{"id":27422,"date":"2022-06-13T08:49:24","date_gmt":"2022-06-13T14:49:24","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=27422"},"modified":"2022-06-13T08:49:24","modified_gmt":"2022-06-13T14:49:24","slug":"los-sistemas-de-ia-realmente-tienen-su-propio-lenguaje-secreto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/los-sistemas-de-ia-realmente-tienen-su-propio-lenguaje-secreto\/","title":{"rendered":"\u00bfLos sistemas de IA realmente tienen su propio lenguaje secreto?"},"content":{"rendered":"

Una nueva generaci\u00f3n de modelos de\u00a0inteligencia artificial<\/a>\u00a0puede producir im\u00e1genes “creativas” a pedido en funci\u00f3n de un mensaje de texto.\u00a0Los gustos de\u00a0Imagen<\/a>\u00a0,\u00a0MidJourney<\/a>\u00a0y\u00a0DALL-E 2<\/a>\u00a0est\u00e1n comenzando a\u00a0cambiar la forma en que se crea el contenido creativo<\/a>\u00a0con implicaciones para los derechos de autor y la propiedad intelectual.<\/span><\/p>\n

Si bien el resultado de estos modelos suele ser sorprendente, es dif\u00edcil saber exactamente c\u00f3mo producen sus resultados.\u00a0La semana pasada, investigadores en los EE. UU. hicieron la intrigante afirmaci\u00f3n de que el modelo DALL-E 2 podr\u00eda haber inventado su propio lenguaje secreto para hablar sobre objetos.<\/span><\/p>\n

Al solicitar a DALL-E 2 que cree im\u00e1genes que contengan subt\u00edtulos de texto, y luego devolver los subt\u00edtulos resultantes (galimat\u00edas) al sistema, los investigadores concluyeron que DALL-E 2 cree que\u00a0Vicootes<\/em>\u00a0significa ”\u00a0vegetales<\/a>\u00a0“, mientras que\u00a0Wa ch zod rea<\/em>\u00a0se refiere a ”\u00a0criaturas marinas “.\u00a0que una ballena pueda comer<\/a>\u00a0.\u201d<\/span><\/p>\n

Estas afirmaciones son fascinantes y, de ser ciertas, podr\u00edan tener importantes implicaciones de seguridad e interpretaci\u00f3n para este tipo de gran modelo de IA.\u00a0Entonces, \u00bfqu\u00e9 est\u00e1 pasando exactamente?<\/span><\/p>\n

\u00bfDALL-E 2 tiene un lenguaje secreto?<\/span><\/h3>\n

DALL-E 2 probablemente no tiene un “lenguaje secreto”.\u00a0Ser\u00eda m\u00e1s exacto decir que tiene su propio\u00a0vocabulario,<\/a>\u00a0\u00a0pero aun as\u00ed no podemos estar seguros.<\/span><\/p>\n

En primer lugar, en esta etapa es muy dif\u00edcil verificar cualquier afirmaci\u00f3n sobre\u00a0DALL-E 2 y otros grandes modelos de IA<\/a>\u00a0, porque solo un pu\u00f1ado de investigadores y profesionales creativos tienen acceso a ellos.\u00a0Todas las im\u00e1genes que se comparten p\u00fablicamente (en Twitter, por ejemplo) deben tomarse con bastante cuidado, ya que han sido “seleccionadas” por un ser humano de entre muchas im\u00e1genes de salida generadas por la IA.<\/span><\/p>\n

Incluso aquellos con acceso solo pueden usar estos modelos de manera limitada.\u00a0Por ejemplo, los usuarios de DALL-E 2 pueden generar o modificar im\u00e1genes, pero no pueden (todav\u00eda) interactuar m\u00e1s profundamente con el sistema de IA, por ejemplo, modificando el c\u00f3digo detr\u00e1s de escena.\u00a0Esto significa que los m\u00e9todos de ”\u00a0IA explicable<\/a>\u00a0” para comprender c\u00f3mo funcionan estos sistemas no se pueden aplicar, y la investigaci\u00f3n sistem\u00e1tica de su comportamiento es un desaf\u00edo.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 est\u00e1 pasando entonces?<\/span><\/h3>\n

