicional: Descubra la diferencia entre el aprendizaje automático y la IA.

2. Brecha de interpretación

Los modelos de IA pueden verse desconcertados por expresiones idiomáticas, jerga, sarcasmo, lenguaje coloquial y otros matices del lenguaje humano, lo que lleva al sistema a producir información sin sentido o inexacta. En otras situaciones, incluso si sus datos de entrenamiento son buenos, el modelo puede carecer de la programación necesaria para comprenderlos correctamente, lo que da lugar a interpretaciones erróneas y alucinaciones.

3. Déficit de datos reales

A diferencia de las tareas con respuestas claras correctas e incorrectas, las tareas generativas carecen de una verdad fundamental definitiva, por así decirlo, de la que el modelo pueda aprender. Esta ausencia de un punto de referencia dificulta que el modelo distinga lo que tiene sentido y lo que no, lo que da lugar a respuestas inexactas.

4. La trampa de la complejidad

Aunque los modelos altamente inteligentes como GPT-4 ofrecen grandes capacidades, su complejidad puede ser un arma de doble filo. Muchos modelos de IA cometen errores al sobrecargar los datos o memorizar patrones irrelevantes, lo que conduce a la generación de información falsa. Las indicaciones mal diseñadas también dan lugar a resultados inconsistentes con modelos de IA más complejos.

Cómo y por qué se producen las alucinaciones de IA: perspectiva de procesamiento

Los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT y Bard de Google, impulsan el dinámico mundo de la IA generativa, generando textos similares a los humanos con una fluidez notable. Sin embargo, bajo su eficacia se esconde un límite crucial: la falta de comprensión contextual del mundo que describen.

Para comprender cómo se produce una alucinación de IA, debemos profundizar en el funcionamiento interno de los LLM. Imagínelos como vastos archivos digitales llenos de libros, artículos e intercambios en redes sociales.

Para procesar datos, los LLM:

A medida que los LLM procesan más datos, comienzan a identificar patrones en el lenguaje, como reglas gramaticales y asociaciones de palabras. Por ejemplo, una herramienta de IA para un asistente virtual (VA) puede observar las respuestas del VA a las quejas habituales de los clientes y sugerir soluciones mediante la identificación de determinadas palabras clave. Lamentablemente, cualquier error en este proceso puede ser un desencadenante de una alucinación.

Básicamente, la IA nunca llega a comprender el verdadero significado de las palabras que manipula. La profesora Emily M. Bender, experta en lingüística, resume a la perfección la perspectiva de un LLM: Si ves la palabra «gato», inmediatamente te evoca experiencias relacionadas con los gatos y cosas sobre los gatos. Para el modelo de lenguaje grande, es una secuencia de caracteres C-A-T. 😹

Ejemplos de alucinaciones de IA en nuestro mundo

Las alucinaciones de IA plantean un desafío multifacético, como lo demuestran varios ejemplos de la vida real. Eche un vistazo a cuatro categorías. 👀

1. Profesión jurídica

En mayo de 2023, un abogado tuvo que afrontar las consecuencias tras utilizar ChatGPT para redactar una moción que contenía opiniones jurídicas y citas ficticias, sin ser consciente de la capacidad del modelo para generar texto erróneo.

2. Desinformación sobre personas

ChatGPT se ha utilizado para difundir narrativas falsas, como acusar a un profesor de derecho de acoso e implicar erróneamente a un alcalde australiano en un caso de soborno, lo que ha provocado daños a la reputación, entre otras graves consecuencias.

3. Ataques intencionados o adversarios

Los actores maliciosos pueden manipular sutilmente los datos, provocando que los sistemas de IA interpreten erróneamente la información. Por ejemplo, alguien configuró un sistema de IA para que identificara erróneamente una imagen de un gato como la de un guacamole, lo que pone de relieve la vulnerabilidad debida a un control deficiente de las herramientas de IA.

