1. Antes de comenzar
MakerSuite es un conjunto de herramientas que te permite crear prototipos con modelos de lenguaje extenso directamente en el navegador (no se requiere ninguna configuración). Con MakerSuite, es posible probar las indicaciones y crear una API a la cual tu aplicación pueda acceder directamente, lo que permite que los equipos ofrezcan aplicaciones extraordinarias basadas en la IA generativa. La guía People + AI Research (PAIR) ofrece orientación sobre cómo diseñar un producto nuevo con IA, enfocándote en prácticas de datos centradas en los seres humanos y en ganar confianza en el usuario, una orientación que se aplica al uso de MakerSuite.
En este codelab, aprenderás a aprovechar estos dos recursos juntos para crear experiencias responsables basadas en la IA. El codelab del codelab se centra en el prototipado responsable con IA generativa, no en el flujo de trabajo de extremo a extremo de estos recursos específicos. Si deseas obtener información sobre el flujo de trabajo general de MakerSuite, consulta este instructivo básico y consulta la Guía de PAIR a fin de obtener una guía más completa para diseñar productos de IA.
Requisitos previos
- Conocimientos básicos de IA
- Ciertos conocimientos del flujo de trabajo del desarrollo de un producto
Qué aprenderás
- Cómo usar la guía de PAIR a fin de explorar la eficacia de sus experiencias de IA para distintos públicos y saber qué tareas deberían o no usar la IA
- Cómo crear experiencias de IA generativa que tomen en consideración la riqueza de las prácticas culturales de los usuarios
- Cómo integrar oportunidades en el proceso de desarrollo de experiencias de IA que permiten ganarse la confianza de los usuarios mediante el enfoque en las capacidades de explicación para ellos
- Cómo utilizar un kit de herramientas más amplio de materiales de IA generativos y recursos de IA centrados en las personas para realizar más exploraciones
Qué compilarás
En este codelab, se te guiará a través de un proceso de prototipado práctico para una IA generativa responsable mientras diseñas una herramienta de escritura creativa. Si te interesa, incluso puedes integrar estos mensajes diseñados en Wordcraft, un editor de texto con tecnología de IA de código abierto y lanzado como un prototipo de investigación por Google.
Requisitos
- Navegador
- Cuenta de Google para acceder a MakerSuite
2. Prepárate
MakerSuite
MakerSuite es un conjunto de herramientas de Google que te permite crear prototipos con modelos de lenguaje extenso directamente en el navegador (no se requiere ninguna configuración). Puedes probar modelos rápidamente con diferentes indicaciones. Cuando lo que creaste te parezca adecuado, puedes exportarlo fácilmente como código de Python y, luego, llamar a los mismos modelos con la API de Generative Language.
Para experimentar con los modelos de lenguaje extenso en MakerSuite, regístrate en la lista de espera.
Guía de investigación de personas + IA
La guía People + AI Research (PAIR) es un recurso que ayuda a los desarrolladores, diseñadores, gerentes de productos, estudiantes y muchos otros a usar la IA de forma responsable.
La guía de PAIR puede ayudarlos a usted y a su equipo a desarrollar una lista de preguntas clave relacionadas con la IA, incluida la IA generativa, en su producto.
- ¿Cuándo y cómo usar la IA en mi producto?
- ¿Cómo ayudar a los usuarios a tener confianza en mi sistema de IA?
- ¿Cómo explicar mi sistema de IA a los usuarios?
- ¿Cómo crear experiencias de IA que sean culturalmente inclusivas y orientadas a la equidad?
Usarás la guía de PAIR a lo largo de este codelab a fin de desarrollar preguntas para el prototipado y elegir diferentes opciones de diseño.
Obtén el código para Wordcraft (opcional)
Wordcraft es un editor de texto potenciado por IA y desarrollado por Google Research que explora la redacción de historias de forma colaborativa entre las personas y la IA. Wordcraft cuenta con un código abierto, de modo que puedes experimentar con las indicaciones de este codelab de forma independiente.
