{"id":5453,"date":"2023-12-20T14:30:18","date_gmt":"2023-12-20T17:30:18","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/?p=5453"},"modified":"2023-12-21T14:30:12","modified_gmt":"2023-12-21T17:30:12","slug":"es-que-la-inteligencia-artificial-tiene-alucinaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/12\/20\/es-que-la-inteligencia-artificial-tiene-alucinaciones\/","title":{"rendered":"\u00bfEs que la Inteligencia Artificial tiene <em>alucinaciones<\/em>?"},"content":{"rendered":"<p><strong>Por Ernesto Spinak<\/strong><\/p>\n<div id=\"attachment_5454\" style=\"width: 310px\" class=\"wp-caption alignright\"><a href=\"http:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/12\/Artificial_intelligence_prompt_completion_by_dalle_mini.jpg\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-5454\" class=\"wp-image-5454 size-medium\" title=\"Finalizaci\u00f3n de redes neuronales para &quot;inteligencia artificial&quot;, como en DALL-E mini.\" src=\"http:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/12\/Artificial_intelligence_prompt_completion_by_dalle_mini-300x300.jpg\" alt=\"Finalizaci\u00f3n de redes neuronales para &quot;inteligencia artificial&quot;, como en DALL-E mini.\" width=\"300\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/12\/Artificial_intelligence_prompt_completion_by_dalle_mini-300x300.jpg 300w, https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/12\/Artificial_intelligence_prompt_completion_by_dalle_mini-150x150.jpg 150w, https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/12\/Artificial_intelligence_prompt_completion_by_dalle_mini-768x768.jpg 768w, https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2023\/12\/Artificial_intelligence_prompt_completion_by_dalle_mini.jpg 1000w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-5454\" class=\"wp-caption-text\"><em>Imagen: <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/File:Artificial_intelligence_prompt_completion_by_dalle_mini.jpg\">Wikimedia Commons<\/a>.<\/em><\/p><\/div>\n<p>La alucinaci\u00f3n (<em>hallucination<\/em>) en el contexto de Procesamiento del Lenguaje Natural, y en general en aplicaciones de IA es un fen\u00f3meno en el que un modelo de lenguaje LLM (<em>Large Language Model<\/em>), percibe patrones que son inexistentes o imperceptibles para los observadores humanos, creando resultados inesperados o incorrectos generados por los modelos de lenguaje. A veces tambi\u00e9n los algoritmos de IA producen resultados que no se basan en datos de entrenamiento, el <em>transformer<\/em><sup>1<\/sup> los decodifica incorrectamente pues no siguen ning\u00fan patr\u00f3n identificable.<\/p>\n<p>Las alucinaciones de la IA pueden tener consecuencias importantes para las aplicaciones del mundo real. Por ejemplo, un modelo de IA usado para el cuidado de la salud podr\u00eda identificar incorrectamente una lesi\u00f3n cut\u00e1nea benigna como maligna, lo que dar\u00eda lugar a intervenciones m\u00e9dicas innecesarias. El principal problema es que las aplicaciones de IA pueden generar texto convincente pero completamente incorrecto o sin sentido. Las alucinaciones pueden variar desde errores f\u00e1cticos inofensivos hasta fabricaciones potencialmente peligrosas como noticias falsas.<\/p>\n<p>Los modelos de lenguaje generalmente no dicen &#8220;no s\u00e9&#8221; cuando no est\u00e1n seguros. Entonces, cuando no pueden resolver la consulta, dan la respuesta que creen que es m\u00e1s probable. Los LLM que vemos hoy operan con <em>tokens<\/em> (ficha simb\u00f3lica o referencia a un identificador). Cada <em>token<\/em> que genera el modelo est\u00e1 influenciado por los <em>tokens<\/em> que le preceden. El modelo intenta predecir el siguiente <em>token<\/em> m\u00e1s probable en funci\u00f3n de la secuencia de <em>tokens<\/em> que ya ha procesado.<\/p>\n<p>Este es el quid de los LLM actuales, pues significa que se basa \u00fanicamente en patrones que ha aprendido durante su fase de entrenamiento.