4. Chatbots IA

Imagina interactuar con chatbots de IA para buscar información o simplemente por diversión. Aunque sus respuestas pueden ser interesantes, hay muchas posibilidades de que sean completamente inventadas.

Tomemos el caso de King Renoit, por ejemplo. Piensa en ChatGPT y en cualquier otro chatbot de IA. Pregunta a ambos: ¿Quién era King Renoit? 👑

Con «barreras de protección» (*un marco establecido para garantizar resultados positivos e imparciales), ChatGPT podría admitir que no sabe la respuesta. Sin embargo, una herramienta de IA menos restrictiva creada con la misma tecnología subyacente (GPT) podría inventar con total confianza una biografía para este rey inexistente.

Tipos de alucinaciones de IA posibles en un sistema de IA generativa

Las alucinaciones de IA varían en gravedad y pueden tener un intervalo que va desde sutiles inconsistencias fácticas hasta auténticas tonterías. Centrémonos en tres tipos comunes de alucinaciones de IA:

1. Alucinaciones con conflictos de entrada

Estas se producen cuando los LLM generan contenido que contradice o se desvía significativamente de la indicación original proporcionada por el usuario.

Imagina que le preguntas a un asistente de IA: ¿Cuáles son los animales terrestres más grandes?

Y recibiendo la respuesta: ¡Los elefantes son conocidos por sus impresionantes habilidades de vuelo!

2. Alucinaciones que entran en conflicto con el contexto

Estas se producen cuando los LLM generan respuestas que se alejan de la información previamente establecida dentro de la misma conversación.

Supongamos que está manteniendo una conversación con una IA sobre Plutón y el sistema solar, y la herramienta le habla del terreno frío y rocoso del planeta enano. Ahora bien, si le pregunta además si Plutón tiene compatibilidad con la vida, el LLM empieza a describir frondosos bosques verdes y vastos océanos en el planeta. ¡Vaya! ☀️

3. Alucinaciones que contradicen los hechos

Entre las formas más frecuentes de alucinaciones de IA se encuentran las inexactitudes fácticas, en las que el texto generado parece plausible, pero en última instancia es falso. Aunque el concepto general de la respuesta puede coincidir con la realidad, los detalles pueden ser erróneos.

Por ejemplo, en febrero de 2023, el chatbot Bard IA de Google afirmó erróneamente que el telescopio espacial James Webb había capturado las primeras imágenes de un planeta más allá de nuestro sistema solar. Sin embargo, la NASA confirmó que las primeras imágenes de exoplanetas se obtuvieron en 2004, antes del lanzamiento del telescopio espacial James Webb en 2021.

Impacto de las alucinaciones de IA

Aunque las herramientas de IA tardan unos milisegundos en generar respuestas o soluciones, el impacto de una respuesta incorrecta puede ser grave, especialmente si el usuario no es muy perspicaz. Algunas consecuencias comunes son:

Cómo mitigar los problemas de alucinaciones de IA

A continuación, le ofrecemos algunos consejos y trucos de expertos para mitigar las alucinaciones generativas de la IA.

Garantice la diversidad y la representación en los datos de entrenamiento.

Como hemos comentado en secciones anteriores, la insuficiencia de datos de entrenamiento a menudo hace que un modelo de IA sea propenso a las alucinaciones. Por lo tanto, si usted es quien está creando una herramienta de IA, asegúrese de que se entrene con conjuntos de datos diversos y representativos, incluidas fuentes de sistemas de registro. La idea es capacitar a los LLM para que generen respuestas con información contextualmente relevante, algo que los modelos públicos a menudo no consiguen.

Una técnica muy eficaz, conocida como generación aumentada por recuperación (RAG), presenta a los LLM un conjunto de conocimientos seleccionados, lo que limita su tendencia a las alucinaciones. Además, la inclusividad y la representación en diversos ámbitos de los conjuntos de datos, así como las actualizaciones y ampliaciones periódicas, mitigan el riesgo de obtener resultados sesgados.

