La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha cambiado el modo en que interactuamos con la tecnología, introduciendo soluciones pioneras en una amplia gama de campos. No obstante, dentro de este panorama de avance, surge un reto interesante: las "alucinaciones" de la IA Generativa. Este fenómeno, aunque complejo, es crucial para entender las limitaciones y posibilidades de estas tecnologías.

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Este artículo te adentrará en el corazón de las alucinaciones de IA Generativa, explorando sus causas, identificando en qué situaciones emergen y delineando estrategias efectivas para su gestión.

¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa (IAG)?

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La Inteligencia Artificial Generativa (IAG), se refiere al sector de la Inteligencia Artificial enfocado en el uso de algoritmos sofisticados que analizan grandes volúmenes de datos para, posteriormente, generar contenido original y valioso. Esta producción puede manifestarse en diferentes formatos, tales como textos, imágenes, composiciones musicales y respuestas a interrogantes complejos.

Hoy en día, la IAG se encuentra en muchas aplicaciones cotidianas, desde asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación en plataformas de streaming. Estas tecnologías no solo facilitan tareas diarias sino que también abren nuevas fronteras en la medicina, la ingeniería y más allá.

¿Qué son las alucinaciones de la IAG?

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Las alucinaciones de la IA Generativa, se refieren a situaciones donde los sistemas de IA generan información falsa o no basada en datos reales. Un ejemplo notable es cuando un modelo de lenguaje produce hechos incorrectos o cuando sistemas de visión computarizada interpretan erróneamente imágenes.

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"Esto se expresa de tal manera que una máquina proporciona una respuesta convincente pero completamente inventada".  Prabhakar Raghavan, Jefe de Google Search, al Welt am Sonntag. 

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Las causas de las alucinaciones de IA Generativa pueden incluir sesgos en los conjuntos de datos, algoritmos de aprendizaje automático imperfectos, y la sobre interpretación de los patrones en los datos. Estos problemas resaltan la importancia de mejorar los modelos de IAG y de utilizar conjuntos de datos bien equilibrados.

Las alucinaciones de la Inteligencia Artificial Generativa pueden surgir por varias razones, cada una subrayando diferentes desafíos y limitaciones inherentes a los sistemas de IAG actuales. Aquí están cinco razones principales:

Para abordar las alucinaciones en los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM), es crucial entender las causas:

• Falta de razonamiento real: A diferencia de los seres humanos, que utilizan el conocimiento general y el razonamiento para evitar afirmaciones falsas, los LLM se apoyan en patrones estadísticos de palabras, lo que les impide evaluar la veracidad o la lógica en sus generaciones.
• Limitación en el conocimiento del mundo: Los LLM carecen de un entendimiento completo o del sentido común humano sobre el mundo, lo que limita su capacidad para generar texto basado en la realidad.
• Antropomorfismo: Existe una tendencia a atribuir cualidades humanas a los LLM, lo que puede llevar a una confianza excesiva en su precisión, sin recordar que su "comprensión" no equivale al conocimiento humano real.
• Entrenamiento Automatizado: Los LLM son entrenados mediante procesos automatizados en grandes conjuntos de datos sin supervisión humana directa, lo que facilita la incorporación de información falsa sin filtros de veracidad.

La investigación reciente ha enfocado esfuerzos en identificar contenido alucinado generado por Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM), un reto dada la habilidad de estos modelos para crear texto que se confunde fácilmente con información auténtica. Las estrategias para detectar estas alucinaciones buscan diferenciar entre contenido plausible pero falso y texto objetivamente coherente. 

Métodos clave para controlar las alucinaciones de la IAG

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Estas técnicas abordan el desafío desde diversos ángulos, combinando tecnología avanzada y criterio humano para mejorar la precisión y la confiabilidad de los LLM: 

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• Evaluación de Confianza: Establecer métricas que reflejen la certeza del modelo en la precisión de su producción de texto, donde puntajes más bajos podrían indicar la presencia de alucinaciones.
• Coherencia Modelada: Analizar la coherencia lógica del texto tanto internamente como en relación con conocimientos aceptados, detectando inconsistencias que podrían sugerir la presencia de alucinaciones.
• Verificación Externa de Conocimiento: Contrastar afirmaciones con bases de datos externas para verificar su veracidad, dependiendo de la credibilidad de estas fuentes.
• Aprendizaje Semisupervisado: Utilizar un conjunto limitado de ejemplos etiquetados de alucinaciones para enseñar a los modelos a identificar instancias similares en el futuro.
• Incorporación del Factor Humano: Incluir evaluadores humanos para discernir alucinaciones, aprovechando su capacidad intuitiva y su razonamiento.
• Verificación Formal: Aplicar reglas lógicas formales para demostrar la coherencia o inconsistencia de las afirmaciones generadas.
• Formación Multitarea: Entrenar modelos en tareas de detección de alucinaciones simultáneamente con el modelado del lenguaje para mejorar su habilidad de identificación.
• Intervenciones Causales: Manipular internamente el modelo para observar cambios en el contenido generado bajo condiciones verdaderas o falsas, revelando posibles vulnerabilidades.

Las alucinaciones de IA Generativa representan un desafío significativo pero superable en el campo de la inteligencia artificial. Al comprender sus causas y aplicar medidas de control efectivas, podemos mejorar la fiabilidad de la IA Generativa y expandir su utilidad en nuestras vidas. La colaboración entre humanos y máquinas, junto con un compromiso continuo con la investigación y el desarrollo, garantizará que la IA siga siendo una herramienta valiosa para el progreso humano.

¿Cómo controlamos las alucinaciones de la IA Generativa en Adereso ?

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Para abordar las alucinaciones de la Inteligencia Artificial Generativa(IA) en Adereso, adoptamos un enfoque meticuloso y estratégico, como destaca nuestro CEO, Camilo López : 

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"Vamos guiando a la Inteligencia Artificial, a que haga algunas reflexiones respecto a lo que va a responder". 

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Este método implica un proceso iterativo en el que la IA es llevada a través de una serie de reflexiones para garantizar la coherencia y precisión en sus respuestas. Además, implementamos una sólida barrera basada en documentación para proteger y guiar a la Inteligencia Artificial:

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"Rodeamos a la Inteligencia Artificial, ponemos una barrera basada en documentación, donde podemos cargar PDF, Excel Word. Lo que hacemos es, controlar el alcance de la Inteligencia Artificial estableciendo límites claros mediante documentación específica que está en su base de entrenamiento." destacó Camilo.

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Al combinar la guía reflexiva con la implementación de una barrera documentada, en Adereso nos comprometemos a mantener las alucinaciones de la IAG bajo control. Este enfoque estratégico permite aprovechar el potencial de la IA mientras mitigamos los riesgos asociados con la generación de información falsa o inexacta. En última instancia, nuestro objetivo es proporcionar soluciones de IA confiables y precisas que impulsen el éxito de nuestros clientes.

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