Suscríbete a nuestros boletines diarios y semanales para recibir las últimas actualizaciones y contenido exclusivo sobre la cobertura de IA líder en la industria. Más información Imagina que estás conduciendo un coche en un hermoso día sin tráfico con el control de crucero activado. Tus piernas están relajadas y estás tarareando tus canciones favoritas. De repente, el clima cambia, las luces se atenúan y los carriles se vuelven menos visibles. El sistema te indica que anules el control de crucero y tomes el control manual del coche. Cuando comienzas a actuar, tu mente duda, sin saber dónde colocar la pierna. ¿Cuántas veces ha sucedido esto antes? Este simple escenario ilustra cómo funciona nuestro cerebro. Si no entrenamos nuestro cerebro, necesitará esa fracción de segundo adicional para realizar la acción la próxima vez. Este concepto, conocido como neuroplasticidad, es la notable capacidad del cerebro para reorganizarse formando nuevas conexiones neuronales y es fundamental para nuestro desarrollo cognitivo y nuestra adaptabilidad. Sin embargo, en la era de la IA y los grandes modelos de lenguaje (LLM), este proceso natural enfrenta desafíos sin precedentes. El poder y el peligro de los LLM Los LLM, entrenados en amplios conjuntos de datos, se destacan por brindar información precisa y exacta sobre un amplio espectro de temas. La llegada de los LLM ha sido sin duda un avance significativo, ofreciendo una alternativa superior a la navegación web tradicional y al proceso a menudo tedioso de filtrar múltiples sitios con información incompleta. Esta innovación reduce significativamente el tiempo necesario para resolver consultas, encontrar respuestas y pasar a tareas posteriores. Además, los LLM sirven como excelentes fuentes de inspiración para proyectos nuevos y creativos. Su capacidad para proporcionar respuestas detalladas y completas los hace invaluables para una variedad de tareas, desde escribir currículums y planificar viajes hasta resumir libros y crear contenido digital. Esta capacidad ha disminuido notablemente el tiempo necesario para iterar ideas y producir resultados pulidos. Sin embargo, esta conveniencia no está exenta de riesgos potenciales. Las notables capacidades de los LLM pueden llevar a una dependencia excesiva, en la que dependemos de ellos incluso para las tareas más pequeñas, como depurar o escribir código, sin procesar completamente la información nosotros mismos. Esta dependencia puede obstaculizar nuestras habilidades de pensamiento crítico, ya que nuestros cerebros se acostumbran a tomar la ruta más fácil sugerida por la IA. Con el tiempo, esto puede estancarse y eventualmente disminuir nuestras habilidades cognitivas, de manera muy similar a la analogía anterior de conducir con control de crucero. Otro riesgo potencial es la erosión de la confianza en uno mismo. Cuando las respuestas precisas están fácilmente disponibles y adaptadas exactamente a nuestras indicaciones, la necesidad de investigación independiente disminuye. Esto puede exacerbar el «síndrome del impostor», lo que nos hace dudar de nuestras habilidades y frena nuestra curiosidad natural. Además, existe el riesgo de que los LLM resuman información incorrecta según el contexto de la indicación y los datos con los que fueron entrenados, lo que puede conducir a desinformación y más problemas de dependencia. ¿Cómo podemos usar eficientemente los LLM sin sentirnos inadecuados o correr estos riesgos? En este blog, exploraremos el equilibrio entre aprovechar las herramientas de IA y mantener nuestras habilidades cognitivas. Nuestro objetivo es proporcionar información y estrategias para navegar por este nuevo panorama sin comprometer nuestras habilidades de pensamiento crítico. Estrategias para reducir la dependencia excesiva de los LLM Para abordar esto, primero es necesario comprender las tareas en las que un LLM es realmente beneficioso y también aquellas en las que su asistencia puede ser demasiado útil y casi riesgosa. En esta sección, proporcionamos consejos prácticos y pautas sobre cómo aprovechar estas poderosas herramientas para su beneficio sin comprometer el aprendizaje saludable Complementar el aprendizaje y el desarrollo de habilidades Si está aprendiendo un nuevo lenguaje de programación o tecnología, use un LLM para aclarar conceptos, proporcionar ejemplos o explicar la documentación. Por ejemplo, quería usar la configuración YAML debido a su legibilidad para mi caso de uso. Pedí al LLM que me proporcionara los conceptos básicos detrás de la idea que quería implementar, en lugar de la respuesta directa. Esto me ayudó a comprender su estructura y los factores a considerar al crear el archivo, lo que me permitió continuar con mi tarea. Úselo como punto de partida para pensar en soluciones para casos de uso específicos cuando sea difícil encontrar información exacta en línea. Por ejemplo, después de esforzarme por encontrar artículos de investigación relevantes asociados con la reducción del sesgo del modelo en línea para los clasificadores (la mayoría estaban asociados con la regresión), recurrí al LLM, que me proporcionó una lista completa de consejos y técnicas útiles que podía investigar en detalle. El uso de esta herramienta para ayudar al aprendizaje puede ser bastante productivo y poderoso. La interacción natural, similar a una conversación, con el asistente es particularmente útil cuando se aprende algo nuevo y se tienen preguntas de seguimiento sobre un concepto. Por ejemplo, tuve preguntas aclaratorias sobre los contextos cancelables en Golang después de leer este blog, que resolví usando ChatGPT. Estrategia: usa el LLM como tutor para complementar tu aprendizaje. Pueden ayudarte a comprender la tecnología o el enfoque que estás usando. Analiza casos de uso abstractos para obtener mejores respuestas. Sin embargo, practica escribir tu propio código y resolver problemas tú mismo para reforzar tu comprensión y retener nueva información. Usa los LLM para la investigación inicial y la