Y si solo es un usuario, lo único que tiene que hacer es elegir una herramienta de IA que esté mejor entrenada que los modelos públicos. Por ejemplo, puede optar por ClickUp Brain, la primera red neuronal de IA generativa del mundo entrenada con conjuntos de datos altamente contextuales.

A diferencia de las herramientas GPT genéricas, ClickUp Brain ha sido entrenado y optimizado para una variedad de roles de trabajo y casos de uso. Sus respuestas son coherentes y relevantes para cada situación, y puede aprovechar la herramienta para:

Cree indicaciones sencillas y directas

La ingeniería de indicaciones puede ser otra solución eficaz para generar respuestas más predecibles y precisas de los modelos de IA.

La calidad y la precisión de los resultados generados por los LLM son directamente proporcionales a la claridad, especificidad y precisión de las indicaciones que reciben. Por eso es fundamental prestar atención a los detalles durante la fase de indicación, ya que le permite proporcionar a los LLM instrucciones claras y pistas contextuales. Elimine cualquier detalle irrelevante o frases complicadas para facilitar respuestas más precisas y evitar las alucinaciones de la IA.

Experimente con una técnica llamada «ajustes de temperatura».

La temperatura en la IA es un parámetro crucial que determina el grado de aleatoriedad en los resultados del sistema. Dictamina el equilibrio entre diversidad y conservadurismo, ya que las temperaturas más altas son desencadenantes de una mayor aleatoriedad y las temperaturas más bajas producen resultados deterministas.

Compruebe si la herramienta de IA que utiliza permite un ajuste de temperatura más bajo para mejorar la precisión de las respuestas, especialmente cuando se busca información basada en hechos. Recuerde que, aunque las temperaturas más altas aumentan el riesgo de alucinaciones, también aportan más creatividad a las respuestas.

¿Cómo ayuda ClickUp a mitigar las alucinaciones de IA?

ClickUp es una plataforma versátil de trabajo y productividad diseñada para optimizar la gestión de tareas, la organización del conocimiento y la colaboración entre equipos. Cuenta con un modelo de IA nativo, ClickUp Brain, que permite a los equipos acceder a información precisa y a funciones de IA exactas en diversos casos de uso.

ClickUp puede reducir el riesgo de alucinaciones de IA en su producción diaria de dos maneras:

1. Aprovechar las plantillas de indicaciones de IA expertas de ClickUp

Las plantillas de indicaciones de IA están diseñadas para ayudarle a trabajar con ChatGPT y herramientas similares de forma más eficiente, con el objetivo de prevenir las alucinaciones de IA. Puede encontrar indicaciones cuidadosamente adaptadas y personalizables para docenas de casos de uso, desde marketing hasta recursos humanos. Exploremos las opciones para:

ClickUp ChatGPT indicaciones para ingeniería

La plantilla ClickUp ChatGPT Prompts for Engineering ofrece más de 12 categorías de conjuntos de indicaciones, entre las que se incluyen la codificación de IA, los informes de errores y el análisis de datos. Qué incluye:

Con indicaciones específicas como «Necesito crear un modelo que pueda predecir con precisión [el resultado deseado] basándose en [el conjunto de datos]», proporcionas instrucciones claras y te aseguras de que el cálculo final sea fiable y preciso.

Además, puede acceder a la asistencia de IA integrada para tareas de redacción técnica, como la elaboración de manuales de usuario, propuestas e informes de investigación.

ClickUp ChatGPT Indicaciones para escribir

La plantilla ClickUp ChatGPT Prompts for Writing le ayuda a generar sin esfuerzo ideas y contenidos nuevos para artículos, entradas de blog y otros formatos de contenido, a crear historias cautivadoras con perspectivas únicas que conecten con sus lectores y a pensar en temas y enfoques novedosos para revitalizar su escritura.

Por ejemplo, la indicación de esta plantilla —Necesito redactar un [tipo de documento] persuasivo que convenza a mis lectores de que realicen [la acción deseada]— le ayuda a transmitir tres cosas principales a ChatGPT:

Estas instrucciones permiten que el modelo de IA genere un texto muy detallado que tenga en cuenta todas sus necesidades sin producir contenido falso.

