Questão 38 - UFSM PSS Prova 3 - Tarde 2025

Una inteligencia artificial adivina el futuro mejor que los humanos

 

El sistema, basado en ChatGPT, pregunta a Google
hasta seis veces y consulta 20 artículos para conseguir
la información y prever posibles escenarios

 

    El resultado de combinar una comunidad de predicción como Metaculus y un modelo de lenguaje como ChatGPT 4 es el futuro. Y ve el futuro. Un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA), desarrollado por investigadores de la Universidad de Berkeley, es capaz de predecir eventos futuros con mayor precisión que los humanos. Para poder hacerlo, la inteligencia artificial busca información en internet, selecciona los artículos periodísticos que considera relevantes, los resume y los introduce en un sistema de razonamiento. “La previsión requiere que un humano se siente y reúna un montón de fuentes, averiguando en cuáles confiar y cómo sopesarlas. Un modelo lingüístico puede hacerlo muy rápidamente”, explica Danny Halawi, uno de los autores del estudio, publicado en la revista New Scientist.

    [...] Halawi y su equipo han entrenado a ChatGPT-4 a través de un proceso llamado “ajuste fino”: este método utiliza miles de pronósticos de mercados de predicción, como Metaculus o Polymarket, y junto a la recuperación de noticias, obtiene un mejor razonamiento. “Para que sea bueno en pronósticos, entrenamos al modelo con buenos ejemplos”, añade Halawi. Por cada predicción, el sistema repregunta a Google hasta seis veces – como si acudiera a seis personas distintas – y consulta hasta 20 artículos. Son seis preguntas y no más, porque cuesta mucho dinero a pesar de que lo ideal sería hacerlo “100 veces”, confiesa Halawi [...].

    El pronosticador funciona como si alguien busca algo en internet: cuanto más concreta sea la pregunta, mejor. Pero ¿es fiable? Halawi confía en el sistema: “Si quieres predecir con precisión, la mejor estrategia consiste en ser imparcial, intentar obtener las fuentes más precisas de información y hacer una predicción razonable y sensata que se base puramente en la evidencia”, argumenta [...].

    Para Ángel Delgado, ingeniero de Inteligencia Artificial en Paradigma Digital, la clave del modelo predictivo es que al combinar “los modelos de forecasting tradicionales con los modelos de lenguaje” el sistema sea capaz de “procesar la información numérica y la textual”. De esa manera, “al tener en cuenta más información, pueden llegar a ser más precisos que los humanos”, explica.

 

La sabiduría de la multitud

    Los investigadores han copiado la idea de la “sabiduría de la multitud” para su desarrollo, es decir, el efecto de que un conjunto de soluciones propuestas por un grupo funciona mejor que las soluciones particulares [...].

    “Las personas individuales tienen acceso limitado a información y tienen sus propios prejuicios. Si tomamos distintas predicciones y luego hacemos un promedio, se reúne indirectamente más información”, explica Halawi.

    Pero, ¿qué efectos prácticos puede tener esta aplicación? Difícilmente preguntaremos a nuestro ordenador por la posibilidad de encontrar el amor o un nuevo trabajo. Las respuestas que nos puede dar esta bola de cristal tecnológica son mucho más prácticas. Para Richard Saldanha, profesor de aprendizaje automático en la Universidad Queen Mary de Londres, la predicción puede ser útil para la toma de decisiones de analistas económicos y políticos, aunque el mercado financiero “no se base necesariamente” en la sabiduría de la multitud [...].

    Delgado coincide en que es bueno para estimar el impacto de factores políticos y sociales en la economía y predice que, a largo plazo, el sistema cambiará cómo se entienden los mercados. “Uno de los factores que más afectan al mercado es la incertidumbre y según nos vayamos acostumbrando a este tipo de herramientas, se reducirá”, explica.

 

Más probable lo incierto

    Una peculiariedad del desarrollo es que funciona mejor con preguntas “inciertas”, eso es que tengan mayor posibilidad de respuesta. Se debe a que el sistema utiliza ChatGPT-4 como una de sus fuentes y esta prefiere proteger sus respuestas por razones de seguridad: “ChatGPT está entrenado para no dar consejos a la gente que puedan dañar o afectar a sus vidas” [...].

    La incertidumbre también fomenta la minimización de los sesgos, según Luis Herrera, arquitecto de soluciones en Databricks España: “Aunque no están completamente libres de sesgos, los modelos de IA pueden diseñarse para minimizar sesgos comunes, como el exceso de confianza o la confirmación. Los modelos de IA tienden a ser imprecisos debido a su preferencia por respuestas conservadoras”. Además, coincide en que el modelo supera a los humanos por su modus operandi: “Pueden integrar nueva información y actualizar sus predicciones en tiempo real, esencial para situaciones que cambian rápidamente” [...].

    El sistema de Halawi y sus colegas basado en predicciones colectivas ha demostrado ser mejor que los humanos. Sin embargo, Herrera plantea la posibilidad de probarlo con los superpronosticadores, aquellas personas capaces de predecir eventos futuros con un nivel de precisión que supera al público general y a expertos. Utilizan también metodologías analíticas y estadísticas para eliminar sesgos y ajustan sus predicciones constantemente basándose en nueva información ¿Superará también a ellos el nuevo sistema?

Fonte: PONJOAN, N. Una inteligencia artificial adivina el futuro mejor que los humanos. El País, Madri. Publicado em: 08 jul. 2024. Tecnologia. Disponível em: . Acesso em: 19 jul. 2024. (Adaptado).

Conforme o texto, a Inteligência Artificial (IA) pode se transformar em uma ferramenta eficiente para alcançar previsões mais adequadas do que fariam os seres humanos, mesmo os especializados no tema, porque

 

I →  é capaz de combinar vários programas especialistas, como os de previsão com base de dados e os de processamento de material linguístico e numérico.

II  →  permite integrar informações de vários tipos de forma instantânea.

III  →  pode processar uma grande quantidade de informações de modo eficaz, independentemente da qualidade do material processado.

IV  →  é treinada a partir de metodologias analíticas e estatísticas específicas, integrando informações novas, próprias da lógica de raciocínio de pessoas superdotadas na área de previsões.

 

Estão corretas