Introducción
La IA Generativa es extremadamente fácil de usar, y una parte cada vez mayor de los contenidos que se publican hoy en día están escritos en su mayoría por ChatGPT.
Si has utilizado algún Chatbot de IA generativa, estarás de acuerdo: puede hacer la mayor parte del trabajo pesado rápidamente, y con bastante precisión. Sin embargo, esto crea varios problemas con la próxima generación de escritores, las próximas actualizaciones de los principales LLM y muchas cuestiones más.
Los chatbots producen contenidos de calidad media con información falsa
¿Sabrá alguien escribir sin la ayuda de Chatbots? El problema es que ChatGPT y todos los demás LLM no comprueban sus fuentes ni la exactitud de su información y sus resultados. A medida que más contenido generado por IA invade la web, también lo hace la información inexacta que producen. El efecto dominó final de esto es que la próxima generación de LLM se entrena con una mezcla de datos humanos y datos sintéticos que contienen contenidos de baja calidad y hechos inexactos, en su mayoría denominados «Alucinaciones».
Los LLM necesitan raspar Internet para entrenar sus nuevos modelos y actualizaciones
Todas las grandes empresas de IA, incluidas Open AI(ChatGPT), Anthropic e incluso Google, necesitan rastrear Internet para entrenar su nuevo modelo. Esto será extremadamente problemático por varias razones. Los datos disponibles en Internet están completamente inundados de contenido generado por IA. Además, la mayoría de las plataformas en las que interactúan los humanos bloquean ahora cualquier tipo de scraping, o cobran cantidades asombrosas de dinero por utilizar su API.
¿Están los chatbots de IA estancados en 2021?
ChatGPT es víctima de su propio éxito. Ahora que la herramienta puede escribir excepcionalmente bien, sus resultados han inundado Internet. Para actualizarse con nuevos contenidos, es posible que también tenga que ingerir sus propios contenidos sintéticos en el proceso, lo que hace que su modelo tenga menos probabilidades de imitar la forma en que escriben los humanos. Por eso muchos medios de comunicación han informado de que los resultados de GPT4 son cada vez más predecibles… y peores.
Conclusión
Debido a su naturaleza, los Grandes Modelos Lingüísticos necesitarán enormes cantidades de datos de calidad para su entrenamiento. La calidad y la precisión de estos LLM se basan en los datos con los que se entrenaron en primer lugar. Al alimentar las próximas actualizaciones y generaciones de Chatbots de IA con una mezcla de contenido humano y sintético, esperamos que los resultados producidos por los LLM disminuyan hasta que se encuentre una solución. Los Detectores de IA, como Winston AI, están aquí para ayudar a las organizaciones a filtrar el contenido hecho por humanos y la escritura generada por IA.
PREGUNTAS FRECUENTES
La IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT o Midjourney (para imágenes) que pueden generar nuevos contenidos. El problema es que, a medida que se generaliza el uso de la IA generativa, cada vez más contenidos en línea son generados por la IA en lugar de por humanos. Esto podría «envenenar» la web con información de baja calidad, inexacta o sesgada, ya que la IA no comprueba los hechos ni evalúa la veracidad del contenido que crea.
Puedes utilizar un detector de contenidos de IA como Winston AI.
También hay algunas señales de que el contenido podría estar generado por IA:
– Tiene un estilo genérico, formulista y sin mucha originalidad.
– Carece de los matices, la complejidad y la variabilidad propios de la escritura humana.
– Parece resumir información de otras fuentes en lugar de proporcionar un análisis original.
– El nivel de escritura es demasiado consistente, sin la variación natural de los autores humanos.
Los modelos de IA se entrenan con grandes conjuntos de datos de texto, imágenes, etc. Si muchos de los datos utilizados para el entrenamiento son en realidad contenidos sintéticos de baja calidad procedentes de otras IA, contaminan los datos de entrenamiento. Esto puede propagar sesgos, información falsa y el estilo genérico de escritura de la IA. Los nuevos modelos de IA imitarán estos defectos en lugar de aprender a generar contenidos de alta calidad, similares a los humanos.
Algunas soluciones son:
– Utilizar un detector de IA como Winston AI.
– Basarse más en conjuntos de datos de alta calidad cuya creación humana haya sido verificada.
– Entrenar modelos para identificar y evitar la regurgitación de información falsa.
– Probar regularmente los modelos para detectar cualquier sesgo o inexactitud que se infiltre.
– Utilizar técnicas como el aprendizaje por refuerzo para fomentar una producción más creativa y variable.
Es algo que probablemente ocurrirá si no se toman medidas para verificar los datos de entrenamiento y corregir cualquier fallo que pueda aparecer. Pero con prácticas de datos responsables e innovaciones para hacer que la IA sea más robusta, también hay oportunidades para mejorar la calidad, precisión y fiabilidad de los sistemas de IA con el tiempo. La comunidad de la IA se está tomando en serio este problema.