Qué incluye:

ClickUp ChatGPT Indicaciones para la gestión de proyectos

¿Está cansado de las complejidades de los proyectos? ¡No deje que la sobrecarga de datos le agobie! Con la plantilla ClickUp ChatGPT Prompts para la gestión de proyectos, puede multiplicar por diez su productividad.

Esta plantilla integral ofrece diversas indicaciones para abordar prácticamente cualquier reto de gestión de proyectos:

Espere indicaciones como: «Busco estrategias para garantizar la entrega exitosa del proyecto y minimizar el riesgo asociado con [tipo de proyecto]», para personalizar una estrategia personalizada que minimice el riesgo en cualquier tipo de proyecto.

2. Uso de ClickUp Brain para crear contenido generado por IA de alta calidad profesional

ClickUp Brain es una red neuronal que puede convertirse en el impulsor secreto de la productividad de su equipo. Tanto si es gerente como desarrollador, puede aprovechar fácilmente sus más de 100 indicaciones específicas para cada rol, basadas en investigaciones, para facilitar cualquier trabajo. Por ejemplo, puede utilizar la herramienta para generar ideas y crear informes sobre:

También existe la opción de resumir todas las actualizaciones semanales del proyecto para ayudarte a obtener una visión general rápida de tu trabajo. Y, si te dedicas a gestionar documentos de proyectos, como POE, contratos o directrices, ¡las funciones de redacción de ClickUp Brain son justo lo que necesitas!

Además de ser una herramienta de IA generativa, ClickUp Brain es un gestor de conocimientos para la cartera de su empresa. Su red neuronal conecta todas sus tareas, documentos y debates de trabajo: puede extraer datos relevantes con simples preguntas y comandos.

Opiniones sobre las alucinaciones de IA

El problema de las alucinaciones de IA suscita puntos de vista contrapuestos dentro de la comunidad de IA.

Por ejemplo, OpenAI, el creador de ChatGPT, reconoce que el problema de las alucinaciones es una preocupación importante. El cofundador John Schulman destaca el riesgo de la fabricación, afirmando: «Nuestra mayor preocupación era la veracidad, porque al modelo le gusta inventar cosas».

Por otro lado, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, tiene una vista diferente sobre la IA, que considera que su capacidad para generar alucinaciones es un signo de creatividad e innovación. Esta perspectiva contrastante subraya la complejidad de las narrativas públicas en torno a los resultados y las expectativas de la IA.

IBM Watson es otra solución que ayudó a explorar cuestiones sobre el desarrollo responsable de la IA y la necesidad de contar con salvaguardias sólidas. Cuando IBM Watson se propuso analizar datos médicos de posibles pacientes con cáncer, el modelo generó recomendaciones inexactas, lo que dio lugar a pruebas confusas.

Reconociendo las limitaciones de Watson, IBM hizo hincapié en la necesidad de la colaboración humana con la IA. Esto condujo al desarrollo de Watson OpenScale, una plataforma abierta que proporciona a los usuarios herramientas para controlar la IA, lo que garantiza una mayor equidad y la reducción de sesgos.

Utilice ClickUp para prevenir las alucinaciones de IA.

Aunque empresas tecnológicas líderes como Google, Microsoft y OpenAI buscan activamente soluciones para minimizar estos riesgos, los equipos modernos no pueden esperar eternamente a que llegue una solución.

No se puede ignorar el peligro de las alucinaciones de IA, pero es un problema bastante fácil de resolver si se utilizan las herramientas adecuadas y se aplica el buen sentido común humano de siempre. ¿La mejor solución? Aprovecha las indicaciones específicas del sector, las plantillas gratuitas y las funciones de redacción de ClickUp para minimizar las instancias de alucinaciones.

¡Regístrese hoy mismo en ClickUp para empezar a recibir indicaciones que lo ayuden a abrirse camino hacia el éxito! ❣️