Continuamos nuestra excursión en el mundo de la inteligencia artificial y las instrucciones que se toma al contar una historia basada en dos palabras nuevas pero muy importantes.
Hemos aprendido nuevas palabras que se utilizan para dar piernas a nuevos conceptos relacionados con la inteligencia artificial: Genai, chatbots, luego «alucinación» y «regurgitación», pero también «loro estocástico» y «probabilístico» en lugar de «determinista». Ha llegado el momento de un nuevo par de palabras que marcarán nuestro futuro: Alineación y excedente.
En la vertiginosa evolución de la inteligencia artificial, entre los modelos y aplicaciones cada vez más avanzados que tocan todos los aspectos de la vida diaria (con enfrentamientos entre bloques geopolíticos), emerge Un problema fundamental que podría determinar el futuro de la tecnología: Cómo controlar los sistemas que pronto podrían superar la inteligencia humana.
Este desafío, conocido como «Superallinement», representa La frontera más avanzada y urgente de la investigación de IAun campo donde los gigantes concentran miles de millones de inversiones en el sector, como OpenAi y Google. Es la evolución natural de la alineación tradicional, un concepto con el que los expertos indican La capacidad de garantizar que los sistemas de inteligencia artificial sigan fielmente las intenciones humanasno limitarse a realizar las instrucciones literalmente, sino también comprender los valores implícitos. El problema es mucho más complejo de lo que parece a primera vista y lo intensifica a medida que los sistemas artificiales adquieren una mayor autonomía de toma de decisiones.
La trampa de la inteligencia artificial literal
La alineación de AI es un problema que se puede entender a través de la metáfora de la «genio de la lámpara«, Una entidad que cumple los deseos al interpretarlos a la carta pero ignorar su espíritu, con consecuencias potencialmente desastrosas. Se encuentra un ejemplo concreto en la seguridad de TIdonde un sistema de IA diseñado para bloquear las amenazas podría volverse excesivamente celosa, también evitando actividades legítimas y causando interrupciones significativas en las operaciones corporativas. Al extremo opuesto, Una IA demasiado permisiva puede no detectar amenazas realesdejando redes vulnerables y datos confidenciales. Este dilema destaca la complejidad de los sistemas de programación que no solo realizan tareas específicas, sino que también comprenden el contexto más amplio en el que operan y los valores que deben guiar sus decisiones.
La dificultad fundamental se encuentra En la ambigüedad intrínseca del lenguaje y las instrucciones humanasque a menudo son inexactos y llenos de tonos culturales, éticos y contextuales que son difíciles de codificar. Inteligencias artificiales, por avanzada, naturalmente no tiene la capacidad de interpretar estos matices; Siguen las reglas y los datos de procesos de formas que pueden parecer técnicamente correctas pero éticamente problemáticas. El caso más conocido es el de Sesgo algorítmicodonde los sistemas capacitados en datos históricamente distorsionados pueden perpetuar y amplificar la discriminación preexistente, lo que lleva a decisiones que, aunque parecen objetivas, reflejan prejuicios sociales profundamente arraigados.
Y no somos maravillosos demasiado, se dice entre paréntesis, porque el sesgo, eso es yo prejuicios Como diríamos en italiano, en realidad son una característica principal de los seres humanos: cuando nos enojamos con la computadora porque «no entiende», en realidad depende de nuestras expectativas fuera de escala, ya que Hay muchas personas con las que interactuamos a diario que «no entienden» (y a menudo para ellos también, con toda probabilidad) sin que nadie haga un gran escándalo. De hecho, la interacción humana tiene una serie de mecanismos para tratar de resolver el malentendido continuo y las industrias enteras construidas en su lugar. Sobre la actitud de ser los credulones de las personasno menos importante publicidad. El problema es que la falta de alineación de la IA corre el riesgo de tener consecuencias dañinas.
Las tres dimensiones de la alineación efectiva
Expertos identificados Tres dimensiones fundamentales de alineación que son necesarios para desarrollar sistemas verdaderamente confiables: Alineación técnica, alineación de valores y robustez. La alineación técnica garantiza que el sistema realice correctamente las tareas asignadas, procesando efectivamente los datos y tomando decisiones que alcancen los objetivos establecidos. La alineación de los valoresEn cambio, asegura que el comportamiento de la IA sea consistente con los valores humanos, un aspecto complicado por la subjetividad y la variabilidad de estos valores entre culturas, sectores e incluso individuos. RobustezFinalmente, se refiere a la capacidad del sistema para gestionar situaciones inesperadas o ataques opuestos sin desviarse de su alineación planificada.
