Cuando compras a través de enlaces de afiliados en nuestra web, es posible que obtengamos una comisión sin coste adicional para ti. Aprende 
- Ver más
¿Qué es una alucinación de IA?
Una alucinación de IA se produce cuando un modelo de lenguaje grande (LLM) como el GPT4 de OpenAI o el PaLM de Google se inventa información o hechos falsos que no se basan en datos o acontecimientos reales.
Avivah Litan, vicepresidenta analista de Gartner, lo explica:
Las alucinaciones son salidas completamente inventadas de modelos lingüísticos grandes. Aunque representan hechos completamente inventados, los resultados de los LLM los presentan con confianza y autoridad.
Los chatbots basados en IA generativa pueden fabricar cualquier información objetiva, desde nombres, fechas y acontecimientos históricos hasta citas o incluso códigos.
Las alucinaciones son tan comunes que OpenAI advierte a los usuarios de ChatGPT que “ChatGPT puede producir información inexacta sobre personas, lugares o hechos”.
El reto para los usuarios es saber qué información es cierta y cuál no.
Ejemplos de alucinaciones de IA
Aunque no dejan de surgir ejemplos de alucinaciones de la IA, uno de los casos más notables se produjo como parte de un vídeo promocional publicado por Google en febrero de 2023. Entonces, su chatbot de IA Bard afirmó incorrectamente que el telescopio espacial James Webb tomó la primera imagen de un planeta fuera del sistema solar.
Del mismo modo, en la demostración de lanzamiento de Microsoft Bing AI en febrero de 2023, Bing analizó una declaración de ganancias de Gap, proporcionando un resumen incorrecto de hechos y cifras.
Estos ejemplos ilustran que los usuarios no pueden permitirse confiar en que los chatbots generen respuestas veraces en todo momento. Sin embargo, los riesgos que plantean las alucinaciones de la IA van mucho más allá de la difusión de información errónea.
De hecho, según el equipo de investigación de Vulcan Cyber, ChatGPT puede generar URL, referencias y bibliotecas de código que no existen o incluso recomendar paquetes de software potencialmente maliciosos a usuarios desprevenidos.
Como resultado, las organizaciones y los usuarios que experimentan con LLM y IA generativa deben actuar con la debida diligencia al trabajar con estas soluciones y comprobar dos veces la exactitud de los resultados.
¿Qué causa las alucinaciones AI?
Algunos de los factores clave de las alucinaciones de la IA son:
- Datos de entrenamiento desfasados o de baja calidad;
- Datos clasificados o etiquetados incorrectamente;
- Errores factuales, incoherencias o sesgos en los datos de entrenamiento;
- Programación insuficiente para interpretar correctamente la información;
- Falta de contexto proporcionado por el usuario;
- Dificultad para deducir la intención de coloquialismos, expresiones de argot o sarcasmo.
Es importante redactar las instrucciones en un inglés sencillo y lo más detallado posible. Por lo tanto, es responsabilidad del proveedor aplicar la programación y los controles necesarios para mitigar el riesgo de alucinaciones.
¿Cuáles son los peligros de la alucinación por IA?
Uno de los principales peligros de la alucinación por IA es si el usuario responde demasiado sobre la exactitud de los resultados del sistema de IA.
Aunque algunas personas, como Satya Nadella, consejero delegado de Microsoft, han argumentado que los sistemas de IA como Microsoft Copilot pueden ser “útilmente erróneos”, estas soluciones pueden difundir desinformación y contenido odioso si no se controlan.
La desinformación generada por la IA es difícil de abordar porque estas soluciones pueden generar contenidos que parecen detallados, convincentes y fiables en el servicio pero que, en realidad, son incorrectos, lo que hace que el usuario crea en hechos e informaciones falsas.
Si los usuarios se toman al pie de la letra los contenidos generados por la IA, existe la posibilidad de que la información falsa y no veraz se propague por Internet.
Por último, también existe el riesgo de responsabilidades legales y de cumplimiento. Por ejemplo, si una organización utiliza un servicio impulsado por la IA para comunicarse con los clientes, que emite orientaciones que dañan la propiedad del usuario o emite contenido ofensivo, entonces podría correr el riesgo de acciones legales.
¿Cómo detectar las alucinaciones de la IA?
La mejor manera de que un usuario detecte si un sistema de IA está alucinando es comprobar manualmente los resultados que proporciona la solución con una fuente de terceros. Cotejar hechos, cifras y argumentos con sitios de noticias, informes del sector, estudios y libros a través de un motor de búsqueda puede ayudar a verificar si una información es correcta o no.
Aunque la comprobación manual es una buena opción para los usuarios que desean detectar información errónea, en un entorno empresarial puede no ser viable desde el punto de vista logístico o económico verificar cada segmento de información.
Por esta razón, es una buena idea considerar el uso de herramientas automatizadas para comprobar dos veces si las soluciones de IA generativa contienen alucinaciones. Por ejemplo, la herramienta de código abierto NeMo Guardrails de Nvidia puede identificar alucinaciones cotejando el resultado de un LLM con otro.
