El problema de la caja negra (entrevista a chatGPT)
Uno de nuestros alumnos nos preguntaba ayer por el problema de la caja negra con las herramientas de Inteligencia Artificial. Este problema se plantea cuando pedimos a una IA que genere un resultado a partir de una petición: obtenemos la respuesta, pero no tenemos información acerca del proceso que se ha seguido para producirla.
Esto es muy importante a la hora de valorar la respuesta de una IA generativa. Debemos tener siempre presente que las herramientas generativas de Inteligencia Artificial deben ser supervisadas por un humano. Esto es especialmente peliagudo al emplear las herramientas generadoras de texto, entrenadas para dar respuestas coherentes pero no necesariamente correctas. Si no leemos con atención y no contrastamos la información corremos el riesgo de aceptar como válida información incorrecta, no actualizada o falsa.
En StarBótica enseñamos a nuestros alumnos cómo emplear correctamente estas herramientas, para que puedan aprovechar las ventajas de las nuevas tecnologías que están a nuestro alcance sin caer en un mal uso de las mismas.
Hemos entrevistado a nuestro chatbot favorito, chatGPT, para que nos cuente algo más sobre este problema. Esto es lo que nos ha respondido.
¿Me puedes hablar del problema de la caja negra en referencia a la inteligencia artificial?
La caja negra se refiere a un sistema o modelo de inteligencia artificial (IA) que es difícil de entender o interpretar. Esto se debe a que su funcionamiento interno no es transparente y no se pueden verificar o examinar sus procesos internos. Esto puede ser problemático, ya que puede ser difícil determinar cómo un sistema de IA toma decisiones o produce resultados, y puede hacer que sea difícil confiar en su precisión y fiabilidad. Por lo tanto, se requieren métodos para hacer que los sistemas de IA sean más interpretables y transparentes, de modo que se pueda entender mejor su funcionamiento y se puedan detectar y corregir posibles errores o problemas.
¿Cómo podemos detectar dichos errores o problemas?
Hay varias maneras de detectar y corregir errores o problemas en sistemas de inteligencia artificial. Una de ellas es mediante el uso de técnicas de validación y pruebas exhaustivas, que permiten evaluar el desempeño de un sistema de IA en diferentes situaciones y condiciones. Esto puede ayudar a identificar posibles errores o puntos débiles en el sistema, y a tomar medidas para corregirlos. Otra forma de detectar errores o problemas es mediante el uso de técnicas de interpretabilidad, que permiten examinar y entender cómo un sistema de IA toma decisiones y produce resultados. Esto puede ayudar a detectar posibles errores o problemas en la lógica o los procesos internos del sistema, y a tomar medidas para corregirlos.
¿Me puedes dar un ejemplo?
Un ejemplo de cómo se pueden utilizar técnicas de validación y pruebas para detectar y corregir errores en sistemas de inteligencia artificial es el siguiente: supongamos que se desarrolla un sistema de IA para reconocimiento de imágenes que debe ser capaz de identificar diferentes objetos en una foto. Una vez que se ha desarrollado el sistema, se pueden utilizar diferentes técnicas de validación y pruebas para evaluar su desempeño en diferentes situaciones. Por ejemplo, se pueden proporcionar al sistema un conjunto de imágenes que incluyan diferentes objetos, y se pueden medir cuántos de ellos el sistema es capaz de identificar correctamente. Si se encuentra que el sistema tiene un desempeño bajo en ciertas situaciones, eso puede indicar que hay un error o un problema en el sistema, y se pueden tomar medidas para corregirlo.
Uno de los aspectos más importantes a la hora de desarrollar un sistema de inteligencia artificial es el conjunto de datos que se utiliza para entrenarlo. Estos datos deben ser relevantes y precisos, y deben representar adecuadamente el problema o tarea que el sistema de IA debe resolver. Si los datos utilizados para entrenar un sistema de IA son insuficientes, poco precisos o no representativos, eso puede afectar el desempeño del sistema y puede llevar a resultados poco precisos o inexactos.
¿Cómo puedo saber los datos con los que se ha entrenado a una inteligencia artificial?
Para saber qué datos se han utilizado para entrenar un sistema de IA, lo primero que debes hacer es buscar información sobre el sistema en cuestión. Esto puede incluir leer documentos técnicos o informes que describan el sistema y su funcionamiento, o bien, consultar a las personas o empresas que lo hayan desarrollado. Si no se dispone de esta información, o si no es suficientemente detallada, otra opción es examinar el sistema de IA directamente, utilizando técnicas de interpretabilidad para intentar entender cómo funciona y qué datos ha utilizado para aprender. Sin embargo, esto puede ser un proceso complicado y requerir cierto conocimiento técnico.
¿Cómo puedo saber qué proceso sigue una inteligencia artificial para generar una respuesta a mi pregunta?
Para saber qué proceso sigue un sistema de inteligencia artificial para generar una respuesta a una pregunta, lo primero que debes hacer es buscar información sobre el sistema en cuestión. Esto puede incluir leer documentos técnicos o informes que describan el sistema y su funcionamiento, o bien, consultar a las personas o empresas que lo hayan desarrollado. Si no se dispone de esta información, o si no es suficientemente detallada, otra opción es examinar el sistema de IA directamente, utilizando técnicas de interpretabilidad para intentar entender cómo funciona y cómo genera sus respuestas. Sin embargo, esto puede ser un proceso complicado y requerir cierto conocimiento técnico.
En general, la mayoría de sistemas de inteligencia artificial utilizan un proceso de aprendizaje automático para generar sus respuestas. Esto implica que el sistema ha sido entrenado con un conjunto de datos que incluyen preguntas y respuestas, y que ha aprendido a asociar preguntas similares con respuestas similares. Cuando se le presenta una nueva pregunta, el sistema la compara con las preguntas que ha visto en el pasado y utiliza su conocimiento adquirido para generar una respuesta. En general, este proceso puede ser complejo y puede incluir diversos pasos y etapas, como el preprocesamiento de la pregunta, la búsqueda de patrones relevantes en los datos, la selección y combinación de diferentes piezas de información, y la generación de una respuesta en un formato adecuado.