- Si quieres obtener el código para Wordcraft, usa el siguiente comando:
git clone https://github.com/pair-code/wordcraft
También puedes descargar el archivo ZIP:
Por definir
3. Usa la IA generativa para escribir historias
Un modelo de lenguaje extenso (LLM) es un modelo de IA que se entrena con grandes cantidades de texto de libros, artículos y sitios web para asimilar la gramática y las frases comunes, entre otra información. En función de estos datos, y con algunos ajustes adicionales, un LLM como PaLM puede realizar muchas tareas de inteligencia artificial con instrucciones simples y sin requerir programaciones complejas de aprendizaje automático. Además, puede responder preguntas, resumir información, traducir contenido y realizar muchas otras tareas de IA.
En este codelab, usarás un LLM para crear un prototipo de una app que ayude a los autores a escribir historias. El LLM PaLM de Google cuenta no solo con información general del mundo, la gramática y otros temas, también fue diseñado para seguir las instrucciones (o indicaciones) de los usuarios. Por lo tanto, para crear un prototipo de tu herramienta en MakerSuite, tienes que enseñarle al modelo qué escribir como respuesta a una indicación de un usuario.
Escribe historias asistidas por IA con indicaciones de texto en MakerSuite
- Para crear una indicación, en el panel izquierdo, haz clic en Create New y elige Text prompt. Comienza con la siguiente indicación:
You are a talented fiction author. Write a story about a given topic.
Topic: {{topic}}
Una vez que ingreses este mensaje, MakerSuite detectará que {{topic}} es una entrada del mensaje y abrirá un panel de Prueba tu mensaje para que puedas ver cómo funciona con una variedad de entradas.
- Ingresa
A boy discovers a lost cat in his yard. Luego, haz clic en el panel del modelo (a la derecha del botón Run) y elige una temperatura de0.8. - Por último, haz clic en Run para ejecutar tu indicación. El resultado de la indicación debería aparecer en la tabla en unos momentos.
Definir el parámetro de configuración de la temperatura en 0.8 le indica al modelo que prefieres resultados diversos. Con ello, obtendrás historias más creativas, pero los resultados serán diferentes cada vez que ejecutes la indicación. Si quieres obtener el mismo resultado todas las veces, establece la temperatura en 0.
A continuación, se muestra un posible resultado:
Henry sat on the edge of his porch and swung his legs back and forth. A small cat ran in front of him. Henry petted the cat. The cat began to purr. Henry picked up the cat and placed it on his lap. The cat began to snuggle close to him. Henry decided to keep the cat.
- Ejecuta la indicación varias veces para ver las diferentes historias que se crean.
Como puede ver, el modelo escribe una historia estructurada que fluye de forma lógica, pero también realiza varias suposiciones. Por ejemplo, la historia se centra en un niño llamado Henry. Para cambiar estas suposiciones, especifica el nombre del protagonista. También puedes indicar si quieres que la historia se centre en un gato o un ser humano.
- Actualiza la indicación y haz clic en Run para ver cómo funciona con todas las entradas de prueba.
Identifica las tareas más adecuadas para la asistencia de IA con la guía de PAIR
Hasta ahora, suponíamos que el modelo de IA escribía una historia completa a partir de una breve descripción. ¿Pero esta es la decisión de diseño correcta para tu herramienta de creatividades? Por ejemplo, imagina un asistente que ayuda a los autores a reescribir las partes de la historia que deseen. Puedes crear un prototipo de esta interacción en MakerSuite y hacer, por ejemplo, que los fragmentos de la historia sean más dramáticos.
Este enfoque proporciona una asistencia más centrada, ya que reescribe un párrafo a la vez. De manera más general, si haces algunas modificaciones a la indicación, puedes crear un prototipo de una herramienta que apunte a aumentar las capacidades del usuario en vez de una que se enfoque en automatizar una tarea.
La guía de PAIR ofrece una forma de hacer preguntas y responder preguntas como estas en el proceso de desarrollo de IA. Si bien MakerSuite te ayuda a crear prototipos rápidamente, la guía de PAIR te permite limitar las opciones de diseño a las más prometedoras para tus propósitos y el público al que deseas interactuar. Usa la guía para comprender si la mejora o la automatización es el enfoque correcto para asociarte con la IA a fin de compilar tu app.