<\/p>\n<p>Existen varios motivos por los que la IA produce alucinaciones, siendo los m\u00e1s destacados y conocidos los que se enumeran en la lista que sigue:<\/p>\n<ul>\n<li><u>Complejidad del lenguaje humano<\/u>: El lenguaje humano es complejo y a menudo ambiguo. Los modelos de lenguaje pueden tener dificultades para comprender completamente el contexto o las sutilezas del lenguaje, lo que puede llevar a generar textos que pueden parecer incoherentes o incorrectas, que es frecuente con los traductores autom\u00e1ticos.<\/li>\n<li><u>Problemas con la calidad de los datos de entrada<\/u>: Si los datos de entrada contienen errores, ruido o informaci\u00f3n contradictoria, el modelo puede generar resultados incorrectos. Los LLM dependen \u00fanicamente de sus datos de capacitaci\u00f3n y carecen de acceso a conocimiento externo del mundo real.<\/li>\n<li><u>Dise\u00f1o del modelo<\/u>: Algunos modelos de lenguaje pueden tener limitaciones en t\u00e9rminos de la arquitectura o los algoritmos utilizados, lo que podr\u00eda contribuir a resultados inesperados.<\/li>\n<li><u>Sesgo de datos de entrenamiento<\/u>: los modelos de LLM se entrenan con grandes cantidades de texto de Internet, que pueden contener informaci\u00f3n err\u00f3nea, estereotipos y sesgos. Estos sesgos pueden llevar al modelo a generar contenido que se alinee con esos sesgos o prejuicios, pero que sea objetivamente incorrectos.<\/li>\n<li><u>Errores de sobreajuste<\/u>: Si un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento espec\u00edficos, puede tener dificultades para generalizar a nuevas situaciones o contextos, lo que podr\u00eda manifestarse como &#8220;<em>alucinaciones<\/em>&#8221; en las predicciones. Modelos como GPT-4 se optimizan para producir texto coherente y relevante al contexto, pero esta optimizaci\u00f3n les lleva en ocasiones a inventar informaci\u00f3n que se ajusta al contexto, aunque no sea cierta.<\/li>\n<li><u>Ausencia de Verificaci\u00f3n Externa:<\/u> Los modelos carecen de la capacidad de verificar informaci\u00f3n de fuentes externas. Dependen de los datos de capacitaci\u00f3n y no tienen acceso a bases de datos de verificaci\u00f3n de hechos en tiempo real.<\/li>\n<li><u>Inferencia contextual:<\/u> los modelos de lenguaje infieren el contexto del texto anterior, pero pueden malinterpretar o extrapolar incorrectamente, lo que provoca alucinaciones.<\/li>\n<li><u>Repetir como loro<\/u> es cuando el LLM simplemente repite informaci\u00f3n o sesgos presentes en sus datos de capacitaci\u00f3n sin un an\u00e1lisis cr\u00edtico.<\/li>\n<li><u>Auto contradicci\u00f3n:<\/u> La auto contradicci\u00f3n ocurre cuando el LLM genera respuestas que contradicen sus propias declaraciones.<\/li>\n<li><u>Divergencia fuente-referencia.<\/u> Una causa importante de alucinaciones surge de la divergencia fuente-referencia en los datos de entrenamiento. Esta divergencia puede ocurrir como resultado de m\u00e9todos heur\u00edsticos de recopilaci\u00f3n de datos o debido a la naturaleza inherente de ciertas tareas de las redes neurales. Cuando los LLM se capacitan con datos con divergencia entre fuente y referencia, pueden generar texto que carece de base en la realidad y se desv\u00eda de la fuente proporcionada.<\/li>\n<li><u>Explotaci\u00f3n a trav\u00e9s de indicaciones de <em>jailbreak.<\/em><sup>2<\/sup><\/u> Otro factor que contribuye a las alucinaciones radica en las elecciones de entrenamiento y modelado realizadas en los modelos neuronales. Los LLM pueden ser vulnerables a la explotaci\u00f3n mediante el uso de indicaciones de &#8220;<em>jailbreak<\/em>&#8221; insertadas en el <em>prompt<\/em>. Al manipular el comportamiento o el resultado del modelo m\u00e1s all\u00e1 de sus capacidades previstas, los individuos pueden explotar vulnerabilidades en la programaci\u00f3n o en la configuraci\u00f3n. Las indicaciones de <em>jailbreak<\/em> pueden generar resultados inesperados y no deseados, lo que permite a los LLM generar texto que no se anticip\u00f3 o predijo originalmente.