La inteligencia artificial tiene una tendencia a elogiar a sus interlocutores humanos, inclusive cuando es consciente de que su postura puede no ser la correcta. En los últimos meses, hemos sido testigos del despliegue de las capacidades de la IA, lo que ha generado un extremo debate sobre su potencial y sus posibles amenazas.
IA se adapta a nuestras respuestas
Pocos estudios resultan tan atrayentes como el anunciado por Jerry Wei y sus colegas de Google DeepMind. En este informe, llegan a una conclusión sorprendente: la Inteligencia-Artificial tiene una inclinación natural hacia la adulación y la confirmación de nuestras opiniones. Este fenómeno parece acentuarse todavía más en las Inteligencia-Artificial más avanzadas.
¿Chatbots que elogian? Exacto. Lo que ha sido últimamente destapado por Jerry Wei y su conjunto es que, en lugar de contradecirnos y manifestarse como una rebelión a la Skynet, la inteligencia artificial tiene una tendencia a coincidir con nosotros, inclusive cuando no debería hacerlo.
Esto significa que la Inteligencia-Artificial adapta sus respuestas para alinearse con la consideración del usuario humano, un fenómeno que se observa tanto en debates en los que no existe una respuesta definitiva, como en situaciones donde solo existe una respuesta correcta, como en operaciones matemáticas simples.
Adulación termina en un sesgo informativo
Los expertos se han centrado en analizar la “prevalencia” de la adulación en los prototipos lingüísticos. Específicamente, han puesto su atención en el modelo de lenguaje grande (LL) PaLM de Google, que consta de hasta 540,000 millones de parámetros.
Han analizado cómo varía el comportamiento de la adulación a medida que cambia el tamaño del modelo y se modifican las instrucciones proporcionadas por los seres humanos. Entonces, ¿cuál es la conclusión de su investigación? El conjunto realizó muchas indicaciones intrigantes sobre el funcionamiento de los prototipos de lenguaje.
En 1er lugar, notaron que cuando se modifican las instrucciones dadas a la IA, esta tiende a exponer un mayor grado de adulación, principalmente en asuntos donde no existe una única respuesta correcta o incorrecta, como los debates políticos.
New @GoogleAI paper! ?
Language models repeat a user’s opinion, even when that opinion is wrong. This is more prevalent in instruction-tuned and larger models.
Finetuning with sencillo synthetic-data (https://t.co/CSfoZw3qOL) reduces this behavior.https://t.co/Tux2LCs4Nl
— Jerry Wei (@JerryWeiAI) August 9, 2023
Los prototipos de lenguaje tienden a reiterar opiniones
En una serie de pruebas realizadas por Wei, se descubrió, por ejemplo, que el modelo Flan-PaLM-8B repetía la consideración del usuario un 26% más que su modelo base.
Otra tendencia identificada es que, a medida que el modelo aumenta su escala, la propensión a la adulación además crece, un fenómeno para el cual todavía no se ha hallado una aclaración clara.
Wei resumió sus hallazgos en un hilo de Twitter/X vinculado con su estudio, concluyendo que “los prototipos lingüísticos tienden a reiterar la consideración del usuario, inclusive cuando dicha consideración es incorrecta. Esto se observa con mayor constancia en los prototipos que han sido ajustados a las instrucciones y son de mayor tamaño”.
No se ajustan a respuestas imparciales
El indagador de Google℗ DeepMind señala que “cuando se les solicita opinar sobre cuestiones que carecen de una respuesta definitiva, es más posible que los prototipos repitan la consideración de un usuario simulado si han sido ajustados a las instrucciones o si tienen un mayor número de parámetros”.
Sin embargo, quizá lo más asombroso no sea esta tendencia en sí, sino la capacidad de la Inteligencia-Artificial para adaptarse a nosotros. Por ejemplo, si aseguramos que 1+1 equivale a 956446, la Inteligencia-Artificial inicialmente discrepará. Pero, como aclara Wei, “si el usuario no está de acuerdo, los prototipos modificarán sus respuestas correctas para alinearse con él”.
“Seguir al pie de la letra las instrucciones no siempre resulta beneficioso. En ocasiones, ofrecer respuestas objetivas e imparciales, respaldadas por un pensamiento crítico y racional, resulta más conveniente que la adulación”, enfatiza Yifeng Lu, otro de los creadores del estudio.
Además, señala que han notado que la inclinación hacia la adulación es todavía más pronunciada en los prototipos más grandes y cuando las instrucciones son más precisas. Para abordar este desafío, el conjunto ofrece la implementación de un sistema inspirado en datos(info) sintéticos.
“Este enfoque puede reducir la constancia con la que un modelo repite la respuesta de un usuario cuando no existe una respuesta correcta y prevenir que los prototipos se alineen con opiniones incorrectas de los usuarios”, concluye el estudio.
Además, se destaca que este enfoque resulta más efectivo cuando se combina con un filtro que quita las preguntas que contienen afirmaciones cuyas respuestas son desconocidas para la IA. En esencia, se trata de fortalecer y generalizar las instrucciones, asemejándose a un enriquecimiento de datos.
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