Comienza con la pregunta orientativa ¿Cómo debo usar la IA? en la guía. Como señala este patrón de Guidebook, es mejor usar IA cuando agrega valor único. En este caso, debido a que los LLM están entrenados con muchos datos sobre gramática, frases comunes y otra información de Internet, puede ser útil aprovechar la capacidad del modelo para comprender el mundo de la historia que deseas describir en el resultado de la app de escritura y sugerir maneras de reescribirla. Esto se basa en el patrón de recomendación personalizada de la guía.
Ve un paso más allá. La guía de PAIR ofrece un capítulo sobre las necesidades de los usuarios con indicaciones sobre si las tareas deben automatizarse o aumentarse.
Cuando consideres el aumento o la automatización, recuerda que tu prototipo debe ser una app útil para escritores. Por lo mismo, es muy probable que a tus usuarios les guste escribir y quieran hacerlo ellos mismos. Además, es probable que después de una vida dedicada a la escritura, tengan preferencias que son difíciles de comunicar. En conjunto, estas consideraciones sugieren que un enfoque de aumento podría ser la opción más prometedora.
Según la guía de PAIR, podría tener sentido pensar en la app que estás creando un prototipo como una herramienta para escribir, sino para reescribirla. Por ejemplo, puedes cambiar la indicación para permitir diferentes estilos de escritura.
- Crea una nueva indicación de texto:
Edit the paragraph below. Make it \{\{rewrite style\}\}. Only respond with the updated text. Do not include any explanation.
Paragraph: {{paragraph}}
Tanto \{\{rewrite style\}\} como {{paragraph}} son entradas de texto.
- En el panel de prueba, puedes probar varios estilos de reescritura, como más corto, más dramático, más ingenioso, menos gramaticalmente incómodo, poético, y así sucesivamente.
Diseña para crear historias que se adaptan a la cultura de cada país
Hasta ahora, has probado la indicación reescribir un párrafo con historias que no tienen un contexto cultural marcado. Cuando creas experiencias de IA responsable, resulta útil probar con diferentes entradas.
Prueba diferentes entradas de prueba, como las siguientes:
- En una esquina tranquila de un pintoresco café parisino, un cliente solitario disfrutaba el aroma de un café recién preparado, mientras sus pensamientos se perdían en un momento olvidado que cambió para siempre el curso de su vida.
- En medio de la frenética atmósfera de un tren local de Bombay, una mujer de mediana edad conversa con un extraño. Qué fascinante, pensó, vivir en la misma ciudad y tener vidas tan diferentes.
- En medio del vibrante ajetreo de un bullicioso mercado callejero de Shanghái, un vendedor de comida ambulante se tomó un momento para observar el ir y venir de la multitud.
Experimenta con otros contextos culturales y geográficos con responsabilidad y evita el sesgo injusto y los estereotipos históricos. Ten en cuenta que, si bien LLM conoce bien muchas partes del mundo según los datos existentes que se encuentran en línea, es posible que no obtenga todos los detalles sobre un lugar geográfico específico. Como sugiere la guía de PAIR, es importante en las tareas de aumento ofrecer control a los usuarios. Por ejemplo, puedes ampliar las capacidades de reescritura de tu prototipo para brindar a los usuarios un mayor control sobre la trama y los detalles de la historia.
Muchos modelos generativos a veces también presentan suposiciones predeterminadas, en parte debido a patrones que son más frecuentes en sus enormes conjuntos de datos de entrenamiento de información en línea. Es importante saber que los modelos pueden ser programados para crear otras suposiciones igualmente válidas. Por ejemplo, para la indicación rewrite a paragraph anterior, puede especificar un género para el extraño en el tren cambiando el estilo de reescritura y escribiendo "shorter. Recuerda que el extraño también es una mujer".
4. Genera confianza
Sin la confianza de los usuarios, incluso las funciones de IA más innovadoras podrían no usarse. Para ganar su confianza, es necesario que los usuarios sientan que la IA es capaz, confiable y útil. Ayudar a los usuarios a confiar puede motivarlos a aprender cómo y cuándo usar funciones específicas y también puede mejorar su experiencia en general.