inspiración Al comenzar un nuevo proyecto creativo, como escribir una publicación de blog o desarrollar una campaña de marketing, usa un LLM para recopilar ideas e inspiración iniciales. Pídele al LLM una lista de posibles temas, puntos clave o ángulos creativos. Esto puede ayudarte a superar el bloqueo del escritor y despertar tu creatividad. Esto también puede aplicarse a la ingeniería de software. Si quieres crear una nueva característica pero necesitas ayuda con la estructura del código inicial, los LLM son invaluables. Por ejemplo, quería crear una aplicación para desambiguar las preguntas de los usuarios haciendo preguntas de seguimiento basadas en sus aportes a través de Streamlit. Expliqué la estructura de implementación inicial y le pedí al LLM un punto de partida sobre el cual construir. Estrategia: Trata el resultado del LLM como un punto de partida en lugar de un producto final. Usa las sugerencias para hacer una lluvia de ideas y desarrollar tus propias ideas únicas. Este enfoque garantiza la participación activa en el proceso creativo y evita la sensación de que te están dando respuestas. Ayuda a impulsar la productividad al superar las dificultades técnicas o el bloqueo del escritor, lo que te permite desarrollar el trabajo inicial. Mejora, no reemplaces, tus habilidades para resolver problemas Los registros de errores pueden ser detallados y específicos, lo que dificulta su depuración. Los LLM pueden ser extremadamente útiles en este sentido. Al depurar el código, usa un LLM para obtener pistas o sugerencias sobre dónde podría estar el problema. Por ejemplo, puedes pedirle al LLM que explique un mensaje de error específico o que describa los pasos de depuración comunes para un problema en particular. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo fue una sesión de depuración reciente con el asistente. Dada la respuesta, le pedí que me ayudara a identificar estrategias para mejorar la gestión de la memoria. Esto nos lleva de nuevo a nuestro consejo de usar el LLM para complementar el aprendizaje. Esta fue la respuesta proporcionada por el bot. En este punto, lo ideal sería que yo mismo hubiera investigado los enfoques enumerados por el LLM. Por ejemplo, me intrigaba la idea de usar la biblioteca de computación paralela Dask para mi caso de uso, sin embargo, tuve la tentación de pedirle al LLM que optimizara directamente mi código usando Dask. Si bien generó la función exacta que necesitaba, no entendí cómo funcionaba Dask bajo el capó, qué API exponía o por qué el código era más rápido. El enfoque correcto habría sido revisar la documentación de Dask (o pedirle al LLM que explicara la tecnología) e intentar reproducir la función usando la biblioteca. Estrategia: En lugar de confiar únicamente en el LLM para resolver el problema, use sus sugerencias para guiar su propia investigación. Tómese el tiempo para comprender el problema subyacente y experimente con diferentes soluciones. Esto lo ayudará a desarrollar y mantener sus habilidades de resolución de problemas. Valide y verifique la información A medida que los LLM mejoran en la comprensión del contexto, pueden ser herramientas efectivas para debatir y validar de forma cruzada su conocimiento. Por ejemplo, si está leyendo un artículo y desea validar su comprensión, pídale al LLM que le brinde comentarios basados ​​en el artículo. Mientras leía un artículo nuevo, conversé con el LLM para validar mi comprensión y la corregí cuando fuera relevante. Estrategia: Siempre que lea un artículo, blog o artículo nuevo, use el LLM para validar su comprensión al solicitarle que brinde comentarios sobre su comprensión del material. Establezca límites para las tareas rutinarias Los LLM pueden ser muy beneficiosos para tareas rutinarias y mundanas como redactar respuestas de correo electrónico, informes simples o notas de reuniones. También he usado el LLM para ayudar a completar formularios de solicitud de membresía que requieren biografías breves o declaraciones de motivación. A menudo, sé el contenido que quiero incluir y el asistente me ayuda a mejorar los puntos que proporciono. Dado que se destaca en los resúmenes, también lo he utilizado para indicaciones de aplicación de límites de caracteres y palabras. Los LLM también son extremadamente útiles para formatear contenido ya disponible de acuerdo con una plantilla dada, una tarea rutinaria que se puede automatizar fácilmente con su ayuda. Estrategia: Establezca límites claros sobre cuándo y cómo usar los LLM. Reserve su uso para tareas que sean repetitivas o que consuman mucho tiempo, y maneje usted mismo las tareas más complejas o estratégicas. Este equilibrio lo ayudará a mantenerse alerta y mantener sus habilidades de pensamiento crítico. Conclusión Los LLM son herramientas poderosas que pueden mejorar significativamente la productividad y la creatividad cuando se usan de manera efectiva. Sin embargo, es esencial lograr un equilibrio entre aprovechar sus capacidades y mantener nuestras habilidades cognitivas. Al usar los LLM como ayudas en lugar de muletas, podemos aprovechar su potencial sin caer en la trampa de la dependencia excesiva o el síndrome del impostor. Recuerde, la clave es mantenerse activamente involucrado, validar la información y desafiar continuamente a su cerebro para pensar críticamente y resolver problemas de forma independiente. Rachita Naik es ingeniera de aprendizaje automático en Lyft, Inc. Soham Ranade es ingeniera de aprendizaje automático en Vianai Systems, Inc. DataDecisionMakers ¡Bienvenido a la comunidad de VentureBeat! DataDecisionMakers es un lugar donde los expertos, incluidos los técnicos que trabajan con datos, pueden compartir ideas e innovaciones relacionadas con los datos. Si desea leer sobre ideas de vanguardia e información actualizada, mejores prácticas y el futuro de los datos y la tecnología de datos, únase a nosotros en DataDecisionMakers. ¡Incluso podría considerar contribuir con un artículo propio! Leer más de DataDecisionMakers