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La prevalencia de alucinaciones en los LLM, est\u00e1 estimada en una tasa del 15% al 20% para ChatGPT, y puede tener profundas implicaciones para la reputaci\u00f3n de las empresas y la confiabilidad de los sistemas de inteligencia artificial.<\/p>\n<p>A diferencia de las bases de datos o los motores de b\u00fasqueda, los LLM carecen de la capacidad de citar sus fuentes con precisi\u00f3n, ya que generan texto mediante extrapolaci\u00f3n a partir del mensaje proporcionado. Esta extrapolaci\u00f3n puede dar como resultado resultados alucinados que no se alinean con los datos del entrenamiento. Por ejemplo, un estudio sobre alucinaciones en ChatGPT revel\u00f3 que ChatGPT 3.5 exhibi\u00f3 una tasa de \u00e9xito general de aproximadamente el 61%, respondiendo correctamente a 33 indicaciones y proporcionando respuestas incorrectas a 21 indicaciones, lo que result\u00f3 en un porcentaje de alucinaciones del 39%. De manera similar, ChatGPT 4 demostr\u00f3 una tasa de \u00e9xito general de aproximadamente el 72%, respondiendo con precisi\u00f3n 39 indicaciones y equivocando con 15 indicaciones, lo que corresponde a un porcentaje de alucinaciones del 28%.<\/p>\n<p>Mejorar los datos de capacitaci\u00f3n es un proceso continuo que requiere monitoreo, retroalimentaci\u00f3n y refinamiento continuos. Es un paso fundamental para mejorar la precisi\u00f3n y confiabilidad del contenido generado por LLM y al mismo tiempo reducir las alucinaciones.<\/p>\n<p>Es importante se\u00f1alar que la erradicaci\u00f3n completa de las alucinaciones en los modelos de lenguaje es un desaf\u00edo y a\u00fan puede haber casos en los que los modelos generen contenido incorrecto o sesgado. La investigaci\u00f3n y el desarrollo continuos son esenciales para abordar estos problemas y mejorar el rendimiento de grandes modelos de lenguaje.<\/p>\n<p>Para abordar estos problemas, los investigadores y desarrolladores trabajan en mejorar la calidad de los datos de entrenamiento, ajustar los modelos para evitar sesgos, implementar t\u00e9cnicas de regularizaci\u00f3n para evitar el sobreajuste y realizar ajustes en la arquitectura del modelo.<\/p>\n<h3>Mis reflexiones<\/h3>\n<p>Estos son problemas relativamente nuevos y es bueno ver que se est\u00e1n haciendo esfuerzos para resolverlo.<\/p>\n<p>Las alucinaciones de LLM plantean desaf\u00edos importantes a la hora de generar respuestas precisas y confiables, derivados de factores como la divergencia de fuentes y referencias, datos de entrenamiento sesgados y preocupaciones sobre la privacidad, lo que conduce a una posible difusi\u00f3n de informaci\u00f3n err\u00f3nea, contenido discriminatorio y violaciones de la privacidad. Para mitigar los riesgos potenciales, las organizaciones pueden implementar estrategias como preprocesamiento y control de entradas, configuraci\u00f3n del modelo y ajustes de comportamiento, mecanismos de aprendizaje y mejora, y mejora del contexto y el conocimiento.<\/p>\n<p>La mejor manera de mitigar el impacto de las alucinaciones de la IA es detenerlas antes de que sucedan, o sea usar la prevenci\u00f3n. Utilice datos de entrenamiento de alta calidad. Defina l\u00edmites para los modelos de IA utilizando herramientas de filtrado y\/o umbrales probabil\u00edsticos claros.<\/p>\n<p>Finalmente, conf\u00ede en la supervisi\u00f3n humana.<\/p>\n<p>Si la IA alucina, habr\u00e1 un humano disponible para filtrarla y corregirla.<\/p>\n<p>Si la IA no alucinara, ser\u00eda demasiado humana.