Del mismo modo, Got It AI ofrece una solución llamada TruthChecker, que utiliza IA para detectar alucinaciones en el contenido generado por GPT-3.5+.
Por supuesto, las organizaciones que utilicen herramientas automatizadas como Nemo Guardrails y Got It AI para comprobar los hechos de los sistemas de IA deben actuar con la diligencia debida para verificar la eficacia de estas soluciones a la hora de identificar información errónea y realizar una evaluación de riesgos para determinar si es necesario tomar otras medidas para eliminar posibles responsabilidades.
Herramientas para detectar alucinaciones de la IA
NeMo Guardrails
NeMo Guardrails es una herramienta de NVIDIA diseñada para mejorar la seguridad y el control de los modelos de lenguaje, como los de procesamiento de texto o chatbots, evitando que generen respuestas inadecuadas, incorrectas o peligrosas.
Su objetivo es proporcionar una “barrera de seguridad” alrededor de las respuestas generadas por la IA para asegurar que sean apropiadas, precisas y alineadas con la intención de búsqueda del usuario.
Entre sus características clave, destacan:
- Permite definir y aplicar reglas para controlar el tipo de respuestas generadas por los modelos de IA, garantizando que se mantengan dentro de parámetros seguros y apropiados.
- Detecta y filtra respuestas que puedan contener contenido inapropiado, como lenguaje ofensivo, sesgos o desinformación, ayudando a mantener el tono y la calidad de las interacciones.
- Supervisa las respuestas generadas por el modelo en tiempo real, permitiendo que las correcciones se realicen de manera inmediata si se detectan inconsistencias o errores.
- Se integra fácilmente con plataformas y aplicaciones de IA que utilizan modelos de lenguaje, lo que permite un flujo de trabajo más controlado y seguro para la generación de texto.
- Los desarrolladores pueden configurar reglas personalizadas y especificar restricciones sobre el contenido, lo que proporciona un control más granular sobre el comportamiento del modelo.
- Protege las aplicaciones de IA contra el uso indebido, evitando que los modelos generen respuestas que puedan ser peligrosas o dañinas, especialmente en contextos sensibles.
Ventajas:
- Permite tener un control total sobre las respuestas generadas por la IA, lo que reduce el riesgo de que se generen respuestas erróneas o perjudiciales.
- Filtra automáticamente respuestas potencialmente dañinas, mejorando la calidad y confiabilidad de las interacciones, especialmente en entornos de atención al cliente, educación o salud.
- Se integra de manera sencilla con otros modelos de IA y sistemas existentes, facilitando su adopción sin complicar los flujos de trabajo.
- Adecuado para aplicaciones grandes y pequeñas, proporcionando un marco flexible para garantizar que la IA se comporte de manera coherente y segura en una amplia gama de escenarios.
- Mayor adaptabilidad y control sobre el comportamiento del modelo.
Inconvenientes:
- Depende en gran medida de la configuración de las reglas personalizadas.
- Puede limitar la capacidad del modelo para generar respuestas más variadas o creativas en contextos menos críticos.
- Puede requerir tiempo y experiencia para configurarse adecuadamente.
- Es necesario mantener y ajustar regularmente las reglas de seguridad y control para asegurar que sigan siendo efectivas.
- No puede garantizar que todos los errores sean eliminados, ya que puede seguir cometiendo errores bajo ciertas condiciones.
TruthChecker
TruthChecker es una herramienta de Got It AI, la cual ayuda a verificar la veracidad de la información generada por modelos de IA, para reducir las alucinaciones y errores.
Su objetivo es actuar como un sistema de control de calidad que valida las respuestas, asegurándose de que sean precisas, coherentes y basadas en hechos verificables.
Algunas de sus características destacadas son:
- Compara las respuestas generadas por la IA con fuentes confiables y bases de datos verificadas para asegurar que la información sea correcta.
- Identifica respuestas incorrectas o inventadas que parecen plausibles, mejorando la precisión del modelo de IA.
- Permite la verificación y validación de las respuestas mientras el modelo de IA genera texto, lo que ayuda a evitar errores durante la interacción.
- Se puede integrar fácilmente con sistemas y plataformas existentes, como chatbots y asistentes virtuales, mejorando la fiabilidad de las aplicaciones de IA.
- Ofrece una interfaz fácil de usar para desarrolladores y usuarios, lo que facilita la implementación y el uso en diferentes proyectos.
- Proporciona retroalimentación sobre las respuestas generadas, explicando por qué una respuesta puede ser incorrecta, lo que permite a los desarrolladores corregir problemas en el modelo.
Ventajas:
- Ayuda a reducir errores y alucinaciones
- Facilita su adopción en diferentes aplicaciones de IA, como chatbots o sistemas de asistencia virtual.
- Aumenta la confianza de los usuarios en los modelos de lenguaje.
- Ayuda a mantener la calidad de los datos utilizados por la IA.
