Los chatbots que se basan en modelos de lenguaje como ChatGPT han avanzado mucho, demostrando su capacidad para generar respuestas lógicas y participar en conversaciones con los usuarios. Sin embargo, estos chatbots todavía tienen limitaciones y pueden mejorarse en el futuro. Conozcamos en profundidad ChatGPT: límites y mejoras del futuro.
Chatbots de Inteligencia Artificial y ChatGPT: límites
Límite 1: Comprensión limitada del contexto
Debido a la falta de contexto histórico y la ambigüedad del lenguaje humano, los chatbots pueden tener dificultades para comprender el contexto completo de una conversación. Esto puede resultar en respuestas incoherentes o sin sentido. En resumen, estas restricciones pueden provocar respuestas que no se ajustan al contexto.
Límite 2: Falta de conocimientos específicos actualizados
Los chatbots basados en modelos de lenguaje enfrentan un gran desafío: no pueden acceder a información en tiempo real o actualizar su conocimiento más allá de su fecha de corte. Dado que el modelo solo puede utilizar los datos disponibles antes de la fecha de corte, esto puede resultar en respuestas desactualizadas o imprecisas.
Por lo tanto, los chatbots pueden tener problemas para proporcionar detalles sobre los eventos recientes o responder preguntas sobre temas actuales. Esta restricción dificulta mantener la información actualizada y dar a los usuarios respuestas precisas.
Límite 3: Respuestas poco confiables
Los chatbots de IA, como ChatGPT, llevan a cabo sus respuestas a partir del análisis en tiempo real de bases de datos previamente publicadas y accesibles en internet. Estas informaciones y bases de datos pueden tener sesgos e incluir información errónea de la que los chatbots pueden beber para dar sus respuestas, incluyendo fake news.
Además, muchas IA están programadas partiendo de los sesgos de sus propios creadores, lo que pueden generar manipulaciones de la información.
La pregunta es: ¿Cómo puede ChatGPT y otros chatbots mejorar en el futuro?
Entrenamiento con una amplia gama de datos
La comprensión y la generación de respuestas de los chatbots mejoran al exponerlos a una mayor cantidad de datos. Pueden desarrollar una comprensión más amplia del lenguaje y adaptarse a diferentes contextos al entrenarlos con diferentes conjuntos de datos. Por ejemplo, las chatbots pueden generar respuestas más precisas y contextualmente relevantes en una variedad de dominios al aprender sobre diferentes temas, como deportes, ciencia, música o historia.
Además, al exponerlos a una variedad de géneros y estilos de lenguaje, como conversaciones informales o textos formales, pueden adaptarse mejor a los usuarios y ofrecer respuestas más adaptadas a sus necesidades y preferencias. Los chatbots son más efectivos y adaptables en una variedad de situaciones gracias a un entrenamiento diverso.
Énfasis en la verificación de hechos
Los chatbots deben verificar la veracidad de la información antes de responder. La difusión de información errónea puede afectar negativamente las decisiones y creencias de las personas. Implementar métodos de verificación de hechos, como consultar fuentes confiables y analizar la consistencia de la información, ayuda a garantizar que se den respuestas precisas respaldadas por evidencia confiable.
Esto es particularmente crucial en campos como la salud, la política y la divulgación científica, donde la información errónea puede tener consecuencias importantes. Para mantener la confiabilidad y la integridad de las chatbots y evitar la propagación de información errónea, se deben implementar mecanismos de verificación.
Mejor comprensión del contexto
Con técnicas como la atención contextual y la memoria a largo plazo, los modelos de lenguaje pueden mejorar su comprensión del contexto. Esto les permite recordar datos pertinentes y producir respuestas más convenientes y coherentes. Pueden comprender las intenciones del usuario para ofrecer respuestas personalizadas y precisas al comprender el contexto. La capacidad de los modelos de lenguaje para dar respuestas coherentes y relevantes en el diálogo con los usuarios se mejora con una comprensión del contexto optimizada.
Los chatbots que utilizan modelos de lenguaje actuales tienen dificultades para comprender el contexto completo y generar respuestas basadas en pruebas. No tienen la capacidad de acceder a información en tiempo real ni actualizar sus conocimientos. Sin embargo, se espera que en el futuro se desarrollen chatbots que sean más confiables y eficientes para interactuar con los usuarios.
Contenido realizado por: Rafaella Urbina y Carmen García-Loygorri
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