<\/p>\n<h3>Posts de la serie sobre Inteligencia Artificial (IA)<\/h3>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/08\/14\/gpt-traduccion-automatica-y-que-tan-buenos-son\/\">GPT, traducci\u00f3n autom\u00e1tica y qu\u00e9 tan buenos son: una evaluaci\u00f3n integral<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/08\/30\/inteligencia-artificial-y-comunicacion-de-investigaciones\/\">Inteligencia Artificial y comunicaci\u00f3n de investigaciones<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/11\/17\/ia-como-detectar-textos-producidos-por-chatbox-y-sus-plagios\/\">IA: C\u00f3mo detectar textos producidos por\u00a0<em>chatbox<\/em>\u00a0y sus plagios<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/11\/24\/investigacion-y-comunicacion-cientifica-la-ia-y-la-legislacion-que-se-avecina\/\">Investigaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n cient\u00edfica, la IA y la legislaci\u00f3n que se avecina<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/12\/06\/puede-la-ia-hacer-arbitrajes-confiables-de-articulos-cientificos\/\">\u00bfPuede la IA hacer arbitrajes confiables de art\u00edculos cient\u00edficos?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/12\/20\/es-que-la-inteligencia-artificial-tiene-alucinaciones\/\">\u00bfEs que la Inteligencia Artificial tiene <em>alucinaciones<\/em>?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Notas<\/h3>\n<p>1. Los transformers son un tipo de arquitectura de red neuronal que ha ido ganando popularidad. OpenAI utiliz\u00f3 recientemente Transformers en sus modelos de lenguaje GPT<\/p>\n<p>2. En t\u00e9rminos sencillos, el <em>jailbreak<\/em> es cuando se eliminan restricciones intencionales de software en un dispositivo explotando sus fallas para obtener acceso a su firmware o sistema operativo. Las indicaciones de <em>jailbreak<\/em>, como sugiere el t\u00e9rmino, son esencialmente intentos de eludir ciertos l\u00edmites o restricciones programadas en la IA. Son solicitudes inteligentemente dise\u00f1adas que tienen como objetivo liberar a la IA de su conjunto de reglas predefinidas.<\/p>\n<h3>Referencias<\/h3>\n<p>ADACHI, F.P. Understanding and Mitigating LLM Hallucinations [online]. Towards Data Science via Medium. 2023 [viewed 20 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/understanding-and-mitigating-llm-hallucinations-be88d31c4200\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/towardsdatascience.com\/understanding-and-mitigating-llm-hallucinations-be88d31c4200<\/a><\/p>\n<p>BILAN, M. Hallucinations in LLMs: What You Need to Know Before Integration [online]. Master of Code. 2023 [viewed 20 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/masterofcode.com\/blog\/hallucinations-in-llms-what-you-need-to-know-before-integration\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/masterofcode.com\/blog\/hallucinations-in-llms-what-you-need-to-know-before-integration<\/a><\/p>\n<p>CHUKAMPHAENG, N. A Brief Overview of Hallucination in LLM [online]. Medium. 2023 [viewed 20 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/medium.com\/scb-datax\/a-brief-overview-of-hallucination-in-llm-848716229d6a\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/medium.com\/scb-datax\/a-brief-overview-of-hallucination-in-llm-848716229d6a<\/a><\/p>\n<p>GHOSH, B. Tackling Hallucinations in LLMs [online]. Medium. 2023 [viewed 20 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/medium.com\/@bijit211987\/tackling-hallucinations-in-llms-f2d7cbf35e72\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/medium.com\/@bijit211987\/tackling-hallucinations-in-llms-f2d7cbf35e72<\/a><\/p>\n<p>HEYER, S. Generative AI \u2013 Understand and Mitigate Hallucinations in LLMs [online]. Google Cloud \u2013 Community via Medium. 2023 [viewed 20 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/medium.com\/google-cloud\/generative-ai-understand-and-mitigate-hallucinations-in-llms-8af7de2f17e2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/medium.com\/google-cloud\/generative-ai-understand-and-mitigate-hallucinations-in-llms-8af7de2f17e2<\/a><\/p>\n<p>MISHRA, A.N. Hallucination in Large Language Models [online]. Medium. 