Carlos Isaac
Zainea Maya

Tunjos para la IA
Programa de cursos

Razonamiento, validación e inteligencia artificial en ciencias sociales y humanidades.

Curso 1 · Fundamentos · ocho sesiones · híbrido

Plantillas

Plantillas de los productos del curso.

Ficha de hipótesis con filtro peirceano

Estudiante: Fecha: Modelo usado y prompts (adjuntar literal):

El hecho sorprendente

Describa el hecho, dato o patrón que exige explicación. Diga desde qué trasfondo sorprende: qué esperaba usted y por qué. Sin sorpresa no hay abducción; si nada le sorprende, el problema está antes de la hipótesis.

Hecho:

Por qué me sorprende (qué esperaba):

¿Le sorprendería a un investigador de otra disciplina? ¿Por qué?

Las hipótesis

Al menos tres: una propia y dos producidas por el modelo. Indique cuál es cuál.

Hipótesis Origen (propia / modelo)
H1
H2
H3

El filtro

Peirce da cuatro criterios para elegir qué hipótesis perseguir. Aplíquelos a cada una con razones, no con sí o no.

Criterio H1 H2 H3
Explica el hecho. Si fuera verdad, ¿el hecho sorprendente sería natural?
Es verificable. ¿Qué observación la confirmaría o la refutaría? ¿Está a mi alcance?
Economía. ¿Cuánto cuesta probarla? ¿Cuánto rinde si acierta? ¿Deja abiertas otras vías o las cierra?
Plausibilidad en mi trasfondo. ¿Encaja con lo que ya sé y con lo que sabe mi campo? ¿O lo contradice de un modo que vale la pena?

Tensiones entre criterios

Rara vez una hipótesis gana en los cuatro. Diga dónde chocan (por ejemplo, la más plausible es la menos económica) y cómo resuelve el choque.

Decisión

Persigo la hipótesis:

Porque:

Si la hipótesis es del modelo, por qué la decisión es mía y qué costo asumo:

Qué dato nuevo necesito y cómo lo voy a obtener:

Sobre el modelo

Qué hizo bien:

Qué sesgo o límite detecté en sus hipótesis (por ejemplo, tendencia a la explicación más común, a forzar categorías, a ignorar el contexto local):


Mapa inferencial

Estudiante: Proyecto (una frase): Versión: preliminar (semana 4) / final (semana 8) Modelos de lenguaje usados en el proyecto y para qué:

1. El flujo en pasos

Descomponga su proceso de investigación en pasos. Un paso es una operación con entrada y salida reconocibles. Entre seis y doce pasos es lo habitual. Ejemplos: delimitar el corpus, recolectar, describir cada pieza, codificar, agrupar códigos en categorías, comparar entre escenas, interpretar con un marco, escribir.

Nº Paso Entrada Salida Depende de
1
2

2. Clasificación inferencial

Para cada paso, responda las tres preguntas. Si un paso mezcla inferencias, diga cuál predomina y por qué.

Nº Inferencia predominante (D / I / A) Qué haría válido este paso: su forma, sus tasas, o el compromiso de alguien ¿Podría ejecutarlo una máquina? ¿Podría verificarlo una máquina?
1
2

Nota: ejecutar y verificar son preguntas distintas. Una máquina puede ejecutar un paso abductivo (proponer una hipótesis) sin poder verificarlo, y puede verificar un paso deductivo que ejecutó un humano.

3. La frontera

Marque en qué paso o pasos la validación deja de poder recaer sobre el registro del proceso y pasa a recaer sobre la posición de quien responde.

La frontera está en el paso:

Argumento (use la tabla de regímenes de validez de la semana 6):

Prueba de desplazamiento. ¿Qué pasaría si moviera la frontera un paso antes? ¿Y un paso después? Qué se ganaría y qué se perdería en cada caso.

4. Solo en la versión final

Cambios respecto a la versión preliminar y por qué:

Un caso del registro de frontera en que rechacé o corregí al modelo:

Un caso en que lo acepté, y por qué puedo responder por ello:

Qué cambia de mi proyecto después del curso:

5. Declaración

Declaro que este mapa es mi decisión. Donde usé un modelo de lenguaje lo he indicado arriba, y respondo por la clasificación y por la frontera que aquí propongo.

Firma y fecha:


Registro de frontera

Estudiante: Tarea real del proyecto en que se usó el modelo: Modelo, versión y fecha: Prompts (adjuntar literal, en anexo):

Para qué sirve este registro

No es un informe de uso de IA. Es la evidencia de que usted sabe, paso a paso, dónde terminó la máquina y dónde empezó usted. Un registro bien hecho permite que otra persona reconstruya qué parte del resultado es output del sistema y qué parte es su aserción, por la que usted responde.

El registro

Una fila por paso. Si un paso tuvo varias iteraciones con el modelo, una fila por iteración.

Paso Qué propuso el modelo (literal o resumen fiel) Tipo de inferencia del paso (D / I / A) Qué decidí yo (aceptar, corregir, rechazar, reformular) Criterio de mi decisión ¿Quién responde si está mal?
1
2
3

Los casos difíciles

Señale al menos un paso en que la distinción entre lo que propuso el modelo y lo que decidió usted fue difícil de trazar. Explique por qué. Esos casos son los más valiosos del registro.

Aceptaciones acríticas

Revise el registro y marque los pasos en que aceptó la propuesta del modelo sin un criterio que pueda nombrar. No los borre: anótelos. Diga qué habría hecho falta para que la aceptación fuera una decisión.

Balance

Pasos que una máquina podría haber verificado sola:

Pasos que exigieron mi conocimiento del tema o del contexto:

Pasos por los que respondo yo y nadie más:

Dónde está la frontera en esta tarea, y si coincide con la del mapa inferencial: