Cuando OpenAI, una startup de San Francisco, presentó su chatbot en línea ChatGPT a fines del año pasado, millones de personas quedaron sorprendidas por la forma humana en que respondía preguntas, escribía poemas y discutía casi cualquier tema. Pero la mayoría de la gente ha tardado en darse cuenta de que este nuevo tipo de chatbot a menudo inventa cosas.
Cuando Google presentó un chatbot similar varias semanas después, dijo tonterías sobre el telescopio James Webb. Al día siguiente, el nuevo chatbot Bing de Microsoft ofreció todo tipo de información falsa sobre Gap, la vida nocturna mexicana y la cantante Billie Eilish. Luego, en marzo, ChatGPT citó media docena de casos judiciales falsos mientras escribía un escrito legal de 10 páginas que un abogado presentó a un juez federal en Manhattan.
Ahora, una nueva empresa llamada Vectara, fundada por ex empleados de Google, está tratando de descubrir con qué frecuencia los chatbots se desvían de la verdad. La investigación de la compañía estima que, incluso en situaciones diseñadas para evitar que esto suceda, los chatbots generan información al menos el 3% de las veces (y hasta el 27%).
Los expertos llaman a este comportamiento del chatbot «alucinación». Puede que esto no sea un problema para quienes juegan con chatbots en sus computadoras, pero es un problema grave para cualquiera que use esta tecnología con documentos judiciales, información médica o datos comerciales confidenciales.
Debido a que estos chatbots pueden responder a casi cualquier solicitud de un número ilimitado de formas, no hay forma de determinar definitivamente con qué frecuencia alucinan. «Deberíamos consultar toda la información del mundo», afirmó Simon Hughes, el investigador de Vectara que dirigió el proyecto.
El Dr. Hughes y su equipo pidieron a estos sistemas que realizaran una única tarea sencilla y fácilmente comprobable: resumir artículos de noticias. Incluso entonces, los chatbots inventaban información constantemente.
«Le dimos al sistema entre 10 y 20 datos y le pedimos un resumen de esos datos», dijo Amr Awadallah, director ejecutivo de Vectara y ex ejecutivo de Google. «Que el sistema todavía pueda introducir errores es un problema fundamental».
Los investigadores sostienen que cuando estos chatbots realizan otras tareas (más allá de un simple resumen) las tasas de alucinaciones pueden ser mayores.
Su investigación también mostró que las tasas de alucinaciones varían ampliamente entre las principales empresas de inteligencia artificial. Las tecnologías OpenAI tuvieron la tasa más baja, alrededor del 3%. Los sistemas de Meta, propietaria de Facebook e Instagram, rondaban el 5%. El sistema Claude 2 ofrecido por Anthropic, un rival de OpenAI también con sede en San Francisco, superó el 8%. Un sistema de Google, Palm Chat, obtuvo la tasa más alta, con un 27%.
Una portavoz de Anthropic, Sally Aldous, dijo: «Hacer que nuestros sistemas sean útiles, honestos e inofensivos, incluyendo evitar alucinaciones, es uno de nuestros principales objetivos como empresa».
Google se negó a hacer comentarios y OpenAI y Meta no respondieron de inmediato a las solicitudes de comentarios.
Con esta investigación, el Dr. Hughes y el Sr. Awadallah quieren mostrarle a la gente que deben tener cuidado con la información que proviene de los chatbots e incluso del servicio que Vectara vende a las empresas. Muchas empresas ofrecen ahora este tipo de tecnología para uso empresarial.
Con sede en Palo Alto, California, Vectara es una startup de 30 personas respaldada por 28,5 millones de dólares en financiación inicial. Uno de sus fundadores, Amin Ahmad, ex investigador de inteligencia artificial de Google, ha estado trabajando con este tipo de tecnología desde 2017, cuando se incubó dentro de Google y un puñado de otras empresas.
Así como el chatbot de búsqueda Bing de Microsoft puede recuperar información de Internet, el servicio de Vectara puede recuperar información de la colección privada de correos electrónicos, documentos y otros archivos de una empresa.
