¡Aprendamos a dominar las inteligencias artificiales antes de que ellas aprendan a dominarnos!… 
Por Patricio ARAYA CASTRO
Magister en Ingeniería Informática
Lo primero que se debe aprender al momento de utilizar una plataforma de inteligencia artificial como ChatGPT, Google Bard o The New Bing, son las técnicas de prompting. Se trata de estrategias utilizadas en el ámbito del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para guiar y direccionar la generación de respuestas por parte de modelos de lenguaje como GPT-3.
Veamos en qué consisten cada una de ellas:
Role Prompting (Prompts basados en roles): Esta técnica utiliza un enfoque donde se le asigna un «rol» específico al modelo de lenguaje para orientar su respuesta. Por ejemplo, se puede pedir al modelo que responda como un personaje famoso, un experto en un campo particular o cualquier otro rol definido.
Ejemplos
Área Economía: «Respóndeme como si fueras el presidente de un Banco Central». Descripción: Al asignar el rol de presidente de un Banco Central al modelo, se espera que genere respuestas desde la perspectiva y el conocimiento de alguien que ocupa ese cargo. Esto puede ayudar a obtener análisis más detallados y decisiones económicas informadas.
- Área Derecho: «Responde como si fueras un abogado defensor en un juicio penal». Descripción: Al asumir el rol de un abogado defensor, el modelo puede proporcionar respuestas basadas en los argumentos legales y estrategias típicas utilizadas en el ámbito penal. Esto puede ser útil para analizar casos hipotéticos, discutir posibles estrategias de defensa y evaluar las implicaciones legales.
- Área Ciencias de la Salud: “Contesta como si fueras un médico especializado en cardiología”. Descripción: Al tomar el papel de un médico especializado en cardiología, el modelo puede ofrecer respuestas más precisas y específicas relacionadas con enfermedades del corazón, diagnósticos, tratamientos y recomendaciones para los pacientes. Esto puede ser útil para estudiar casos clínicos, discutir opciones de tratamiento y explorar avances en investigación cardiológica.
Few Shot Prompting (Prompts de pocos ejemplos): Esta técnica implica proporcionar al modelo sólo unos pocos ejemplos o muestras de entrenamiento para un tema o tarea específica. A partir de estos pocos ejemplos, el modelo debe inferir o generalizar la forma adecuada de responder a nuevas preguntas relacionadas con ese tema o tarea.
Ejemplos:
Área Ciencias de la Computación; «Dame un ejemplo de código en Python que implemente un algoritmo de clasificación utilizando el modelo de regresión logística». Descripción: Al proporcionar un ejemplo de pocos ejemplos de código que implemente un algoritmo de regresión logística en Python, el modelo puede aprender los conceptos básicos y la estructura necesaria para construir dicho algoritmo. A partir de esos pocos ejemplos, el modelo puede generalizar y aplicar ese conocimiento para responder a preguntas relacionadas con la implementación de algoritmos de clasificación en Python.
- Área Biología: «Menciona tres ejemplos de animales que pertenezcan al filo Chordata». Descripción: Al proporcionar sólo tres ejemplos de animales que pertenezcan al filo Chordata, el modelo puede aprender la clasificación taxonómica y las características comunes de los animales que se encuentran en ese filo. Con esa información limitada, el modelo puede generalizar y responder a preguntas relacionadas con otros animales del filo Chordata, su anatomía, su clasificación y otras características relevantes.
- Área Historia: «Menciona tres eventos importantes que tuvieron lugar durante la Revolución Industrial en el siglo XIX». Descripción: Al proporcionar tres eventos importantes de la Revolución Industrial, el modelo puede aprender sobre los cambios históricos significativos que ocurrieron durante ese período. A partir de esos pocos ejemplos, el modelo puede inferir y responder preguntas relacionadas con otros eventos históricos de la Revolución Industrial, los impactos sociales y económicos, las innovaciones tecnológicas y otros aspectos relevantes.
Chain of Thought Prompting (Prompts en cadena de pensamiento): Esta técnica consiste en proporcionar una secuencia de preguntas o instrucciones relacionadas entre sí para guiar al modelo a mantener un hilo coherente de pensamiento a lo largo de las respuestas generadas.
