Humano-LLM
El trabajo Li et al. (2024) tiene como objetivo principal presentar una recopilación y análisis de la literatura científica centrada en la interacción entre humano y modelos de lenguaje grande (LLM). Seleccionaron aquellos artículos que examinaban cómo las personas interactúan con LLMs (como ChatGPT, Claude, Gemini, etc.), que además incluyeran al menos un estudio con usuarios reales, y que abordaran estas interacciones de manera general sin enfocarse en casos específicos.
En este estudio los autores lograron, entre otras cosas, identificar, clasificar y organizar más de 100 artículos según la forma de interacción humano-LLM que analizaba cada uno de ellos. Para ello se apollaron en una clasificación de cuatro patrones de interacción básicos entre humanos y LLM:
- Herramienta de procesamiento: el LLM realiza tareas específicas y dirigidas, en ningún caso creativas, y el humano toma la mayoría de las decisiones. Por ejemplo, buscar en documentos información específica, donde el LLM no añade ningún tipo de análisis ni elementos creativos.
- Asistente de análisis: en este caso el LLM va más allá del simple procesamiento, formulando opiniones basadas en la información proporcionada que influyen en la toma de decisiones humana. El LLM analiza, organiza e interpreta de manera más sofisticada que en el patrón anterior, para proporcionar insights más profundos y útiles. Por ejemplo, en tareas de escritura colaborativa, en las que el LLM no solo procesa sino que sugiere y propone mejoras.
- Compañero creativo: aquí el LLM maneja tareas complejas con mayor autonomía y capacidad creativa, generando contenido nuevo a partir de las descripciones humanas. El LLM no solo analiza e interpreta, sino que extiende y crea contenido original con elementos artísticos y de diseño propios. Por ejemplo, en la generación de historias o arte, donde el LLM no solo sigue instrucciones sino que aporta elementos creativos originales.
- Agente de procesamiento: el LLM ejecuta tareas complejas con alta autonomía similar al compañero creativo, pero centrándose en la organización y resumen descriptivo de datos sin añadir elementos creativos. El LLM opera independientemente pero siempre dentro de parámetros establecidos de procesamiento. Por ejemplo, en la generación de documentos descriptivos, donde el LLM trabaja autónomamente pero sin aportar creatividad adicional.

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