Errores de IA: A diferencia de los errores humanos, más difíciles de predecir

A diferencia de los errores humanos, los errores de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) son aleatorios, no están agrupados y se cometen con alta confianza. Este artículo explora las características únicas de los errores de LLM y propone dos estrategias: diseñar LLMs más parecidos a los humanos y construir nuevos sistemas de corrección de errores. La investigación actual se centra en técnicas como el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana y métodos como el cuestionamiento repetido para mejorar la fiabilidad de la IA. Aunque algunas peculiaridades de los LLMs reflejan el comportamiento humano, su frecuencia y gravedad superan con creces las tasas de error humano, lo que exige un uso cauteloso de los sistemas de toma de decisiones de IA y la limitación de su aplicación a dominios adecuados.