Bienvenido de nuevo a la segunda parte de nuestra fascinante discusión con ChatGPT. En el segmento inicial de nuestra conversación, discutimos el papel de la recopilación de datos, la anotación y la importancia de Human-in-the-loop en el entrenamiento de Language Large Models. Ahora hablaremos sobre los desafíos, los sesgos que se enfrentan al entrenar modelos de IA, su aplicación y cómo los modelos avanzados de IA afectan a los humanos en general.
- Sistemas basados en reglas: Estos implican la creación de reglas específicas que la máquina sigue para anotar datos. Por ejemplo, una regla podría ser etiquetar cualquier texto que parezca una dirección de correo electrónico (por ejemplo, que contenga el símbolo '@') como un 'Correo electrónico'.
- Modelos de aprendizaje automático: Los modelos de aprendizaje automático preentrenados se pueden usar para anotar nuevos datos. Por ejemplo, un modelo de reconocimiento de entidades nombradas previamente entrenado podría usarse para identificar y etiquetar entidades en un texto.
- Aprendizaje activo: En este método, un modelo de aprendizaje automático se entrena inicialmente con un pequeño lote de datos anotados manualmente. Luego, el modelo anota los datos en los que tiene más confianza y estas anotaciones son verificadas y corregidas por anotadores humanos. El modelo se vuelve a entrenar con este conjunto de datos más grande y se repite el proceso.
- Supervisión débil: Aquí, se utilizan múltiples anotadores débiles (que podrían ser sistemas basados en reglas, colaboración colectiva, heurística, etc.) para etiquetar los datos. Aunque cada anotador débil es imperfecto, sus etiquetas combinadas pueden proporcionar una buena aproximación para entrenar un modelo inicial.
- Transferencia de aprendizaje: Este enfoque aprovecha un modelo que ha sido entrenado en una tarea y lo aplica a otra tarea relacionada. Por ejemplo, un modelo entrenado para reconocer objetos en imágenes podría usarse como punto de partida para un modelo diseñado para reconocer tipos específicos de objetos.
Si bien la anotación automatizada puede ser una herramienta poderosa, es importante recordar que no siempre es perfecta y que la calidad puede variar según el método utilizado y la complejidad de la tarea. Puede haber errores debido al sesgo en las reglas iniciales o el conjunto de entrenamiento, y las tareas complejas a menudo aún requieren supervisión humana. Por lo tanto, una combinación de anotación automática y manual (aprendizaje semisupervisado) suele ser el mejor enfoque para conjuntos de datos grandes y complejos.
- Diversidad y representatividad de los datos: Garantizar que los datos recopilados abarquen diversos escenarios y representen con precisión las condiciones del mundo real es un desafío. Por ejemplo, un modelo de reconocimiento de imágenes requiere imágenes con iluminación, orientaciones y fondos variados.
- Privacidad de datos y ética: Respetar los derechos de privacidad y adherirse a las pautas éticas al recopilar datos es crucial. La anonimización de los datos de los pacientes en la IA de atención médica garantiza la privacidad sin comprometer su utilidad para el entrenamiento de modelos.
- Calidad de los datos: Los datos de alta calidad son esenciales; los datos ruidosos, irrelevantes o incorrectos pueden afectar negativamente el rendimiento del modelo. Los datos de las redes sociales, con jerga, errores tipográficos y uso inconsistente del lenguaje, plantean desafíos para la capacitación en análisis de sentimientos.
- Calidad y coherencia de las anotaciones: Garantizar anotaciones precisas y consistentes es complejo. En la clasificación de imágenes, diferentes anotadores que etiquetan el mismo objeto de manera diferente pueden confundir al modelo durante el entrenamiento.
- Tiempo y costo: La anotación manual requiere mucho tiempo y es costosa, especialmente para grandes conjuntos de datos. Para el procesamiento del lenguaje natural, los anotadores requieren mucho tiempo y experiencia lingüística para comprender el contexto del texto.
- Escalabilidad: Escalar el proceso de anotación manteniendo la calidad es un desafío. Los modelos de lenguaje a menudo requieren miles de millones de ejemplos, lo que requiere la coordinación entre un gran equipo de anotadores y garantiza la coherencia entre las anotaciones.
- Ambigüedad de etiquetado: Las etiquetas correctas pueden ser subjetivas y abiertas a interpretación. Los anotadores pueden tener diferentes opiniones sobre las tareas de análisis de opiniones, lo que lleva a diferentes asignaciones de etiquetas para el mismo texto.
- Informacion delicada: El manejo de datos confidenciales, como registros médicos o financieros, requiere precauciones adicionales. Los anotadores pueden necesitar capacitación especializada o certificación para manejar estos datos de manera adecuada y garantizar su protección.
Abordar estos desafíos a menudo requiere una combinación de una buena planificación del proyecto, pautas claras para los recopiladores y anotadores de datos, el uso de herramientas automatizadas cuando sea posible y un sistema sólido para el control de calidad.
- Equilibrar el conjunto de datos: Ajuste el conjunto de datos para tener una representación equitativa de diferentes clases.
- Utilice algoritmos de mitigación de sesgo: Emplear técnicas diseñadas para reducir el sesgo en las predicciones del modelo.
- Aplicar Privacidad Diferencial: Agregue ruido a los datos para proteger los atributos confidenciales.
- Realice el ajuste fino del modelo consciente del sesgo: Ajuste el modelo teniendo en cuenta la mitigación del sesgo.
- Emplear revisión humana y pautas: Los revisores siguen pautas que instruyen a no favorecer a ningún grupo durante el ajuste fino.