Una posibilidad es que las frases de “galimat\u00edas” est\u00e9n relacionadas con palabras de idiomas distintos del ingl\u00e9s.\u00a0Por ejemplo,\u00a0Apoploe<\/em>\u00a0, que parece crear im\u00e1genes de aves, es similar al lat\u00edn\u00a0Apodidae<\/em><\/a>\u00a0, que es el nombre binomial de una familia de especies de aves.<\/span><\/p>\n

Esto parece una explicaci\u00f3n plausible.\u00a0Por ejemplo, DALL-E 2 se entren\u00f3 en una variedad muy amplia de datos extra\u00eddos de Internet, que inclu\u00edan muchas palabras no inglesas.<\/span><\/p>\n

Cosas similares han sucedido antes: grandes modelos de IA de lenguaje natural han\u00a0aprendido coincidentemente a escribir c\u00f3digo de computadora<\/a>\u00a0sin un entrenamiento deliberado.<\/span><\/p>\n

\u00bfSe trata de las fichas?<\/span><\/h3>\n

Un punto que respalda esta teor\u00eda es el hecho de que los modelos de lenguaje de IA\u00a0no leen el texto de la forma en que t\u00fa y yo lo hacemos<\/a>\u00a0.\u00a0En su lugar, dividen el texto de entrada en “tokens” antes de procesarlo.<\/span><\/p>\n

Diferentes\u00a0enfoques de “tokenizaci\u00f3n”<\/a>\u00a0tienen diferentes resultados.\u00a0Tratar cada palabra como una ficha parece un enfoque intuitivo, pero causa problemas cuando las fichas id\u00e9nticas tienen significados diferentes (por ejemplo, c\u00f3mo “coincidir” significa cosas diferentes cuando juegas al tenis y cuando est\u00e1s iniciando un incendio).<\/span><\/p>\n

Por otro lado, tratar cada car\u00e1cter como una ficha produce un n\u00famero menor de fichas posibles, pero cada una transmite informaci\u00f3n mucho menos significativa.<\/span><\/p>\n

DALL-E 2 (y otros modelos) utilizan un enfoque intermedio llamado\u00a0codificaci\u00f3n de pares de bytes<\/a>\u00a0(BPE).\u00a0Inspeccionar las representaciones de BPE en busca de algunas de las palabras incoherentes sugiere que esto podr\u00eda ser un factor importante para comprender el “lenguaje secreto”.<\/span><\/p>\n

No toda la imagen<\/span><\/h3>\n

El “lenguaje secreto” tambi\u00e9n podr\u00eda ser solo un ejemplo del principio de “basura que entra, basura que sale”.\u00a0DALL-E 2 no puede decir “No s\u00e9 de qu\u00e9 est\u00e1s hablando”, por lo que siempre generar\u00e1 alg\u00fan tipo de imagen a partir del texto de entrada dado.<\/span><\/p>\n

De cualquier manera, ninguna de estas opciones son explicaciones completas de lo que est\u00e1 sucediendo.\u00a0Por ejemplo, eliminar caracteres individuales de palabras incoherentes parece\u00a0corromper las im\u00e1genes generadas de formas muy espec\u00edficas<\/a>\u00a0.\u00a0Y parece que las palabras incomprensibles individuales no necesariamente se combinan para producir\u00a0im\u00e1genes compuestas coherentes<\/a>\u00a0(como lo har\u00edan si hubiera realmente un “lenguaje” secreto debajo de las s\u00e1banas).<\/span><\/p>\n

Por qu\u00e9 esto es importante<\/span><\/h3>\n

M\u00e1s all\u00e1 de la curiosidad intelectual, es posible que se pregunte si algo de esto es realmente importante.<\/span><\/p>\n

