Observatorio de información y Publicaciones

Resumen:Aunque se proponen cada vez más agentes de inteligencia artificial (IA) para respaldar tareas de salud potencialmente longitudinales, como el manejo de síntomas, el cambio de comportamiento y el apoyo al paciente, la mayoría de las implementaciones actuales no logran facilitar la intención del usuario ni fomentar la responsabilidad.

Resumen: Los modelos de lenguaje grandes asignan indicaciones relacionadas semánticamente con representaciones internas similares, un fenómeno interpretable como una dinámica similar a un atractor. Nos preguntamos si el documento de identidad de un agente cognitivo persistente (su núcleo cognitivo) exhibe un comportamiento similar al de un atractor.

Resumen: Los sistemas de memoria de agentes acumulan experiencia, pero actualmente carecen de una métrica operativa basada en principios para la gobernanza de la calidad de la memoria: decidir en qué memorias confiar, suprimir o desaprobar a medida que cambia la distribución de tareas del agente.