Estas tres dimensiones deben estar cuidadosamente equilibradas, ya que enfatizan una a expensas de los demás puede conducir a sistemas ineficaces o peligrosos. Un sistema de alineación de valor técnicamente perfecto pero desprovisto Podría tomar decisiones éticamente problemáticas; Del mismo modo, un sistema bien alineado pero no robusto podría fallar en situaciones críticas o inesperadas. La integración de estas dimensiones se vuelve aún más compleja cuando se trata de sistemas potencialmente super -cilindros (Este es el problema al que nos referimos anteriormente), en el que los humanos ya no pueden comprender o supervisar completamente las decisiones de la IA.
Desde sistemas actuales hasta superinteligencia
El excedente Representa un salto cualitativo en comparación con la alineación tradicional, que enfrenta el desafío específico de controlar los sistemas de inteligencia artificial potencialmente superiores a los humanos. Mientras La alineación tradicional se aplica a los modelos «débiles» o especializado, El excedente se concentra en sistemas generales de inteligencia artificial (AGI) o superinteligencia artificial (ASI) que podría superar las habilidades humanas en casi todos los dominios. El desafío principal consiste en garantizar que estos sistemas permanezcan alineados con los valores humanos, incluso cuando operan en contextos que podrían ser incomprensibles para los seres humanos. No pierde mucho: Según los expertos, es una cuestión de unos pocos años. ¿Qué pocos? Tan pocas que una o como máximo dos manos son suficientes para contarlas.
Para enfrentar este desafío, Organizaciones como OpenII Establecieron equipos dedicados a superar, desarrollar enfoques innovadores como la generalización de «débil a vana», en la cual modelos más simples supervisan los avanzados. Esta técnica permite mejorar la alineación de los sistemas avanzados sin requerir el control humano directo, un aspecto crucial teniendo en cuenta que las técnicas de alineación actuales, como Aprendizaje de refuerzo con retroalimentación humana (RLHF)puede no ser suficiente para los sistemas superinteligentes. El excedente también requiere la integración de valores éticos complejos y la profunda comprensión de las interacciones humanas, anticipando escenarios en los que la IA trabaja con autonomía estratégica.
Transparencia y colaboración: Fundamentos para el control
La transparencia algorítmica surge como elemento crucial para garantizar que los sistemas de IA permanezcan alineados y dignos de confianza. Sin transparencia, los sistemas AI funcionan como «cuadros negros», tomando decisiones basadas en datos de programación y capacitación sin que haya una forma de verificar si estas decisiones son correctas, éticas o legales. Esta opacidad puede socavar la confianza de los usuarios y las partes interesadas.particularmente en sectores sensibles como la salud, las finanzas o la seguridad, donde las decisiones algorítmicas pueden tener consecuencias significativas en la vida de las personas.
Para mitigar estos riesgos, son enfoques esenciales que mantienen a los seres humanos en el ciclo de toma de decisiones (El llamado enfoque de «humano en el bucle»), especialmente para decisiones de alto impacto. A pesar del progreso de la autonomía de los sistemas AI, El juicio humano sigue siendo insustituible para interpretar contextos complejosevalúe las implicaciones éticas y tome decisiones finales sobre temas críticos. Técnicas como El AI explicable (xai) Están ganando importancia, permitiendo que los sistemas proporcionen explicaciones comprensibles para sus decisiones y, por lo tanto, aumenten la transparencia y la responsabilidad.
Y luego, ¿cuál será el siguiente paso? El futuro de la alineación de la IA probablemente requerirá un enfoque multidisciplinarioque involucra no solo expertos técnicos sino también filósofos, sociólogos, psicólogos y tomadores de decisiones políticas. Mientras que la IA continúa evolucionando hacia sistemas cada vez más potentes y autónomos, La cuestión de la alineación se convierte no solo en un problema técnico, sino un desafío fundamental Asegurar que la inteligencia artificial siga siendo una herramienta beneficiosa para la humanidad en lugar de una posible amenaza.
Los episodios de esta serie:
Revolución a la Parte 1, el gran seductor es chatgpt bailando en la frontera humana
Revolución a la Parte 2, la versión casera con Ollama y Mistral
Rivoluración a la Parte 3, el cambio silencioso de nuestra economía
Revolución a la Parte 4, la inteligencia artificial cambia las reglas de la investigación en línea
Revolución a la Parte 5, porque Google desafía al gran tabú dando cuerpo a la IA
Revolución a la Parte 6, ¿tienes que tener miedo de la IA? Respuestas antrópicas de los hermanos amodei
https://www.aatma.it/rivoluration-i-pare-7/