Revelando Alucinaciones de IA Descifrando el Lado Oscuro de los Modelos de IA

Alucinaciones de IA Descifrando el Lado Oscuro

Una introducción a la IA explicada

Originalmente publicado en louisbouchard.ai, ¡léelo 2 días antes en mi blog!

¡Mira los videos completos con un ejemplo aplicado mostrado!

Los modelos de inteligencia artificial potentes como DALLE o ChatGPT son muy útiles y divertidos de usar. ¿Pero qué sucede cuando están equivocados?

¿Y si te mienten sin siquiera saber que están mintiendo? A menudo llamados alucinaciones, estos problemas pueden ser perjudiciales, especialmente si confiamos ciegamente en la IA. Deberíamos poder rastrear y explicar cómo esos modelos de IA toman decisiones y generan resultados.

Para ilustrar esto, veamos un ejemplo muy simple. Eres un científico investigador que tiene como objetivo construir un modelo capaz de clasificar imágenes, lo que significa identificar cuál es el objeto principal en la imagen. Reúnes un par de imágenes de diferentes objetos y entrenas un algoritmo para entender qué hace que un gato sea un gato, un perro sea un perro, etc. Ahora esperas que tu modelo pueda identificar esos objetos en cualquier imagen y publicarlo en tu sitio web para que cualquiera lo use.

Antes de hacerlo, lo pruebas para asegurarte de que funcione bien. Aquí vemos que el modelo es bastante preciso. De hecho, encontró que eran imágenes de animales y, más precisamente, incluso encontró que era un gato, un perro y un tiburón. ¡Genial! ¡Es hora de publicarlo en línea y tu trabajo está terminado!

Bueno, eso está lejos de la realidad. ¿Y si tu modelo en realidad tuvo suerte? O peor aún, ¿si está tomando decisiones basadas en partes completamente no relacionadas de la imagen? Aquí es donde entra en juego un tema muy importante: la explicabilidad. Por ejemplo…

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