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--- podcast:episodios:56 [2023/03/29 18:43] – [¿Los modelos de lenguaje comprenden?] Joaquín Herrero Pintado
+++ podcast:episodios:56 [2023/03/30 17:43] (actual) – [El "alignment Problem"] Joaquín Herrero Pintado
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 (Redactado por GPT-3.5)
+### Pendiente de resolver: el "alignment Problem"
+El "alignment problem" (problema de alineación) en el contexto de ChatGPT y otros modelos de lenguaje de inteligencia artificial se refiere al desafío de garantizar que los objetivos, valores e intereses del sistema de IA estén alineados con los de los seres humanos. En otras palabras, se busca que la IA entienda, interprete y responda a las necesidades y expectativas de los usuarios de manera efectiva, ética y segura.
+Los modelos de lenguaje como ChatGPT son el resultado del entrenamiento en grandes conjuntos de datos de texto que contienen información de diversas fuentes y perspectivas. Como resultado, pueden adoptar sesgos, creencias erróneas y comportamientos no deseados que no siempre están en consonancia con las intenciones del usuario o el bienestar general.
+El problema de alineación en IA plantea varios desafíos:
+  - Sesgo y justicia: Asegurar que el modelo no tenga sesgos sistemáticos o discriminación en sus respuestas.
+  - Seguridad: Prevenir que el modelo proporcione respuestas dañinas, ofensivas o inapropiadas.
+  - Privacidad: Evitar que el modelo divulgue información confidencial o sensible.
+  - Robustez y fiabilidad: Garantizar que el modelo responda de manera consistente y confiable a las entradas del usuario, incluso en casos de entradas ambiguas o maliciosas.
+  - Control de contenido y políticas: Establecer pautas claras y efectivas para el comportamiento del modelo y garantizar que se adhiera a ellas.
+Resolver el problema de alineación es crucial para el desarrollo y adopción segura y ética de sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT en diferentes aplicaciones y contextos.
+(Redactado por GPT-4)
 # Políticas empresariales y de producto
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 ## Características de los modelos de lenguaje de OpenAI
-### 1. RLHF - Reinforcement Learning with Human Feedback vs. System Messages
+### 1. RLHF - Reinforcement Learning with Human Feedback
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 En [[https://twitter.com/C4COMPUTATION/status/1640950555940880385|este hilo de Twitter]], Jessica Flack, científica de datos, bióloga evolutiva y profesora en el [[https://en.wikipedia.org/wiki/Santa_Fe_Institute|Santa Fe Institute]] hace las siguientes reflexiones:
-Traducción automática del hilo, revisada:
+(Traducción automática del hilo, revisada)
 La discusión ofrece una perspectiva útil y equilibrada. Preguntas/comentarios:
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-====== ¿Los modelos de lenguaje comprenden? ======
+====== ¿Los modelos de lenguaje comprenden realmente lo que les preguntamos? ======
 Preguntamos a GPT-4:
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 ¿Pero entiendes de la misma forma que los humanos?
-> Aunque puedo procesar y comprender el lenguaje humano de manera efectiva, mi comprensión es diferente a la de un ser humano. Como inteligencia artificial, no experimento emociones, pensamientos subjetivos ni consciencia de la misma manera que las personas. Mi capacidad para comprender se basa en el análisis de patrones y la correlación de datos en lugar de la experiencia humana vivida.
+> Aunque puedo procesar y comprender el lenguaje humano de manera efectiva, mi comprensión es diferente a la de un ser humano. Como inteligencia artificial, no experimento emociones, pensamientos subjetivos ni consciencia de la misma manera que las personas. Mi capacidad para comprender se basa en el análisis de patrones y la correlación de datos en lugar de la experiencia humana vivida. Esto significa que, aunque puedo proporcionar información útil y relevante en respuesta a tus preguntas, no experimento el proceso de comprensión de la misma manera que un ser humano lo haría.
-> Esto significa que, aunque puedo proporcionar información útil y relevante en respuesta a tus preguntas, no experimento el proceso de comprensión de la misma manera que un ser humano lo haría.