Las alucinaciones de IA son resultados incorrectos o engañosos que generan los modelos de IA. Estos errores pueden deberse a diversos factores, como datos de entrenamiento insuficientes, suposiciones incorrectas realizadas por el modelo o sesgos en los datos usados para entrenar el modelo.
Generalmente, si un usuario realiza una solicitud a una herramienta de IA generativa, desea un output que aborde adecuadamente la solicitud (es decir, una respuesta correcta a una pregunta). Sin embargo, a veces los algoritmos de IA producen outputs que no se basan en datos de entrenamiento, son decodificados incorrectamente por el transformador o no siguen ningún patrón identificable. En otras palabras, "alucina" la respuesta.
El término puede parecer paradójico, dado que las alucinaciones suelen asociarse con el cerebro humano o animal, no con las máquinas. Pero desde un punto de vista metafórico, la alucinación describe con precisión estos outputs, especialmente en el caso del reconocimiento de imágenes y patrones (donde los outputs pueden tener un aspecto verdaderamente surrealista).
Las alucinaciones de IA son similares a cómo los humanos a veces ven figuras en las nubes o caras en la luna. En el caso de la IA, estas interpretaciones erróneas se producen debido a varios factores, como el sobreajuste, el sesgo/inexactitud de los datos de entrenamiento y la alta complejidad del modelo.
Utiliza datos de entrenamiento de alta calidad
Los modelos de IA generativa se basan en los datos de entrada para completar las tareas, por lo que la calidad y la relevancia de los conjuntos de datos de entrenamiento determinarán el comportamiento del modelo y la calidad de sus outputs. Para prevenir las alucinaciones, asegúrese de que los modelos de IA se entrenan en datos diversos, equilibrados y bien estructurados. Esto ayudará a que su modelo minimice el sesgo del output, comprenda mejor sus tareas y produzca outputs más eficaces.
Define el propósito al que servirá su modelo de IA
La explicación detallada de cómo utilizará el modelo de IA (así como cualquier limitación en el uso del modelo) ayudará a reducir las alucinaciones. Su equipo u organización debe establecer las responsabilidades y limitaciones del sistema de IA elegido; esto ayudará al sistema a completar las tareas de manera más efectiva y minimizará los resultados irrelevantes y "alucinantes".
Utiliza plantillas de datos
Las plantillas de datos proporcionan a los equipos un formato predefinido, lo que aumenta la probabilidad de que un modelo de IA genere outputs que se ajusten a las directrices prescritas. Confiar en plantillas de datos garantiza la coherencia de los outputs y reduce la probabilidad de que el modelo produzca outputs defectuosos.
Limita las respuestas
Los modelos de IA suelen alucinar porque carecen de restricciones que limiten los posibles resultados. Para evitar este problema y mejorar la coherencia general y la precisión de los resultados, defina los límites de los modelos de IA utilizando herramientas de filtrado y/o umbrales probabilísticos claros.
Prueba y perfecciona el sistema continuamente
Probar rigurosamente su modelo de IA antes de su uso es vital para prevenir las alucinaciones, al igual que evaluar el modelo de forma continua. Estos procesos mejoran el rendimiento general del sistema y permiten a los usuarios ajustar y/o volver a entrenar el modelo a medida que los datos envejecen y evolucionan.
Confía en la supervisión humana
Asegurarse de que un ser humano valida y revisa los outputs de la IA es una última medida de respaldo para evitar las alucinaciones. La participación de la supervisión humana garantiza que, si la IA alucina, un humano estará disponible para filtrarla y corregirla. Un revisor humano también puede ofrecer experiencia en la materia que mejore su capacidad para evaluar el contenido de IA en cuanto a precisión y relevancia para la tarea.
Si bien la alucinación de la IA es ciertamente un resultado no deseado en la mayoría de los casos, también presenta una serie de casos de uso intrigantes que pueden ayudar a las organizaciones a aprovechar su potencial creativo de manera positiva. Algunos ejemplos son:
Arte y diseño
La alucinación de la IA ofrece un enfoque novedoso de la creación artística, proporcionando a artistas, diseñadores y otros creativos una herramienta para generar imágenes visualmente impresionantes e imaginativas. Con las capacidades alucinatorias de la inteligencia artificial, los artistas pueden producir imágenes surrealistas y oníricas que pueden generar nuevas formas y estilos artísticos.
Visualización e interpretación de datos
La alucinación de la IA puede racionalizar la visualización de datos al exponer nuevas conexiones y ofrecer perspectivas alternativas sobre información compleja. Esto puede ser particularmente valioso en campos como las finanzas, donde la visualización de tendencias de mercado complejas y datos financieros facilita una toma de decisiones y un análisis de riesgos más matizados.
Juegos y realidad virtual (VR)
La alucinación de la IA también mejora las experiencias inmersivas en los juegos y la realidad virtual. El empleo de modelos de IA para alucinar y generar entornos virtuales puede ayudar a los desarrolladores de juegos y diseñadores de realidad virtual a imaginar nuevos mundos que lleven la experiencia del usuario al siguiente nivel. La alucinación también puede añadir un elemento de sorpresa, imprevisibilidad y novedad a las experiencias de juego.
