AK sugiere que al dialogar con LLM (modelos de lenguaje grande), evites usar "¿qué piensas tú?" y en su lugar, primero preguntes quiénes son los expertos en este campo, y luego dejes que la IA simule las respuestas de esos expertos, así obtendrás mejores resultados. Hace más de 2 años, Andrej Karpathy también mencionó algo similar en el State of GPT. (ver comentarios) Andrej Karpathy: Nunca consideres a los modelos de lenguaje grande (LLMs) como "entidades" vivas, sino como "simuladores" extremadamente poderosos. Por ejemplo, cuando quieras explorar un tema en profundidad, nunca preguntes: "¿Qué piensas sobre xyz?" Porque realmente no existe un "tú". La próxima vez, intenta reformular la pregunta: "Si queremos discutir el tema xyz, ¿quiénes serían las personas más adecuadas (como expertos o partes interesadas)? ¿Qué dirían?" Los modelos de lenguaje grande pueden guiar y simular una variedad de perspectivas con facilidad. Pero no son como nosotros los humanos, que formamos nuestras opiniones tras un largo proceso de "reflexión" y sedimentación sobre xyz. Si insistes en usar la palabra "tú" para forzar la pregunta, el modelo se verá obligado a basarse en las estadísticas de sus datos de ajuste fino (finetuning), invocando un "vector de incrustación de personalidad (personality embedding vector)" implícito, y luego actuará como esa personalidad para simular una respuesta. (Nota: en términos simples, cuando preguntas "tú", la IA simplemente adopta una "máscara de cara común" para adaptarse a ti, basada en los patrones de respuesta más comunes en los datos de entrenamiento, en lugar de realmente generar una personalidad con autoconciencia.) Por supuesto, esto no está mal, también obtendrás una respuesta. Pero he notado que muchas personas ingenuamente lo reducen a "preguntar a la IA qué piensa", sintiendo que es algo muy misterioso. En realidad, una vez que entiendes cómo simula, ese velo de misterio se levanta.