Amnesia digital: la verdad sobre la memoria de ChatGPT

Muchos usuarios creen que los sistemas de inteligencia artificial, como ChatGPT, son capaces de aprender y mejorar con el uso. Sin embargo, esto no es cierto. La creencia errónea sobre el "aprendizaje" de la IA surge porque a menudo se emplean términos propios del pensamiento humano para describir estas tecnologías. No obstante, los mecanismos en los que se basan las redes neuronales son fundamentalmente diferentes de la forma en que los humanos asimilan nueva información.

La principal diferencia es que los modelos de IA no aprenden en tiempo real. No recuerdan eventos específicos, no analizan experiencias ni sacan conclusiones como lo haría una persona. El "aprendizaje" ocurre únicamente durante la fase de entrenamiento del modelo, cuando el algoritmo analiza grandes volúmenes de datos textuales, identifica patrones y los almacena en forma de relaciones matemáticas. Este proceso requiere enormes recursos computacionales y finaliza antes de que el usuario interactúe con el sistema.

Por ejemplo, ChatGPT genera respuestas prediciendo las secuencias de palabras más probables basándose en la información previamente procesada. Sin embargo, el chatbot no puede adaptarse a un usuario específico ni modificar sus conocimientos en función de la retroalimentación recibida. Incluso si un usuario corrige un error durante la conversación, la IA no recordará la corrección y podría cometer la misma equivocación en el futuro.

A diferencia de ChatGPT, algunos algoritmos sí pueden ajustar sus recomendaciones en función de la interacción con el usuario. Por ejemplo, los sistemas de recomendación en plataformas de streaming analizan las preferencias de los espectadores y sugieren contenido en función de sus elecciones. No obstante, en el caso de los modelos de lenguaje, la actualización del conocimiento requiere un costoso y complejo proceso de reentrenamiento.

Es importante comprender que ChatGPT es un modelo de lenguaje, no un modelo de conocimientos. Aunque las redes neuronales absorben grandes volúmenes de información durante su entrenamiento, su principal función es procesar texto, no reproducir hechos con precisión. Por esta razón, las respuestas pueden contener datos desactualizados o errores debido a una comprensión limitada del contexto.

Para abordar este problema, los desarrolladores han implementado herramientas adicionales, como la integración con motores de búsqueda en línea. Algunas versiones de ChatGPT pueden acceder a Internet en tiempo real para proporcionar información más actualizada. Además, ciertas plataformas pueden personalizar la interacción con los usuarios almacenando datos sobre sus preferencias en bases de datos separadas. Sin embargo, esto no significa que el modelo pueda aprender por sí mismo.

La falta de aprendizaje dinámico implica que los usuarios deben verificar cuidadosamente la información recibida y utilizar la IA como una herramienta complementaria en lugar de una fuente absoluta de conocimiento. Desarrollar estrategias efectivas de interacción con ChatGPT y comprender sus limitaciones ayudará a evitar errores y mejorar la productividad.