La guía de PAIR ofrece algunas ideas para ayudar a los usuarios a determinar cuánto deben confiar en los sistemas de IA:
Genera confianza con anticipación
Con la IA generativa, es particularmente útil comunicar el objetivo de las funciones y ayudar a los usuarios a comprender los límites de la IA. Por ejemplo, dado que los modelos de lenguaje están diseñados principalmente para predecir lo que sigue en el texto, es posible que no siempre sean precisos en los resultados. Por ello, es importante que los usuarios comprendan que este prototipo es una ayuda de escritura creativa y no pretende ser fáctica. Si el usuario quiere verificar los datos que desea que sean verídicos, debe buscar en línea a través de recursos de confianza.
Piensa de distintas formas en las que podrías ayudar a los usuarios a comprender que este prototipo no debe usarse para escribir información fáctica, sino específicamente para escribir ficción.
Mantén la confianza
De la misma forma, si bien los modelos de IA generativa tienen un buen desempeño, los usuarios no siempre pueden verificar que las tareas se completen correctamente en muchos casos de uso. Por ejemplo, este prototipo se diseñó en torno a la finalización segmentada de texto y la reescritura segmentada de ficción, capacidades que los usuarios pueden verificar fácilmente. Por otro lado, a los modelos generativos se les puede indicar fácilmente que reescriban grandes porciones de texto y es posible que los usuarios no se den cuenta de los errores sutiles que existan. De forma general, enfocar las funciones interactivas de IA generativa en tareas que los usuarios pueden verificar fácilmente puede ayudar a ganar su confianza.
La última oportunidad de ganar la confianza de los usuarios es aprovechar los recursos de los modelos generativos. A diferencia de los modelos de IA anteriores que se diseñaban para tareas específicas, los resultados de los modelos generativos son mucho más sencillos de personalizar para los usuarios finales (como se demostró cuando se solicitó una reescritura más dramática, más corta, etc.). Esos recursos pueden mejorar la experiencia del usuario, pero hay que limitarlos dentro de las capacidades del modelo. Por ejemplo, en este prototipo, en lugar de preguntarles a los usuarios cómo reescribir su texto, podrías proponerles una lista de instrucciones de reescritura consideradas útiles para el usuario final.
Recupera la confianza perdida
A pesar de sus mejores esfuerzos, es posible que haya casos en los que el modelo genere resultados deficientes. En estos casos, es importante que los usuarios puedan deshacer las acciones de IA. Del mismo modo, a menudo es mejor identificar funciones que tienen un rendimiento variable y solo activarlas cuando los usuarios solicitan asistencia de IA de forma explícita.
- Piensa de diferentes maneras para crear funciones de deshacer, o bien otras formas de recuperar la confianza de los usuarios.
Puedes revisar las respuestas para estos desafíos en la solución del codelab.
5. Combina todos estos aspectos
Hasta ahora, has probado indicaciones en MakerSuite. Cuando estés conforme con estas indicaciones, úsalas directamente en tu prototipo.
- Primero, guarda la indicación y, luego haz clic en Get code que aparece en la esquina superior derecha. Si aún no lo hiciste, debes habilitar la clave de API. Para ello, haz clic en Enable API key en el cuadro de diálogo Get code que aparece.
MakerSuite genera un código que puedes usar directamente en tu aplicación. Por ejemplo, si quieres usarlo en la aplicación web, elige el código de JavaScript. Puedes copiar el código directamente desde el cuadro de diálogo y pegarlo en tu app web. Si actualizas la indicación en MakerSuite, recuerda actualizarla en tu código mediante la variable de indicación en el código que se incluye.
Si quieres integrar esta API a una app precompilada de escritura creativa, puedes descargar el código de Wordcraft.
Solución del codelab
Puedes obtener el código para Wordcraft en GitHub:
git clone https://github.com/pair-code/wordcraft
También tienes la opción de descargar el repositorio como archivo ZIP:
6. Felicitaciones
Completaste el codelab Cómo crear prototipos de Responsible AI con la guía de PAIR y MakerSuite y aprendiste a prototipar experiencias de Responsible AI (en este caso, para una app de escritura de creatividades) con algunas herramientas de Google. Ya queremos ver tus ideas en acción.
Lecturas adicionales
- Guía del usuario de MakerSuite
- Guía PAIR
- Principios de Google AI