¿Por qué las IA conversacionales a veces proporcionan respuestas incorrectas o no completan las tareas con precisión?
Texto del Pitch Avatar equipo para ayudar a evitar la "falta de comunicación" cuando se trabaja con inteligencia artificial.
Cualquiera que interactúe con la IA conversacional probablemente se habrá dado cuenta de que no siempre está a la altura de la tarea. A veces puede proporcionar respuestas incompletas, no recuperar información específica o producir respuestas estilísticamente incómodas con frases engorrosas, inconsistencias lógicas y elementos repetitivos. Un problema importante son las "alucinaciones mecánicas", en las que la IA genera información deliberadamente errónea, incluidos nombres, obras, citas y referencias ficticias.
¿Por qué sucede esto? Para mayor claridad, describamos las principales razones de los errores en las interacciones conversacionales de IA en forma de lista:
- Limitaciones relacionadas con los datos de entrenamiento. La inteligencia artificial aprende de vastos conjuntos de datos, pero carece de una comprensión humana. Aprende a reproducir los tipos de relaciones y estructuras que ve en la información que recibe. A partir de esto, intenta predecir qué palabras o frases tienen más probabilidades de ser seguidas por otras. Por muy grande que sea la cantidad de datos utilizados para entrenar la IA del diálogo, todavía contiene lagunas sólidas. Es teóricamente imposible que la IA tenga un conocimiento exhaustivo de todo lo que hay en el mundo, ya que la "base de datos" de la humanidad se está expandiendo demasiado rápidamente.
- Falta de capacidad de verificación de hechos. La IA carece de la capacidad de analizar críticamente hechos o verificar información como lo hacen los humanos. Genera respuestas basadas en los datos con los que ha sido entrenado, lo que significa que si los datos del entrenamiento contienen imprecisiones, la IA puede reproducir esos errores. Además, la información contradictoria dentro de los datos puede generar respuestas inconsistentes. Para abordar estos problemas, normalmente es necesario volver a entrenar la IA conversacional con datos actualizados y corregidos.
- Limitaciones de modelos de IA específicos. Prácticamente toda la IA conversacional tiene límites inherentes a sus capacidades. El ejemplo más común es aprender solo de los datos disponibles hasta un determinado momento y no poder aprender o adaptarse en tiempo real.
- La complejidad del lenguaje natural.. El lenguaje natural es un sistema increíblemente complejo, mal equipado para reflejar la verdad absoluta. Depende demasiado del contexto de la conversación y de la visión del mundo de los interlocutores. La naturaleza multifacética y en constante evolución del lenguaje humano plantea un desafío importante para la IA. Muchos matices que sólo pueden entenderse en un contexto determinado conducen a menudo a la generación de información errónea. Debido a la ambigüedad del lenguaje natural, la IA puede malinterpretar la consulta de un usuario. Es un buen momento para reiterar uno de los consejos más comunes para comunicarse con IA conversacional: mantener las tareas lo más breves e inequívocas posible, evitando la jerga, la ambigüedad y el subtexto.
- Falta de cosmovisión. A diferencia de los humanos, la IA carece de una comprensión común del mundo determinada por la educación, la cultura social y la experiencia personal. Como resultado, la IA no puede basarse en una visión del mundo coherente a la hora de generar respuestas. Esto a menudo conduce a información fuera de tema o irrelevante, particularmente en respuesta a consultas amplias o generales.
- Deseo de llenar vacíos de conocimiento (“delirios de máquinas”). Una de las principales razones de las llamadas "alucinaciones mecánicas" es que cuando una IA de diálogo recibe una consulta de un usuario, intenta generar una respuesta que tenga más probabilidades de coincidir con esa consulta en función de su aprendizaje. Si la IA encuentra falta de información para generar una respuesta completa, puede intentar “llenar el vacío” basándose en lo que ha visto en los datos. Esto puede llevar a generar información que es una especie de suposición. Parece plausible, pero en realidad es ficticio. Desafortunadamente, a diferencia de los humanos, la IA moderna aún no tiene la capacidad de probar sus suposiciones basándose en la experiencia personal, la intuición o la comprensión contextual.
Esperamos que esta información le ayude a utilizar herramientas basadas en IA de forma más eficaz, como nuestro asistente de contenido en línea, Pitch Avatar.
¡Le deseamos buena suerte, éxito y grandes beneficios!
