NOTI-AMERICA.COM | M\u00c9XICO<\/p>\n
ChatGPT y otros modelos de lenguaje se han convertido en un recurso cada vez m\u00e1s habitual en multitud de trabajos. Sin embargo, tienen un problema de fondo que tiende a empeorar: estos sistemas dan a menudo respuestas incorrectas y la tendencia no es positiva. \u201cLos sistemas nuevos mejoran sus resultados en tareas dif\u00edciles, pero no en f\u00e1ciles, as\u00ed que estos modelos se vuelven menos fiables\u201d, resume Lexin Zhou, coautor de un art\u00edculo que este mi\u00e9rcoles publica la revista cient\u00edfica Nature, que ha escrito junto a cuatro espa\u00f1oles y un belga del Instituto VRAIN (Instituto Universitario Valenciano de Investigaci\u00f3n en Inteligencia Artificial) de la Universitat Polit\u00e9cnica de Val\u00e8ncia y de la Universidad de Cambridge. En 2022 varios de los autores formaron parte de un grupo mayor contratado por OpenAI para poner a prueba lo que ser\u00eda ChatGPT-4.<\/p>\n
El art\u00edculo ha estado un a\u00f1o en revisi\u00f3n antes de ser publicado, un periodo com\u00fan para este tipo de trabajos cient\u00edficos; pero ya fuera del estudio, los investigadores han probado tambi\u00e9n si los nuevos modelos de ChatGPT o Claude resuelven estos problemas y han comprobado que no: \u201cHemos encontrado lo mismo\u201d, zanja Zhou. \u201cHay algo incluso peor. ChatGPT-o1 [el programa m\u00e1s reciente de OpenAI] no evita tareas y si le das un pu\u00f1ado de cuestiones muy dif\u00edciles no dice que no sabe, sino que emplea 100 o 200 segundos pensando la soluci\u00f3n, lo que es muy costoso en t\u00e9rminos computacionales y de tiempo para el usuario\u201d, a\u00f1ade.<\/p>\n
Para un humano no es sencillo detectar cu\u00e1ndo uno de estos modelos puede estar equivoc\u00e1ndose: \u201cLos modelos pueden resolver tareas complejas, pero al mismo tiempo fallan en tareas simples\u201d, dice Jos\u00e9 Hern\u00e1ndez-Orallo, investigador de la UPV y otro de los autores. \u201cPor ejemplo, pueden resolver varios problemas matem\u00e1ticos de nivel de doctorado, pero se pueden equivocar en una simple suma\u201d, a\u00f1ade.<\/p>\n
Este problema no ser\u00e1 f\u00e1cil de resolver porque la dificultad de los retos que los humanos pongan a estas m\u00e1quinas ser\u00e1 cada vez m\u00e1s dif\u00edcil: \u201cEsa discordancia en expectativas humanas de dificultad y los errores en los sistemas, empeorar\u00e1. La gente cada vez pondr\u00e1 metas m\u00e1s dif\u00edciles para estos modelos y prestar\u00e1 menos atenci\u00f3n a las tareas m\u00e1s sencillas. Eso seguir\u00e1 as\u00ed si los sistemas no se dise\u00f1an de otra manera\u201d, dice Zhou.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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