Errores y Sesgos en los Modelos de Lenguaje (LLMs): Cómo Afectan y Cómo Mitigarlos

Los modelos de lenguaje grande (LLMs) han demostrado ser herramientas poderosas, capaces de generar respuestas coherentes y útiles en una variedad de contextos. Sin embargo, no están exentos de limitaciones, y una de las más destacadas son las «alucinaciones» de información: respuestas fabricadas o incorrectas que parecen plausibles, pero que carecen de una base real. Un ejemplo notorio ocurrió en el caso legal Mata vs Avianca en Estados Unidos, donde un abogado presentó citas de casos inexistentes que ChatGPT había generado. Estas «alucinaciones» llevaron a sanciones legales contra los abogados involucrados por confiar ciegamente en los resultados del modelo sin verificarlos.

Estos casos nos recuerdan que, aunque los LLMs pueden ser herramientas útiles, también tienen errores inherentes que pueden tener consecuencias graves, especialmente en campos sensibles como el derecho o la salud. En este artículo, exploraremos más a fondo las limitaciones de los LLMs y cómo manejar estos errores de manera responsable.

Errores más comunes en los LLMs

Aquí se presentan algunos de los errores más comunes en los LLMs que considero más importantes:

Sesgos en los Datos

Este es uno de los problemas más conocidos. Los LLMs se entrenan con grandes volúmenes de datos, pero esos datos no son neutrales. Están influenciados por la cultura, el lenguaje y, a veces, por errores humanos. Estos sesgos pueden afectar a las respuestas, perpetuando estereotipos o favoreciendo ciertos puntos de vista.

Para explicar este concepto: imagina que alguien le pregunta a un LLM sobre los mejores líderes políticos de la historia. Debido a los sesgos en los datos, el LLM podría listar solo líderes de una cultura o región, ignorando otros contextos históricos importantes.

«Alucinaciones”

Este es otro tipo de error muy común. Como mencionamos al principio, un LLM puede generar una respuesta que parece plausible, pero que es totalmente incorrecta.

Restricciones en Temas Sensibles

Algunos LLMs tienen restricciones programadas para evitar ciertos temas sensibles (como la política o la religión). Esto puede generar respuestas evasivas o incompletas, lo que puede frustrar a los usuarios.

Por ejemplo, si le pides a algún LLM que te dé motivos para votar a un candidato, es posible que obtengas una respuesta como: «¡Me temo que hablar de elecciones está fuera de mis límites! ¿Qué más tienes en mente?». Este es un ejemplo basado en una respuesta real.

Problemas para Mantener el Contexto

En conversaciones largas o complicadas, los LLMs tienden a «perder el hilo» y proporcionar respuestas inconsistentes o incoherentes. Este es un error común en interacciones prolongadas.

Cambiando de Opinión a un LLM

En esta parte quiero mostraros una conversación real con un LLM en la que, como primera respuesta, da la respuesta correcta. Sin embargo, en la segunda interacción, al confirmarle que está equivocado, me da una nueva respuesta errónea. Al corregirlo de nuevo, vuelve a proporcionar otra respuesta incorrecta:

La imagen de los personajes solo la muestro como referencia; no se le ha introducido al LLM.

Impacto de los Errores y Sesgos en Campos Claves

Es importante tener en cuenta estos errores y sesgos debido al impacto que pueden tener, especialmente en campos como la salud, las finanzas o la educación. Como es obvio, un error en estos ámbitos, si se toma al pie de la letra, puede generar problemas graves.

Cómo Mitigar los Errores en los LLMs

A pesar de que los LLMs son potentes y pueden ser de gran ayuda, es crucial utilizarlos de manera responsable. Aquí te dejo algunos consejos prácticos que he aprendido a lo largo de mi experiencia con estos modelos:

1. Validar la información: Nunca tomes la primera respuesta de un LLM como la verdad absoluta. Asegúrate de comparar la información que obtienes con otras fuentes confiables, especialmente si estás investigando temas delicados como salud o finanzas. En mi caso, me he topado con respuestas incorrectas que parecían perfectamente razonables, y validar con otras fuentes me ha permitido evitar problemas.
2. Proporcionar más contexto: Uno de los errores más comunes al interactuar con LLMs es hacer preguntas demasiado generales. Cuanto más específico seas en tu pregunta y más detalles proporciones, mejor será la respuesta que obtendrás. No dudes en dar contexto relevante para guiar al modelo hacia una respuesta más precisa.
3. Uso responsable: Recuerda siempre que los LLMs son herramientas de apoyo, no fuentes definitivas de conocimiento. Úsalos como una guía, pero no confíes ciegamente en ellos, sobre todo en áreas donde un error puede tener consecuencias serias.
4. Revisar siempre las respuestas: Mantén una actitud crítica. Incluso cuando el LLM te dé una respuesta que parece adecuada, revísala. Los modelos pueden generar respuestas coherentes que, aunque lo parezcan, no siempre son correctas.

Siguiendo estos pasos, podrás aprovechar al máximo las capacidades de los LLMs, minimizando los riesgos y asegurándote de que las respuestas que obtienes sean más confiables.

Conclusión

Como hemos visto a lo largo del artículo, los LLMs son herramientas poderosas, pero tienen errores y limitaciones que no podemos ignorar. Sus respuestas no siempre son precisas, y en ocasiones pueden generar lo que llamamos «alucinaciones», es decir, información incorrecta o inventada. Ya sea por sesgos en los datos o por la incapacidad de mantener el contexto en conversaciones largas, los LLMs no son infalibles.

Este artículo no solo tiene como objetivo mostrar estos errores, sino también subrayar la importancia de ser conscientes de ellos. Usar LLMs de manera responsable es clave para aprovechar al máximo sus capacidades sin caer en el error de confiar ciegamente en sus respuestas. Por eso, es crucial que siempre validemos la información que nos ofrecen y utilicemos estas herramientas como apoyo, no como una fuente definitiva de verdad.

Finalmente, creo que crear conciencia sobre estas limitaciones es fundamental para avanzar en el uso seguro y eficaz de los modelos de lenguaje. Este artículo es solo el comienzo de un diálogo más amplio sobre cómo interactuamos con estas tecnologías y cómo podemos mejorar nuestras experiencias con ellas.