Las redes neuronales de la IA sufren alucinaciones (y es normal)

A pesar de que estamos en pleno auge de la Inteligencia Artificial, todavía nos quedan muchos elementos por descubrir y estudiar de esta tecnología, como lo son las redes neuronales y sus procesos internos. Las redes neuronales son estructuras de algoritmos son capaces de aprender y adaptarse de formas que no siempre podemos anticipar o entender completamente. Este vacío de información genera incertidumbre, además de ser una fuente potencial de sesgos y alucinaciones en los resultados que producen.

Las redes neuronales, inspiradas en la estructura y funcionamiento del cerebro humano, son sistemas complejos que procesan grandes cantidades de datos para aprender y planear resultados. Sin embargo, a diferencia de las conexiones neuronales en el cerebro, cuya actividad podemos observar y estudiar, los procesos internos de una red neuronal artificial a menudo permanecen en una «caja negra«. Los desarrolladores programan estas redes para que optimicen ciertas funciones.

La opacidad de estos procesos internos puede dar lugar a sesgos imprevistos. Estos sesgos pueden originarse en los datos de entrenamiento, que pueden reflejar prejuicios sociales o errores humanos. Sin la capacidad de ver cómo la red neuronal procesa estos datos, es difícil identificar y corregir estos sesgos. Por ejemplo, si una red neuronal se entrena con datos históricos de contratación laboral, puede aprender a replicar los mismos prejuicios de género o raza presentes en esos datos, perpetuando desigualdades en lugar de corregirlas.

Además de los sesgos, otro fenómeno al que se le debe prestar atención son las alucinaciones de las redes neuronales. Estas alucinaciones ocurren cuando el algoritmo genera resultados que no tienen sentido o que están claramente equivocados. Un caso famoso es el de los sistemas de generación de imágenes, que a veces producen imágenes distorsionadas o irreconocibles a partir de datos normales. Este comportamiento puede parecer inofensivo en aplicaciones creativas, pero en contextos más críticos, como el diagnóstico médico o en la conducción autónoma, las alucinaciones pueden tener consecuencias graves e impredecibles.

No obstante, el problema radica en que, sin una comprensión clara de los procesos internos es difícil prever cuándo y por qué ocurrirán estos fallos. La transparencia en los algoritmos y el desarrollo de métodos para «abrir» estas cajas negras es fundamental para tener una inteligencia artificial segura. Además, los investigadores en este campo están trabajando en técnicas de interpretabilidad y explicabilidad, que buscan desentrañar el funcionamiento interno de estas redes neuronales con técnicas que incluyen la visualización de las activaciones de neuronas y el desarrollo de modelos simplificados que imiten el comportamiento de las redes más complejas.

Sin embargo, estas soluciones aún están en una etapa inicial y no contemplan el problema de manera integral. La comunidad científica y tecnológica debe continuar esforzándose por entender y mitigar los sesgos y alucinaciones inherentes a las redes neuronales. Es por ello que el misterio de los procesos internos de las redes neuronales nos recuerda que, aunque la inteligencia artificial puede imitar y superar muchas capacidades humanas, aún estamos lejos de comprenderla completamente. Esta falta de comprensión nos obliga a ser cautos y a trabajar en mejorar la seguridad de estas tecnologías.