- Establecer un circuito de retroalimentación continua: La interacción regular con los revisores permite el aprendizaje continuo y la corrección de sesgos.
Recuerde, eliminar por completo el sesgo es un desafío, pero estos pasos pueden ayudar a reducirlo.
- Generación de contenido: Pueden ayudar a generar contenido como artículos, informes y correos electrónicos.
- Servicio al Cliente: Se pueden usar en chatbots y asistentes virtuales para automatizar la atención al cliente.
- Traducción de idiomas: Pueden ayudar a traducir texto entre diferentes idiomas.
- Tutoría Pueden proporcionar explicaciones sobre varios temas, ayudando en la educación.
- Escritura de código: Pueden ayudar a escribir código, ayudando al desarrollo de software.
- Marketing y publicidad: Pueden generar contenido creativo para campañas de marketing.
- Accesibilidad: Pueden ayudar a generar voz para aplicaciones de texto a voz.
- Automatización de trabajos: Las tareas rutinarias y mundanas, especialmente en sectores como la fabricación, la logística y el trabajo de oficina, podrían automatizarse, lo que provocaría el desplazamiento del trabajo.
- Creación de Nuevos Empleos: En el lado positivo, el auge de la IA crearía nuevos roles que no existían antes, como especialistas en IA, analistas de datos, ingenieros de aprendizaje automático y roles en ética y política de IA.
- Transformación de trabajo: Muchos trabajos se transformarán en lugar de eliminarse, y la IA se hará cargo de los aspectos rutinarios del trabajo, liberando a los empleados para que se concentren en tareas más complejas y creativas.
- Cambio de demanda de habilidades: Habrá una mayor demanda de habilidades digitales y comprensión de la IA, lo que podría conducir a una brecha de habilidades a corto plazo.
Entonces, si bien la IA indudablemente alterará los mercados laborales, también presenta oportunidades para nuevos trabajos y una mayor productividad.
- Falta de entendimiendo: Los modelos de IA no entienden el contexto o los conceptos de la misma manera que lo hacen los humanos. Identifican patrones en los datos pero no comprenden el significado subyacente.
- Dependencia de datos: Requieren grandes cantidades de datos para el entrenamiento. Si los datos están sesgados, incompletos o son de mala calidad, el rendimiento del modelo puede verse significativamente afectado.
- Generalización: Los modelos capacitados en tareas o conjuntos de datos específicos a menudo tienen dificultades para generalizar su aprendizaje a escenarios nuevos e invisibles.
- Explicabilidad: A menudo es difícil entender por qué ciertos modelos (especialmente los modelos de aprendizaje profundo) han tomado decisiones específicas, lo que lleva a una falta de transparencia o interpretabilidad.
- Robustez: Los modelos de IA pueden ser sensibles a cambios menores en los datos de entrada (ruido, distorsión) y es posible que no funcionen de manera confiable en todas las condiciones.
- Preocupaciones éticas: Las aplicaciones de IA pueden generar problemas de privacidad, posible uso indebido o sesgo involuntario, lo que genera preocupaciones éticas y legales.
A partir de mi corte de conocimiento en septiembre de 2021, la IA ha logrado avances significativos en la comprensión contextual, particularmente con el desarrollo de modelos de lenguaje sofisticados como GPT-3 y GPT-4. Estos modelos pueden generar texto similar al humano en función de la entrada que reciben y su comprensión interna de las relaciones entre palabras y conceptos.
Sin embargo, es importante notar que este “entendimiento” es diferente del entendimiento humano. Los sistemas de IA, tal como existen ahora, no poseen conciencia, autoconciencia o la misma profundidad de conocimiento experiencial que tienen los humanos. Interpretan el contexto en función de los patrones de los datos, no de la experiencia vivida ni de la comprensión intuitiva de los matices. Por lo tanto, su comprensión del contexto es fundamentalmente diferente de la nuestra.
Por ejemplo, si bien la IA puede generar una respuesta a una pregunta sobre una experiencia personal, como "¿cómo te sentiste en tu primer día de clases?", lo hace en función de patrones en los datos con los que se entrenó, no en ningún otro. experiencia personal o emociones que tiene. Una IA no tiene sentimientos ni experiencias personales.
En términos del futuro, es difícil de decir. El progreso en la investigación y el desarrollo de la IA continúa a un ritmo acelerado, pero el salto del reconocimiento de patrones a la comprensión y la conciencia genuinamente humanas es enorme, y aún no sabemos si es posible o cómo se logrará. Incluso si los sistemas de IA se vuelven más sofisticados en la interpretación del contexto, esto no significará necesariamente que tengan una comprensión similar a la humana.
- Mejor comprensión y generación del lenguaje natural: IA conversacional más humana y mejores traducciones automáticas.
- Equidad, explicabilidad y transparencia de la IA: Técnicas para comprender la toma de decisiones de IA, garantizar la equidad y promover la transparencia.
- IA en el cuidado de la salud: Diagnóstico mejorado de enfermedades, predicción de resultados del paciente y tratamiento personalizado a través de IA.
- Aprendizaje por refuerzo e IA general: Sistemas de IA más adaptables que pueden aprender una variedad de tareas y adaptarse a nuevas situaciones.
- IA y computación cuántica: Mayor poder computacional que permite modelos más complejos y tiempos de entrenamiento más rápidos.
- Aprendizaje federado: Aprendizaje automático que preserva la privacidad y entrena modelos en múltiples dispositivos sin compartir datos.
