El vasto universo de la IA generativa y los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs) promete capacidades revolucionarias, pero aún persiste una pregunta: ¿Cómo podemos guiar a la IA para que posea una profunda experiencia específica de dominio? La respuesta reside en reconsiderar técnicas del pasado de la IA.
El Renacimiento de la Elicitación de Conocimiento
La elicitación de conocimiento no es una novedad. Arraigada en la era de los sistemas expertos basados en reglas, sirvió como un puente entre la inteligencia humana y la capacidad de las máquinas. Hoy, encuentra una relevancia renovada mientras la IA busca asimilar una profunda, pero implícita, experiencia humana. Según Forbes, esta metodología es fundamental para transformar los LLMs en repositorios de mejores prácticas.
Plano para LLMs Expertos en Dominio
Consideremos transformar un LLM para que sobresalga en un campo específico, como la medicina o el derecho. El proceso comienza con la recopilación de documentos relevantes, que luego se alimentan en los sistemas de IA utilizando técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG). Sin embargo, aquí radica un desafío: no todo el conocimiento experto está documentado. La esencia de la verdadera experiencia a menudo reside en las experiencias colectivas y las intuiciones matizadas de los veteranos de la industria.
Elicitación de Conocimiento en la Práctica
Ingrese a la práctica de la elicitación de conocimiento. Un compromiso metódico con expertos puede sacar a la luz reglas prácticas no reveladas y secretos comerciales. Desde entrevistar profesionales hasta analizar protocolos verbales, el objetivo es capturar el conocimiento tácito e incorporarlo en el ámbito de la IA. Por ejemplo, Lance Eliot ilustra cómo la experiencia de un operador de bolsa se codifica en los LLMs, ampliando así el repertorio de la IA con estrategias de nicho.
Avanzando con Expertos Sintéticos
El concepto de expertos sintéticos emerge a medida que los modelos de IA aprenden de sus contrapartes humanas. Al simular el dominio de un campo, la IA puede aproximarse al rol asesor de un consultor, aunque con limitaciones. Si bien la inteligencia artificial general sigue siendo una aspiración futura, la aplicación estratégica de la elicitación de conocimiento hoy puede establecer las bases para AI competentes y especializadas.
Cerrando la Brecha: IA Limitada vs. IA General
El debate sobre la IA limitada y general continúa moldeando el panorama. Mientras algunos argumentan que los LLMs ya manifiestan elementos de inteligencia general, otros sostienen que la verdadera experiencia requiere inteligencia artificial general. En cualquier caso, la integración de prácticas ideadas por humanos en marcos de IA promete enriquecer las capacidades específicas de dominio de los modelos generativos.
En palabras de Elbert Hubbard, centrarse en un trabajo de calidad hoy prepara el escenario para la excelencia mañana. Integrar el conocimiento humano en la IA no solo democratiza la experiencia, sino que también eleva a los LLMs a nuevos niveles de funcionalidad y relevancia.