- Permite respuestas más rápidas y precisas.
Inconvenientes:
- La efectividad del sistema depende de la calidad y disponibilidad de las fuentes externas con las que verifica los hechos.
- No garantiza la detección de todos los errores, especialmente si son sutiles o difíciles de identificar con las fuentes disponibles.
- Puede tener dificultades para determinar la veracidad con alta precisión.
- Puede resultar costoso para empresas pequeñas o proyectos con presupuestos limitados.
- Su implementación puede requerir un esfuerzo inicial en términos de configuración y adaptación a sistemas existentes.
Pythia
Pythia emplea un avanzado gráfico de conocimiento y una red de información interconectada para verificar la precisión y coherencia de los resultados generados por modelos de LLM.
Algunas características clave de Pythia son:
- Permite que los modelos de IA tomen decisiones más confiables.
- La integración de su gráfico de conocimiento facilita un análisis profundo y la detección contextual de alucinaciones.
- Utiliza algoritmos avanzados para identificar alucinaciones con precisión.
- Emplea tripletes de conocimiento para dividir la información en partes más pequeñas y facilitar un análisis más detallado y específico de las alucinaciones.
- Proporciona monitoreo constante y alertas en tiempo real, lo que permite un seguimiento transparente del rendimiento del modelo de IA.
- Se integra de manera fluida con herramientas de implementación de IA como LangChain y AWS Bedrock, lo que optimiza los flujos de trabajo de los LLM y facilita el monitoreo en tiempo real de los resultados.
- Los indicadores de rendimiento de Pythia, reconocidos en la industria, la hacen especialmente confiable para entornos críticos como el sector de la salud, donde los errores, por pequeños que sean, pueden tener graves consecuencias.
Ventajas:
- Análisis preciso y evaluación confiable de los resultados generados por IA.
- Aplicaciones versátiles para detectar alucinaciones en sistemas RAG, chatbots y resúmenes automáticos.
- Solución económica.
- Paneles personalizables con widgets y alertas.
- Informes de cumplimiento y análisis predictivo.
- Comunidad activa en Reddit.
Inconvenientes:
- Puede requerir una instalación y configuración iniciales.
Galileo
CleanLab
Cleanlab es una herramienta diseñado para mejorar la calidad de los datos en los modelos de IA, identificando y corrigiendo errores como las alucinaciones de los LLM.
Su objetivo es detectar y resolver automáticamente problemas de datos que puedan afectar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático, incluyendo aquellos propensos a generar alucinaciones.
Algunas de sus características principales son:
- Utiliza algoritmos de inteligencia artificial para identificar errores en las etiquetas, valores atípicos y casi duplicados, así como problemas de calidad en conjuntos de datos tabulares, de imágenes y de texto.
- Ayuda a asegurar que los modelos de IA se entrenen con datos más confiables, limpiando y refinando la información, lo que reduce las probabilidades de que el modelo sufra alucinaciones.
- Ofrece herramientas de análisis y exploración para identificar y entender problemas específicos en los datos, lo que es útil para detectar las posibles causas de las alucinaciones.
- Facilita la identificación de inconsistencias fácticas que podrían generar errores en los resultados de la IA.
Ventajas:
- Se puede aplicar en diferentes dominios.
- Interfaz sencilla e intuitiva.
- Detecta automáticamente datos mal etiquetados.
- Mejora la calidad general de los datos.
Inconvenientes:
- El modelo de precios y licencias podría no ser adecuado para todos los presupuestos.
- La eficacia puede variar según el tipo de ámbito en el que se use.
¿Cómo prevenir las alucinaciones de la IA?
La forma más eficaz de reducir las alucinaciones generadas por la IA es prevenirlas antes de que se produzcan. Para ello, te mostramos algunas de las medidas que puedes tomar para que tu modelo de inteligencia artificial funcione correctamente:
- Mejorar los datos de entrenamiento: Usar datos más precisos y actualizados.
- Verificación de hechos: Implementar sistemas que validen las respuestas en tiempo real.
- Limitación del contexto: Especializar la IA en áreas específicas para evitar respuestas incorrectas.
- Manejo de la incertidumbre: Permitir que la IA reconozca cuando no tiene suficiente información para responder con certeza.
- Retroalimentación continua: Ajustar el modelo basándose en errores identificados por usuarios o expertos.
- Mejorar la transparencia: Hacer que la IA explique cómo llegó a su respuesta para identificar errores.
Conclusión
La IA y los LLM pueden desbloquear algunas capacidades interesantes para las empresas, pero es importante que los usuarios sean conscientes de los riesgos y limitaciones de estas tecnologías para obtener los mejores resultados.
En última instancia, las soluciones de IA proporcionan el máximo valor cuando se utilizan para aumentar la inteligencia humana en lugar de intentar sustituirla.
Mientras los usuarios y las empresas reconozcan que los LLM tienen el potencial de fabricar información y verificar los datos de salida en otros lugares, se minimizan los riesgos de difundir o absorber información errónea.
