Un nuevo marco de inteligencia artificial afirma haber resuelto uno de los defectos más grandes de la tecnología al producir respuestas idénticas cada vez: un avance que su creador dice que podría restaurar la confianza y la estabilidad a las máquinas que ahora impulsan la toma de decisiones globales.
Un investigador británico dice que ha resuelto uno de los defectos más grandes de la inteligencia artificial: el hecho de que no puede dar la misma respuesta dos veces.
Martin Lucas, director de innovación de Matrix OS y Theahq, ha presentado un sistema llamado Decision Physics que, según él, puede hacer que la IA sea completamente consistente. A diferencia de los modelos actuales como ChatGPT o Géminis de Google, que dependen de la probabilidad y pueden contradecirse de una pregunta a la siguiente, se dice que la física de decisión produce el mismo resultado cada vez.
En ensayos en vivo, 1,000 indicaciones idénticas generaron 1,000 respuestas idénticas, con cada resultado verificado independientemente a través de recibos de grado de auditoría para confirmar la reproducibilidad perfecta.
Los resultados, publicados en un informe titulado El problema del 30 por ciento: el mundo está discutiendo con sus propias máquinas, sugieren que la inestabilidad integrada en la IA moderna podría estar costando a la economía global hasta £ 17.2 billones en valor perdido.
“La IA se ha convertido en nuestra nueva infraestructura”, dijo Lucas ayer. “Pero se basa en la probabilidad, no en la física. El mismo modelo puede estar en desacuerdo consigo mismo en dos ejecuciones, lo que significa confianza, cumplimiento e incluso colapso de responsabilidad antes de que comience el escalado. Necesitamos una nueva base. Así que construimos una”.
El nuevo marco reemplaza las conjeturas estadísticas con lo que Lucas llama ‘cálculo determinista’, lo que significa preguntas idénticas, en condiciones idénticas, siempre dan respuestas idénticas. Su equipo ha establecido cuatro “leyes” que rigen el proceso: las entradas idénticas producen resultados idénticos; declaraciones equivalentes resueltas de la misma manera; Cada respuesta tiene un registro de su origen; y los resultados se mantienen estables incluso cuando se actualizan el modelo o los datos.
El entorno de prueba, conocido como el paquete de compilación determinista de Theahq, utiliza relojes fijos y recibos de verificación para eliminar la aleatoriedad por completo. Cada uno de los 1,000 ensayos produjo un resultado idéntico en la unidad más pequeña de medición digital. El sistema generó una firma de nivel de bit coincidente, una huella digital electrónica utilizada en la computación para confirmar que dos archivos son completamente iguales. La verificación demostró que no había variación o aleatoriedad en ninguna de las respuestas del sistema.
Lucas, quien ha asesorado a los primeros ministros del Reino Unido sobre la estrategia de datos y es autor de varios libros sobre sistemas de decisiones, cree que el descubrimiento marca el comienzo de una nueva era para la inteligencia artificial. Dijo que la capacidad de garantizar resultados idénticos podría transformar cómo se usa la IA en finanzas, atención médica, defensa y gobierno, sectores donde la responsabilidad y el cumplimiento son críticos. Los reguladores podrían, por primera vez, rastrear cada decisión automatizada a su fuente.
Matrix OS se describe a sí mismo como una plataforma de ingeniería de decisiones que combina ciencias del comportamiento, matemáticas y automatización. Su brazo de investigación, Theahq, se centra en la creación de sistemas deterministas que integran la inteligencia emocional, el razonamiento simbólico y la reproducibilidad.
Dijo: “La inteligencia artificial, como lo conocemos, tiene un problema del 30%. Cada modelo de lenguaje grande (desde ChatGPT hasta Géminis) produce diferentes respuestas a la misma pregunta, incluso en condiciones idénticas. Esa inconsistencia no es un error. Es una característica de probabilidad. Y está costando billones de billones del mundo”.
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Imagen principal: Tara Winstead/Pexels