2023 [viewed 20 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/medium.com\/@asheshnathmishra\/hallucination-in-large-language-models-2023-f7b4e77855ae\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/medium.com\/@asheshnathmishra\/hallucination-in-large-language-models-2023-f7b4e77855ae<\/a><\/p>\n<p>SERGEI, S. Fixing Hallucinations in LLMs [online]. Better Programming via Medium. 2023 [viewed 20 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/betterprogramming.pub\/fixing-hallucinations-in-llms-9ff0fd438e33\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/betterprogramming.pub\/fixing-hallucinations-in-llms-9ff0fd438e33<\/a><\/p>\n<p>SPINAK, E. GPT, traducci\u00f3n autom\u00e1tica y qu\u00e9 tan buenos son: una evaluaci\u00f3n integral [online]. <em>SciELO en Perspectiva<\/em>, 2023 [viewed 20 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/08\/14\/gpt-traduccion-automatica-y-que-tan-buenos-son\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/08\/14\/gpt-traduccion-automatica-y-que-tan-buenos-son\/<\/a><\/p>\n<p>SPINAK, E. Investigaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n cient\u00edfica, la IA y la legislaci\u00f3n que se avecina [online]. <em>SciELO en Perspectiva<\/em>, 2023 [viewed 20 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/11\/24\/investigacion-y-comunicacion-cientifica-la-ia-y-la-legislacion-que-se-avecina\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/11\/24\/investigacion-y-comunicacion-cientifica-la-ia-y-la-legislacion-que-se-avecina\/<\/a><\/p>\n<p>What are AI hallucinations [online]. IBM. 2023 [viewed 20 December 2023]. Available from: <a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/topics\/ai-hallucinations\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.ibm.com\/topics\/ai-hallucinations<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div class=\"pf-content\">\n<h3>Sobre Ernesto Spinak<a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2013\/10\/spinak.jpg\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignright wp-image-537\" src=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2013\/10\/spinak-150x150.jpg\" alt=\"\" width=\"150\" height=\"150\" \/><\/a><\/h3>\n<p>Colaborador de SciELO, Ingeniero en Sistemas y Lic. en Biblioteconom\u00eda, con Diploma de Estudios Avanzados pela Universitat Oberta de Catalunya y Maestr\u00eda en \u201cSociedad de la Informaci\u00f3n\u201d por la Universidad Oberta de Catalunya, Barcelona \u2013 Espa\u00f1a. Actualmente tiene una empresa de consultor\u00eda que atiende a 14 instituciones de gobierno y universidades en Uruguay con proyectos de informaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las aplicaciones de IA han demostrado capacidades impresionantes, incluida la generaci\u00f3n de respuestas muy fluidas y convincentes. Sin embargo, los LLM, chatbots y dem\u00e1s, son conocidos por su capacidad para generar declaraciones no objetivas o sin sentido, m\u00e1s com\u00fanmente conocidas como &#8220;alucinaciones&#8221;. \u00bfSer\u00e1 que est\u00e1n drogados?<br \/>\n <span class=\"ellipsis\">&hellip;<\/span> <span class=\"more-link-wrap\"><a href=\"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/12\/20\/es-que-la-inteligencia-artificial-tiene-alucinaciones\/\" class=\"more-link\"><span>Read More &rarr;<\/span><\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":5455,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[3],"tags":[7,37,78],"class_list":["post-5453","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analisis","tag-comunicacion-cientifica","tag-etica-en-la-comunicacion-cientifica","tag-inteligencia-artificial"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 5.0.0.1 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"Las aplicaciones de IA han demostrado capacidades impresionantes, incluida la generaci\u00f3n de respuestas muy fluidas y convincentes. 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