Interpretabilidad de IA: Abriendo la caja negra de los LLM

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT y Llama son notablemente fluidos e inteligentes, pero su funcionamiento interno sigue siendo una caja negra, que desafía la comprensión fácil. Este artículo explora la importancia crucial de la interpretabilidad de la IA, destacando los avances recientes de investigadores de Anthropic y Harvard. Al analizar las 'características' del modelo, los investigadores descubrieron que los LLM forman estereotipos basados en el género, la edad, el estatus socioeconómico del usuario y más, impactando su salida. Esto plantea preocupaciones éticas y regulatorias sobre la IA, pero también señala formas de mejorar los LLM, como ajustar los pesos del modelo para cambiar sus 'creencias' o establecer mecanismos para proteger la privacidad y la autonomía del usuario.