La respuesta es s\u00ed.\u00a0El “lenguaje secreto” de DALL-E es un ejemplo de un “ataque adversario” contra un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico: una forma de romper el comportamiento previsto del sistema al elegir intencionalmente entradas que la IA no maneja bien.<\/span><\/p>\n

Una de las razones por las que los ataques de los adversarios son preocupantes es que desaf\u00edan nuestra confianza en el modelo.\u00a0Si la IA interpreta palabras incoherentes de forma no deseada, tambi\u00e9n podr\u00eda interpretar palabras significativas de forma no deseada.<\/span><\/p>\n

Los ataques adversarios tambi\u00e9n plantean problemas de seguridad.\u00a0DALL-E 2 filtra el texto de entrada para evitar que los usuarios generen contenido da\u00f1ino o abusivo, pero un “lenguaje secreto” de palabras incoherentes podr\u00eda permitir a los usuarios eludir estos filtros.<\/span><\/p>\n

Investigaciones recientes han descubierto ”\u00a0frases desencadenantes<\/a>\u00a0” antag\u00f3nicas para algunos modelos de IA de lenguaje: frases cortas sin sentido como “zoning tapping fiennes” que pueden desencadenar de manera confiable que los modelos arrojen contenido racista, da\u00f1ino o sesgado.\u00a0Esta investigaci\u00f3n es parte del esfuerzo continuo por\u00a0comprender y controlar<\/a>\u00a0c\u00f3mo los sistemas complejos de aprendizaje profundo\u00a0aprenden de los datos<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

Finalmente, fen\u00f3menos como el \u201clenguaje secreto\u201d de DALL-E 2 plantean problemas de interpretaci\u00f3n.\u00a0Queremos que estos modelos se comporten como espera un ser humano, pero ver una salida estructurada en respuesta a un galimat\u00edas confunde nuestras expectativas.<\/span><\/p>\n

Arrojando luz sobre las preocupaciones existentes<\/span><\/h3>\n

Puede recordar el alboroto en 2017 sobre algunos chatbots de Facebook que ”\u00a0inventaron su propio idioma<\/a>\u00a0“.\u00a0La situaci\u00f3n actual es similar en el sentido de que los resultados son preocupantes, pero no en el sentido de que \u201cSkynet viene a apoderarse del mundo\u201d.<\/span><\/p>\n

En cambio, el “lenguaje secreto” de DALL-E 2 destaca las preocupaciones existentes sobre la solidez, la seguridad y la interpretabilidad de\u00a0los sistemas de aprendizaje profundo<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

Hasta que estos sistemas est\u00e9n m\u00e1s ampliamente disponibles, y en particular, hasta que los usuarios de un conjunto m\u00e1s amplio de antecedentes culturales no ingleses puedan usarlos, no podremos saber realmente qu\u00e9 est\u00e1 pasando.<\/span><\/p>\n

Mientras tanto, sin embargo, si desea intentar generar algunas de sus propias im\u00e1genes de IA, puede consultar un modelo m\u00e1s peque\u00f1o disponible gratuitamente,\u00a0DALL-E mini<\/a>\u00a0.\u00a0Solo tenga cuidado con las palabras que usa para incitar al modelo (ingl\u00e9s o galimat\u00edas, su decisi\u00f3n).\"La<\/span><\/p>\n

Este art\u00edculo se vuelve a publicar de\u00a0<\/em>The Conversation\u00a0<\/a>bajo una licencia Creative Commons.\u00a0Lee el\u00a0art\u00edculo original<\/a>\u00a0.<\/em><\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de la imagen:\u00a0Giannis Daras \/ DALL-E<\/a><\/span><\/em><\/span><\/p>\n

Snoswell, A. J. (2022, 10 junio). Do AI Systems Really Have Their Own Secret Language?<\/i> Singularity Hub. Recuperado 13 de junio de 2022, de https:\/\/singularityhub.com\/2022\/06\/10\/do-ai-systems-really-have-their-own-secret-language\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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