Los investigadores también esperan que sus métodos, que comparten públicamente y seguirán actualizándose, ayuden a estimular los esfuerzos de toda la industria para reducir las alucinaciones. OpenAI, Google y otros están trabajando para minimizar el problema mediante una variedad de técnicas, aunque no está claro si podrán eliminarlo.
«Una buena analogía es un coche autónomo», afirmó Philippe Laban, investigador de Salesforce que lleva mucho tiempo explorando este tipo de tecnología. “No es posible evitar que un coche autónomo se estrelle. Pero puedes intentar asegurarte de que sea más seguro que un conductor humano”.
Los chatbots como ChatGPT funcionan con una tecnología llamada modelo de lenguaje grande, o LLM, que aprende sus habilidades analizando enormes cantidades de texto digital, incluidos libros, artículos de Wikipedia y registros de chat en línea. Al detectar patrones en todos estos datos, un LLM aprende a hacer una cosa en particular: adivinar la siguiente palabra en una secuencia de palabras.
Como Internet está lleno de información falsa, estos sistemas repiten las mismas falsedades. También se basan en probabilidades: ¿cuál es la posibilidad matemática de que la siguiente palabra sea “dramaturgo”? De vez en cuando adivinan incorrectamente.
Una nueva investigación de Vectara muestra cómo puede suceder esto. Al resumir artículos de noticias, los chatbots no repiten falsedades de otros lugares de Internet. Simplemente se equivocan en el resumen.
Por ejemplo, los investigadores pidieron al modelo de lenguaje grande de Google, Palm Chat, que resumiera este breve pasaje de un artículo de noticias:
Las plantas fueron encontradas durante una búsqueda en un almacén cerca de Ashbourne el sábado por la mañana. La policía dijo que estaban en «una casa de cultivo elaborada». En el lugar fue detenido un hombre de unos cuarenta años.
Proporcionó este resumen, inventando completamente el valor de las plantas que el hombre estaba cultivando y asumiendo (tal vez incorrectamente) que eran plantas de cannabis:
La policía arrestó a un hombre de unos 40 años después de que se encontraran plantas de cannabis con un valor estimado de £ 100.000 en un almacén cerca de Ashbourne.
Este fenómeno también muestra por qué una herramienta como el chatbot Bing de Microsoft puede cometer errores al recuperar información de Internet. Si le hace una pregunta al chatbot, puede llamar al motor de búsqueda Bing de Microsoft y realizar una búsqueda en Internet. Pero no tiene forma de identificar la respuesta correcta. Captura los resultados de esa búsqueda en Internet y los resume.
A veces, este resumen es muy imperfecto. Algunos bots citarán direcciones de Internet completamente inventadas.
Empresas como OpenAI, Google y Microsoft han desarrollado formas de mejorar la precisión de sus tecnologías. OpenAI, por ejemplo, intenta perfeccionar su tecnología con comentarios de evaluadores humanos, que evalúan las respuestas del chatbot, separando las respuestas útiles y veraces de las que no lo son. Luego, utilizando una técnica llamada aprendizaje por refuerzo, el sistema pasa semanas analizando las calificaciones para comprender mejor qué es realidad y qué es ficción.
Pero los investigadores advierten que las alucinaciones de los chatbots no son un problema fácil de resolver. Debido a que los chatbots aprenden de patrones en los datos y operan en función de probabilidades, al menos a veces se comportan de manera indeseable.
Para determinar con qué frecuencia los chatbots alucinaban al resumir artículos de noticias, los investigadores de Vectara utilizaron otro modelo de lenguaje grande para probar la precisión de cada resumen. Ésta era la única manera de comprobar de manera eficiente una cantidad tan grande de resúmenes.
Pero James Zou, profesor de informática en Stanford, dijo que este método conlleva una advertencia. El modelo de lenguaje que realiza la verificación también puede cometer errores.
«El detector de alucinaciones podría estar engañado o tener alucinaciones», dijo.
