iaintel·ligènciaartificial.cat← Portada
Secció · Ciència, salut i robòtica

CIÈNCIA · 4 MIN

Per què costa tant llegir els textos de la IA: un estudi hi troba més noms encadenats, frases enrevessades i objectes que «actuen»

Investigadors de la Universitat de Nova York i de la Universitat de Texas a Austin atribueixen el problema a l'entrenament dels models en matemàtiques i programació, en una prepublicació encara no revisada per parells.

Il·lustració generada amb IA: Per què costa tant llegir els textos de la IA: un estudi hi troba més noms encadenats, frases enrevessades i objectes que «actuen»
Il·lustració generada amb IA
Escolta:

Molts usuaris tenen la sensació que els textos dels assistents d'IA s'han tornat més difícils de llegir, plens de fórmules estranyes i frases densíssimes. Tres lingüistes, Thomas Hikaru Clark, Matias B. Martin i Kyle Mahowald, de la Universitat de Nova York i de la Universitat de Texas a Austin, han volgut comprovar si aquesta impressió té una base mesurable. Ho expliquen en un article penjat a arXiv el 21 d'octubre: és una prepublicació i encara no ha passat la revisió per parells.

Els autors van fer escriure diversos models d'IA en tres situacions, converses, sessions de programació i assajos argumentatius, i van comparar-ne els textos amb d'altres d'escrits per persones: subtítols de pel·lícules, respostes de fòrums tècnics i redaccions d'estudiants. Es van fixar en trets que la psicolingüística associa amb una lectura més feixuga. Segons l'article, tots els models estudiats fan servir més que les persones verbs propis d'éssers vius aplicats a coses («la conversa es menja la cua») i combinacions de paraules poc habituals. La majoria, a més, separen molt les parts de la frase que van juntes, encadenen més noms seguits i, en conversa, ometen més connectors. Segons The Decoder, els models més nous puntuen més alt en aquests indicadors que els seus predecessors.

La hipòtesi dels autors és que els models s'entrenen cada vegada més per resoldre problemes de matemàtiques, programació i raonament, on es premia l'encert però no la claredat, i que això els empeny cap a un llenguatge molt dens, més pensat per comprimir informació que per fer-se entendre. Per posar-la a prova, van ajustar un model petit penalitzant les respostes llargues i van veure que el seu llenguatge s'allunyava del de les persones. Si es confirma, seria un argument perquè els laboratoris tinguin en compte la llegibilitat quan entrenen els models.

Cal tenir present que és un treball encara no revisat i que l'explicació sobre l'entrenament és una hipòtesi recolzada només per un experiment petit amb un model modest, no un efecte demostrat en els grans models comercials. L'estudi mesura trets lingüístics associats a la dificultat de lectura, però no mesura directament quant costa entendre aquests textos a lectors reals, i se centra en textos en anglès.

Mateixa secció

Veure tota la secció →

Butlletí de dissabte

La setmana d’IA, en cinc minuts.