Patricio López-Pismante - Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y Epistemología (2024)

Summary

En esta exposición, el Dr. Patricio López presenta un análisis sobre la intersección entre los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y la epistemología, enfocándose en cómo estos modelos pueden ser utilizados para evaluar y generar conocimiento en psicología y filosofía de la ciencia. A través de ejemplos como el psicoanálisis y el programa sociobiológico de Wilson, explora cómo los LLM pueden ayudar a clasificar teorías científicas y pseudocientíficas. Sin embargo, también destaca las limitaciones actuales de estos modelos, como los problemas de datos desactualizados, alucinaciones y la falta de acceso a bases de datos actualizadas.

Takeaways

• 😀 El Dr. Patricio López es psicólogo y doctor en psicología, y fundador de la Sociedad Latinoamericana de Filosofía de la Psicología (SOLFIT).
• 😀 El modelo de lenguaje grande (LLM) es el foco principal de la presentación, destacando sus aplicaciones en epistemología y en la evaluación de conocimiento en psicología.
• 😀 Los LLMs son entrenados con enormes cantidades de datos y tienen la capacidad de generar patrones complejos, aunque su funcionamiento interno es una 'caja negra' difícil de entender.
• 😀 Aunque los LLMs no alcanzan inteligencia artificial general, han demostrado habilidades emergentes que se acercan a ejecuciones humanas, como en traducción, resúmenes y empatía.
• 😀 Un desafío importante de los LLMs es el alto costo computacional, asociado a la enorme cantidad de energía necesaria para entrenarlos y operarlos.
• 😀 Los sesgos en los LLMs, debido a los datos con los que fueron entrenados, pueden tener consecuencias significativas en áreas como la política y la cultura.
• 😀 La epistemología clásica enfrenta el problema de cómo distinguir entre ciencia y pseudociencia, siendo el criterio de falsación uno de los más debatidos.
• 😀 Lakatos propuso que la ciencia no debe evaluarse por teorías aisladas, sino por paradigmas, que incluyen un núcleo firme y un cinturón protector de hipótesis.
• 😀 Usando LLMs, se puede generar un programa de investigación basado en un paradigma específico, evaluando su cientificidad según los criterios de Lakatos.
• 😀 Ejemplos prácticos de evaluación de paradigmas incluyen el análisis de la sociobiología de Wilson, el psicoanálisis de Freud y el neuropsicoanálisis, mostrando distinciones entre ciencia y pseudociencia.
• 😀 Limitaciones actuales de los LLMs incluyen la 'alucinación' de datos incorrectos, la falta de acceso a literatura histórica actualizada, y la necesidad de mayor curaduría por expertos para mejorar la precisión de los modelos.

Q & A

¿Qué son los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) y cómo se utilizan en la epistemología?

Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) son modelos computacionales entrenados con grandes volúmenes de datos, como textos y libros, que pueden realizar tareas como traducción automática, generación de texto y resúmenes. En la epistemología, se utilizan para evaluar teorías científicas al analizar la coherencia, predicciones y pruebas de nuevos hechos dentro de un programa de investigación, siguiendo marcos filosóficos como la teoría de los programas de investigación de Imre Lakatos.

¿Cómo se relaciona la teoría de los programas de investigación de Lakatos con la evaluación de teorías científicas?

La teoría de los programas de investigación de Lakatos establece que la ciencia progresa a través de 'programas de investigación', los cuales tienen un 'núcleo duro' de suposiciones no comprobables, rodeado de un 'cinturón protector' de hipótesis que pueden modificarse y probarse. La evaluación de una teoría se basa en la capacidad de su programa para generar predicciones nuevas y resolver anomalías; si falla en hacerlo, se considera un programa degenerativo.

¿Cuáles son los elementos clave para evaluar una teoría científica con un modelo de lenguaje?

Los elementos clave incluyen la capacidad de la teoría para hacer predicciones nuevas, su coherencia interna, y la forma en que resuelve anomalías. Además, el modelo debe analizar si el programa de investigación sigue siendo fértil en términos de descubrimientos o si se ha vuelto un programa degenerativo, es decir, incapaz de generar resultados novedosos.

¿Cómo el modelo de lenguaje evaluó la teoría de la sociobiología de Wilson?

El modelo de lenguaje identificó la sociobiología como un programa de investigación con un núcleo duro relacionado con la base evolutiva del comportamiento animal y humano. Reconoció que el cinturón protector incluye hipótesis relacionadas con la adaptación y la evolución cultural, y que sigue siendo un campo científico válido y progresivo.

¿Qué conclusión sacó el modelo sobre la teoría del psicoanálisis de Freud?

El modelo de lenguaje evaluó el psicoanálisis como una disciplina que tiene elementos tanto científicos como no científicos. Reconoció que la teoría de Freud tiene aspectos que siguen siendo productivos en términos de nuevas predicciones, pero también aspectos degenerativos, lo que genera un debate sobre su estatus científico. No lo descartó como pseudociencia, sino que lo consideró parcialmente científico.

¿Cómo se evaluó la neuro-psicoanálisis con el modelo de lenguaje?

El neuro-psicoanálisis fue evaluado como un programa de investigación válido y legítimo. El modelo reconoció que esta disciplina ofrece predicciones acerca de la reconstrucción de recuerdos y el trauma, y que su enfoque integrador entre neurociencia y psicoanálisis presenta una oportunidad de generar nuevas hipótesis y resultados.

¿Por qué el modelo clasificó la terapia de constelaciones familiares como pseudociencia?

La terapia de constelaciones familiares fue clasificada como pseudociencia por el modelo debido a su falta de capacidad predictiva y la ausencia de pruebas empíricas que respalden sus afirmaciones. El modelo identificó que el enfoque no cumple con los criterios científicos de generar predicciones verificables ni resolver anomalías en su campo.

¿Cuáles son las principales limitaciones de los modelos de lenguaje en la evaluación de teorías científicas?

Las principales limitaciones incluyen la posibilidad de que los modelos generen 'alucinaciones', es decir, información errónea o fabricada que no puede ser verificada. Además, los modelos están entrenados con datos que pueden estar desactualizados, y pueden reflejar sesgos inherentes a los datos de entrenamiento, lo que afecta la objetividad y precisión de sus evaluaciones.

¿Qué se está haciendo para mejorar los modelos de lenguaje y reducir sus limitaciones?

Se están realizando esfuerzos para reducir las 'alucinaciones' y mejorar la precisión de los modelos de lenguaje mediante el entrenamiento con datos más actualizados y la conexión a bases de datos especializadas. Además, se está trabajando en la curaduría de los datos, para que los expertos en cada campo puedan filtrar y seleccionar la información relevante y precisa para alimentar estos modelos.

¿Cuál es la importancia de la curaduría de datos por parte de expertos en la mejora de los modelos de lenguaje?

La curaduría de datos es fundamental para mejorar la fiabilidad de los modelos de lenguaje, ya que los expertos pueden filtrar la información para asegurar que los datos sean precisos, relevantes y actualizados. Sin la intervención de expertos, los modelos pueden generar respuestas erróneas o sesgadas, lo que afecta su utilidad en la evaluación científica o en la generación de conocimiento.