Por ejemplo:
Área Psicología: «Discute los efectos del estrés crónico en la salud mental y cómo puede influir en el rendimiento académico. Luego, menciona algunas estrategias de manejo del estrés que pueden ayudar a los estudiantes universitarios a mantener un equilibrio saludable». Descripción: En este ejemplo, el prompt guía al modelo a explorar primero los efectos del estrés crónico en la salud mental y su impacto en el rendimiento académico. Luego, se le pide que continúe la cadena de pensamiento mencionando estrategias específicas de manejo del estrés que pueden ser útiles para los estudiantes universitarios. El modelo sigue un flujo coherente de ideas relacionadas, permitiendo una discusión secuencial y estructurada sobre el tema.
- Área Ciencias Ambientales: «Describe los principales factores que contribuyen al cambio climático global. A continuación, analiza los impactos del cambio climático en los ecosistemas y la biodiversidad. Finalmente, menciona algunas medidas que se pueden tomar para mitigar los efectos del cambio climático a nivel global y local». Descripción: Aquí, el prompt inicia una cadena de pensamiento donde el modelo aborda primero los factores que contribuyen al cambio climático global, luego explora los impactos en los ecosistemas y la biodiversidad, y finalmente, presenta medidas para mitigar dichos efectos. El modelo mantiene una secuencia lógica de ideas, permitiendo un análisis completo y estructurado del tema.
- Área Literatura: «Comenta sobre el desarrollo del género de la novela a lo largo de la historia. Luego, analiza cómo se ha utilizado la novela como medio de crítica social y reflexión cultural. Por último, menciona algunas obras literarias reconocidas que han dejado un impacto duradero en la literatura mundial». Descripción: En este caso, el prompt guía al modelo a seguir una cadena de pensamiento en la cual se explora primero el desarrollo de la novela a lo largo del tiempo, luego se examina su papel como crítica social y reflejo cultural, y finalmente se mencionan obras literarias destacadas que han dejado una huella significativa en la literatura mundial. El modelo sigue una estructura coherente de ideas, permitiendo una discusión secuencial y organizada del tema literario.
Zero Shot Chain of Thought (Cadena de pensamiento sin indicaciones): Esta técnica es una extensión del Chain of Thought Prompting, pero en este caso se desafía al modelo a mantener la coherencia y continuidad en su respuesta sin proporcionarle instrucciones o indicaciones explícitas.
Por ejemplo:
Área Filosofía: «Habla sobre la teoría del conocimiento de Descartes y cómo se relaciona con el problema mente-cuerpo y la existencia de Dios». Descripción: En este caso, el modelo se enfrenta a una cadena de pensamiento sin indicaciones específicas, lo que implica que debe generar una respuesta coherente y relevante sobre la teoría del conocimiento de Descartes, su relación con el problema mente-cuerpo y la existencia de Dios. El modelo debe utilizar su conocimiento previo y habilidades de razonamiento para proporcionar una respuesta que conecte estos conceptos filosóficos.
- Área: Sociología: «Analiza cómo la teoría del conflicto de Karl Marx puede aplicarse a la desigualdad económica y social en la sociedad contemporánea». Descripción: Aquí, se desafía al modelo a desarrollar una cadena de pensamiento sin indicaciones específicas sobre cómo la teoría del conflicto de Karl Marx se relaciona con la desigualdad económica y social en la sociedad contemporánea. El modelo debe utilizar su conocimiento sobre la teoría de Marx y su comprensión de la realidad social actual para elaborar una respuesta que conecte estos elementos.
- Área Química: «Explica los principios fundamentales de la termodinámica y cómo se aplican en el estudio de las reacciones químicas y la energía». Descripción: En este caso, se espera que el modelo desarrolle una cadena de pensamiento sin indicaciones específicas sobre los principios fundamentales de la termodinámica y su aplicación en el estudio de las reacciones químicas y la energía. El modelo debe utilizar su conocimiento sobre los conceptos termodinámicos y su comprensión de la química para proporcionar una explicación coherente y relevante.
Least to Most Prompting (Prompts de menor a mayor):
En esta técnica, se comienza con un prompt inicial mínimo y se incrementa gradualmente la cantidad de información o contexto proporcionado al modelo, permitiéndole generar respuestas más detalladas y precisas a medida que se le suministra más información.
