La ingeniería de avisos paso a paso demuestra ser la clave de las tareas de lluvia de ideas GPT-4
Puntos Claves:
- Expertos investigaron cómo los estímulos de ingeniería de avisos afectan la diverisidad en la generación de ideas mediante GPT-4.
- El método Chain of Thought (Cadena de Ideas) superó otros en la producción de ideas creativas y únicas.
- La técnica paso a paso demostró incrementar la eficacia de GPT-4, impulsando a la IA a generar ideas más analíticas y diversificadas.
Explorando la Innovación de Ideas con IA
Un grupo de investigadores de la Wharton School de la Universidad de Pensilvania se sumergió en el poder innovador de GPT-4, una avanzada inteligencia artificial, para la invención de productos nuevos y económicos destinados a estudiantes.
El equipo exploró si la variación en los estímulos podía influir en la riqueza de las ideas producidas por la IA. Experimentaron con diversas técnicas, desde estímulos mínimos hasta la adopción de distintas personalidades por parte del modelo, e incluso la implementación de estrategias de creatividad derivadas de la literatura especializada.
Para cuantificar la diversidad, los científicos emplearon la medida de similitud coseno, junto a la evaluación del número de ideas originales y la rapidez en la saturación del espectro de ideas.
Los resultados apuntaron a que diferentes técnicas de ingeniería de avisos impactan de manera única en la diversificación del pensamiento creativo. El método de «cadena de ideas», una técnica bien arraigada, casi igualó la capacidad de un colectivo de estudiantes en términos de originalidad e incluso los superó con creces en diversidad.
Esta técnica resultó además ser la campeona en generar la mayor cantidad de ideas distintas, lo que indica que puede estimular eficazmente la expansión del abanico de soluciones posibles.
Maximizando la generación de ideas con IA
El método paso a paso simplemente requiere que GPT-4 aborde una tarea en secuencia, sin detallar estos pasos. Este enfoque parece focalizar al modelo en datos de entrenamiento de alta calidad que son más analíticos.
En una secuencia de tareas, se pidió a GPT-4 que seleccione las mejores ideas de un lote inicial de 100. Después de filtrarlas, la IA debía asignar un nombre y describir cada producto. Cabe destacar que se excluyó un aproximado del 15% de las sesiones donde GPT-4 no completó satisfactoriamente el filtro de ideas.
A través de sus hallazgos, los científicos resaltan la utilidad de la IA en el mejoramiento del proceso creativo, subrayando la importancia de escoger el método correcto para potenciar la diversidad ideativa. Incluso sugirieron la posibilidad de emplear métodos combinados para alcanzar grupos más compactos de ideas innovadoras.
El coautor del estudio, Ethan Mollick, ha publicado una herramienta de GPT para la generación de ideas basada en la técnica paso a paso, aunque difiere de la aplicada en la investigación.
Una investigación concurrente también reveló que la longitud de los razonamientos en las instrucciones de la técnica de cadena de ideas correlaciona directamente con la competencia de modelos lingüísticos en tareas de resolución de problemas complejos, incluso si las indicaciones más extensas no incorporaban nueva información relevante.
