La forma de aprendizaje de los modelos IA

Cada vez más personas utilizan modelos de IA como el ChatGTP para ayudar con todo tipo de tareas en su vida laboral y doméstica. Ayuda a escribir correos electrónicos, simplificar conjuntos de datos e incluso puede ayudar con la codificación básica. Esto es solo una pequeña muestra de lo que la IA puede hacer. En el campo médico, puede ayudar a diagnosticar a los pacientes de forma temprana, lo que puede ayudar con las tasas de supervivencia; en las artes, puede ayudar a crear música, fotografías y pinturas. Esto es a la vez emocionante y aterrador, ya que algunos miran hacia el futuro mientras que otros temen por sus trabajos. Pero, ¿cómo funciona esto detrás de escena? ¿Cómo sabe el ChatGTP y otros modelos de aprendizaje automáticos qué decir o responder cuando se les pide que hagan algo?

Bueno, en resumen, los modelos de IA deben trabajar a partir de varias fuentes existentes, a veces encontradas libremente en Internet, a veces a través de información confidencial. Es este último punto es el que a veces puede causar más dolores de cabeza. Lo que se considera y no se considera un juego limpio para el aprendizaje automático es algo que aún no ha sido determinado por la mayoría de las entidades legales. Los músicos han expresado su preocupación por el uso de su imagen en canciones generadas por IA, mientras que el New York Times ha demandado a OpenAI alegando que ChatGTP utiliza el trabajo creado por sus periodistas.

Para la información que no está disponible fácilmente en Internet, los modelos de las máquinas tienen que depender de lo que muchos temen que puedan reemplazar, los humanos. El auge de la IA ha dado lugar a una nueva profesión llamada reescritores de IA, que son personas de una amplia gama de profesiones, como matemáticos, científicos de datos y académicos de inglés, que enseñan a los modelos de IA a realizar su propósito previsto. Una tarea básica para un reescritor sería recibir la respuesta de un modelo a una indicación, como escribir un correo electrónico, señalar todos los errores que cometió y luego enviarlo de vuelta para que el modelo comprenda qué hizo mal y, con suerte, mejore en el próximo intento. Esto garantiza que todos los modelos de IA no solo aprendan de expertos establecidos, sino que también el material sea propiedad completa de las empresas que lo entrenan.

Sin duda, este es un momento interesante para la IA y las personas que la construyen. Será interesante ver el resultado final de estos modelos.