¿CÓMO EVITAR QUE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL INVENTE COSAS?
Las alucinaciones en los modelos de inteligencia artificial (IA) son respuestas incorrectas o inventadas que no están respaldadas por datos reales. Este fenómeno puede generar consecuencias serias, especialmente cuando se utilizan modelos de lenguaje en tareas críticas.
Las alucinaciones ocurren por diversas razones:
- Falta de información actualizada: Si el modelo no ha sido entrenado con datos recientes, completará los vacíos con predicciones.
- Interpretación ambigua de los prompts: Una pregunta mal formulada puede dar lugar a una respuesta ambigua o incorrecta.
- Ausencia de verificación: Sin un mecanismo de validación, la IA puede ofrecer respuestas sin comprobar su veracidad.
- Entrenamiento con datos no confiables: Si el modelo ha aprendido de fuentes poco fiables, repetirá esos errores.
Para mitigar estas alucinaciones, se proponen varias estrategias:
- Implementar RAG (Retrieval-Augmented Generation): Esta técnica combina el poder generativo de los modelos de lenguaje con la precisión de un buscador que accede a información actualizada, permitiendo que la IA consulte fuentes confiables antes de generar una respuesta.
- Mejorar los motores de búsqueda vectorial: Optimizar el motor de búsqueda interno y su capacidad para entender el contexto puede marcar una gran diferencia, mejorando tanto la codificación de la información como los algoritmos de recuperación.
- Anclar las respuestas en datos validados: Obligar al modelo a responder solo con datos previamente validados o aprobados, como una base de conocimiento interna, transforma la IA en una especie de experto con una fuente limitada pero confiable.
Estas estrategias son esenciales para garantizar que los sistemas de IA proporcionen respuestas precisas y confiables, minimizando el riesgo de alucinaciones.