- Área Matemáticas: «Resuelve la siguiente ecuación lineal: 2x + 3 = 9» Descripción: En este caso, el prompt comienza con una ecuación lineal relativamente simple que requiere una solución directa. Esto permite a los estudiantes adquirir confianza y comprensión básica de la resolución de ecuaciones lineales antes de pasar a problemas más complejos y desafiantes que requieren manipulaciones algebraicas adicionales.
- Área Física: «Calcula la velocidad final de un objeto en caída libre desde una altura de 20 metros, ignorando la resistencia del aire.» Descripción: Aquí, el prompt presenta un problema básico de caída libre en el que se omite la resistencia del aire. Esto permite a los estudiantes familiarizarse con las ecuaciones y conceptos fundamentales relacionados con la caída libre antes de abordar problemas más complicados que consideran factores adicionales, como la resistencia del aire o el lanzamiento desde una altura inicial distinta de cero.
- Área Lingüística: «Escribe una oración simple en presente simple». Descripción: En este caso, el prompt solicita una oración simple en presente simple, lo que permite a los estudiantes practicar la estructura gramatical básica y la conjugación de los verbos. A medida que los estudiantes adquieren más habilidades, se pueden presentar prompts más complejos, como la construcción de oraciones en diferentes tiempos verbales, la adición de cláusulas subordinadas o el uso de modos verbales más avanzados.
Dual Prompt Approach (Enfoque de doble prompt):
Esta técnica utiliza dos prompts o instrucciones en lugar de uno solo. Uno de los prompts puede ser una pregunta inicial o un contexto general, mientras que el segundo prompt puede ser una solicitud más específica o una guía adicional para la respuesta.
- Área Economía: «Explica las diferencias entre el modelo de competencia perfecta y el modelo de monopolio en términos de estructura del mercado y comportamiento de las empresas. Luego, discute las implicaciones de cada modelo en cuanto a eficiencia económica y distribución del ingreso». Descripción: En este caso, el prompt dual presenta dos aspectos importantes del tema: las diferencias entre el modelo de competencia perfecta y el modelo de monopolio, y las implicaciones de cada modelo en términos de eficiencia económica y distribución del ingreso. Esta técnica permite a los estudiantes abordar múltiples conceptos y compararlos directamente, fomentando así un análisis crítico y una comprensión más profunda de los temas económicos.
- Área Ciencias Políticas: «Analiza las ventajas y desventajas de los sistemas presidenciales y parlamentarios en términos de estabilidad política y rendición de cuentas gubernamental. A continuación, examina cómo estos sistemas pueden afectar la toma de decisiones y la representación política». Descripción: En este ejemplo, el prompt dual solicita al estudiante que examine tanto las ventajas como las desventajas de los sistemas presidenciales y parlamentarios en términos de estabilidad política y rendición de cuentas gubernamental. Luego, se le pide que analice cómo estos sistemas influyen en la toma de decisiones y la representación política. Esta técnica ayuda a los estudiantes a considerar diferentes perspectivas y a desarrollar un pensamiento crítico y comparativo sobre los sistemas políticos.
- Área Biología: «Describe las similitudes y diferencias entre la mitosis y la meiosis en términos de procesos celulares y funciones biológicas. Luego, discute la importancia de cada proceso en la reproducción y la variabilidad genética». Descripción: Aquí, el prompt dual requiere que el estudiante describa tanto las similitudes como las diferencias entre la mitosis y la meiosis, abarcando aspectos como los procesos celulares y las funciones biológicas involucradas. Posteriormente, se le pide que examine la importancia de cada proceso en la reproducción y la variabilidad genética. Esta técnica ayuda a los estudiantes a comprender mejor estos procesos biológicos fundamentales al comparar y contrastar sus características y funciones.
Estas técnicas de prompting se utilizan para influir en la salida generada por los modelos de lenguaje y adaptarla a contextos específicos o tareas particulares. Cada una de estas técnicas tiene sus propias ventajas y aplicaciones dependiendo del escenario y los objetivos deseados. Y lo más importante, pueden ser combinadas.
¡Aprendamos a dominar las inteligencias artificiales antes de que ellas aprendan a dominarnos!
