¿Qué mundo va a construir la IA y quién lo va a decidir? Las grandes advertencias de la ONU ante el avance descontrolado de la inteligencia artificial Cadena SER
Los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) centrados en el razonamiento recientes han logrado avances significativos, sin embargo, operan predominantemente con un patrón de inferencia pasiva que asume información completa. Por el contrario, la inteligencia clínica del mundo real es inherentemente un proceso de investigación iterativo que requiere la adquisición de evidencia estratégica. Para cerrar esta brecha, formalizamos el diagnóstico médico como una tarea iterativa de búsqueda de evidencia.
Los agentes basados en LLM ofrecen nuevas oportunidades para automatizar la ejecución de procesos comerciales más allá de los límites de los sistemas basados en reglas. Sin embargo, los LLM de propósito general carecen del conocimiento específico de la organización necesario para una ejecución confiable, que generalmente está fragmentada en artefactos orientados al ser humano, como políticas, modelos de procesos y procedimientos operativos estándar.
Los agentes con tecnología de LLM luchan con la personalización cuando los usuarios realizan consultas sin procesar y poco especificadas. En este contexto, los agentes deben inferir intenciones latentes, extraer preferencias de historias de interacciones ruidosas y seleccionar entre alternativas en competencia. Los puntos de referencia existentes rara vez prueban esta capacidad, ya que a menudo se basan en consultas refinadas por parte de los usuarios o en historiales simplificados. Presentamos la búsqueda personalizada de productos (PPS), un banco de pruebas para la personalización de agentes bajo consultas sin procesar e historiales diversos.
El muestreo de silicio, que utiliza modelos de lenguaje grande (LLM) para simular a los encuestados humanos, ha surgido como un enfoque prometedor para aumentar la investigación de encuestas tradicionales. Sin embargo, la mayoría de las evaluaciones se basan en comparaciones distributivas en lugar de predicciones a nivel individual, lo que corre el riesgo de confundir la coincidencia de patrones con una predicción coherente a nivel de encuestado.
Si bien los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden brindar apoyo personalizado en el aprendizaje, varios estudios han planteado preocupaciones con respecto a su uso en la educación. Es importante destacar que el aprendizaje depende de cómo los estudiantes se involucran con los LLM.
Los sistemas de IA agente se utilizan cada vez más para editar, refinar y reparar políticas de decisiones, pero evaluar estas ediciones es difícil cuando las etiquetas de acción de expertos por estado no están disponibles. Estudiamos este problema en un simulador de precios de hoteles donde un editor de políticas agentes recibe solo retroalimentación de diagnóstico a nivel regional: resúmenes de cómo su distribución de precios difiere de una política de referencia a lo largo del tiempo, el inventario y las regiones de mercado.
El uso de modelos de lenguaje grande (LLM) en diversas áreas de la actividad humana, que van desde tareas cotidianas hasta aplicaciones críticas para la seguridad, tiene como objetivo mejorar la eficacia en la toma de decisiones con una mínima retroalimentación humana. Al mismo tiempo, busca alinear las decisiones con las expectativas, preferencias y necesidades humanas, al tiempo que mitiga los riesgos asociados con el no determinismo de la IA.
La previsión de acontecimientos futuros ha atraído una atención cada vez mayor como banco de pruebas para la IA de uso general. Una forma natural de fundamentar esta evaluación es dejar que los modelos coticen en los mercados de predicción. Sin embargo, el comercio requiere más que pronósticos. Además, los puntos de referencia recientes informan una brecha sustancial entre las puntuaciones de probabilidad calibradas y los resultados comerciales. Proponemos Raven-Agent, hasta donde sabemos, el primer agente comercial autónomo para mercados de predicción.
La IA no puede figurar como inventora en las solicitudes de patente, dictamina el tribunal superior de Japón
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