El nuevo chatbot de inteligencia artificial de Amazon.com Inc (NASDAQ:AMZN), llamado Q, ha sido criticado tanto por usuarios como por empleados de la compañía por producir resultados incorrectos, conocidos coloquialmente como ‘alucinaciones’.
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Lo que sucedió
Empleados de Amazon han vinculado estos problemas de rendimiento a un lanzamiento apresurado y al despliegue de una versión menos competente del modelo de IA Claude de Anthropic. Como respuesta, Amazon está expandiendo su equipo de revisores humanos para ajustar manualmente las salidas del chatbot, según informó Business Insider el miércoles.
Q, a pesar de ser el producto de IA generativa más destacado de Amazon, se lanzó más tarde que sus rivales Microsoft Corp (NASDAQ:MSFT), Google — propiedad de Alphabet Inc (NASDAQ:GOOG) (NASDAQ:GOOGL) — y OpenAI. Ahora Amazon enfrenta el desafío de mejorar el rendimiento de Q para mantenerse competitivo en la industria de la IA generativa.
Un portavoz de Amazon defendió la estrategia de lanzamiento y enfatizó que Q utiliza múltiples modelos de IA a través de Amazon Bedrock. También señaló el considerable feedback positivo recibido de los clientes durante el período de prueba.
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Por qué es importante
El despliegue del modelo de IA Claude se alinea con la estrategia de inversión de Amazon, con hasta 4.000 millones de dólares invertidos en la startup de IA Anthropic. Sin embargo, algunos empleados sugieren que actualizar a una versión superior de Claude podría mejorar las capacidades de Q.
A pesar de las preocupaciones suscitadas por las alucinaciones de Q, Amazon está reforzando su proceso de evaluación humana, también conocido como “humano en el bucle”. Un grupo de trabajo dedicado está abordando estos problemas.
Los esfuerzos para mejorar Q, sin embargo, se ven obstaculizados por la competencia interna por las capacidades de cómputo de AWS, especialmente con la creciente demanda de GPU de NVIDIA Corp (NASDAQ:NVDA) y otros proveedores.
El lanzamiento de Q es parte de la estrategia de IA de 3 niveles de Amazon, que incluye aplicaciones de usuario basadas en modelos de lenguaje de IA, los propios modelos de lenguaje de gran escala y el poder de cómputo y chips.
Imagen vía Shutterstock
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