¿Pueden los grandes modelos lingüísticos resolver enigmas lógicos? Para averiguarlo, Fernando Perez-Cruz y Hyun Song Shin preguntaron a GPT-4. Shin, jefe de investigación en el Banco de Pagos Internacionales, presentó el enigma "El cumpleaños de Cheryl", en el cual Albert y Bernard deben adivinar cuándo es el cumpleaños de Cheryl. Cheryl les da pistas y, después de algunas reflexiones, ambos pueden averiguar la fecha. Pero esa no fue la prueba real. Los investigadores cambiaron los nombres y meses del enigma, y GPT-4 no logró resolver la versión modificada correctamente, a pesar de que explicó magistralmente el enigma original.

Esto demuestra que GPT-4 puede parecer lógico y convincente, pero en realidad a menudo solo repite respuestas conocidas sin comprender verdaderamente la lógica. Esta apariencia de brillantez conlleva riesgos cuando se trata de decisiones importantes.

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Otro ejemplo es el problema de Monty Hall, en el que un concursante debe elegir entre tres puertas, detrás de una de ellas hay un premio. El presentador abre una puerta sin premio y ofrece al concursante la oportunidad de cambiar su elección. La estrategia correcta es cambiar de puerta, pero cuando Perez-Cruz planteó el enigma con complicaciones adicionales, GPT-4 volvió a cometer errores, aunque explicó correctamente los fundamentos.

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Estos ejemplos destacan un problema fundamental: grandes modelos de lenguaje como GPT-4 son sorprendentemente buenos para generar respuestas plausibles, pero incorrectas. Pueden parecer convincentes, incluso cuando están equivocados, lo que hace que su uso sea arriesgado. Como señalan Perez-Cruz y Shin, un modelo de lenguaje defectuoso podría tener consecuencias fatales si se utiliza en procesos de toma de decisiones importantes.

Ein Sprachmodell, das scheinbar so richtig, aber tatsächlich so falsch liegt, ist eine gefährliche Waffe. Es ist, als würde man sich auf eine Tabellenkalkulation verlassen, die gelegentlich vergisst, wie Multiplikation funktioniert. Diese Erkenntnisse sollten als Warnung dienen, Sprachmodelle mit Vorsicht zu verwenden und ihre Antworten stets kritisch zu hinterfragen.

Un modelo de lenguaje que parece estar tan correcto, pero en realidad está tan equivocado, es un arma peligrosa. Es como confiar en una hoja de cálculo que ocasionalmente olvida cómo funciona la multiplicación. Estos hallazgos deben servir como una advertencia para usar los modelos de lenguaje con precaución y siempre cuestionar críticamente sus respuestas.