Investigadores han desarrollado una nueva técnica para examinar los procesos internos de razonamiento de grandes modelos lingüísticos como Claude, GPT y Gemini. Este método, que extrae “rastros de razonamiento”, ha llevado a hallazgos que sugieren que algunos modelos de IA chinos podrían estar entrenados con datos derivados de modelos líderes desarrollados en EE. UU.
El equipo de investigación ideó una forma de observar las ‘ideas internas’ de estos sistemas de inteligencia artificial. Al analizar los pasos dados por los modelos al generar respuestas –los 'rastros de razonamiento'– pudieron identificar patrones que indican posibles orígenes de la base de conocimientos de la IA. Los investigadores no nombraron los modelos específicos de IA chinos en cuestión.
Los hallazgos sugieren una posible dependencia de la IA creada en EE. UU. para fines de entrenamiento. Según la fuente, esto se revela a través del análisis de estos rastros de razonamiento. Este método permite a los investigadores ver cómo llega la IA a sus conclusiones, exponiendo potencialmente los datos con los que fue entrenada y las influencias que dan forma a sus respuestas. Los investigadores afirman que lo que encontraron indica que algunos modelos de IA chinos podrían estar entrenados en modelos líderes estadounidenses.
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