Las alucinaciones (las mentiras que dicen, básicamente, los modelos de IA generativa) son un gran problema para las empresas que buscan integrar la tecnología en sus operaciones.
1. Fallas de la IA
La capacidad de la Inteligencia Artificial Generativa para producir contenido humanoide ha sido revolucionaria, pero conlleva limitaciones. La IA, al no poseer inteligencia real, a veces comete errores significativos. Un ejemplo impactante se destacó en un reciente artículo del Wall Street Journal, donde se relató cómo un modelo generativo de Microsoft inventó detalles sobre participantes de una reunión, dando a entender que se discutieron temas que nunca se mencionaron en la llamada.
Puede leer también | Adobe incorporará inteligencia artificial en Photoshop para generar imágenes
2. Soluciones Propuestas
Ante estos desafíos, la comunidad de IA ha propuesto diversas soluciones. Una de ellas es la Generación Aumentada de Recuperación (RAG). Esta técnica, prometedora y en desarrollo, tiene como objetivo mitigar los errores de la IA al proporcionar un contexto adicional y verificable para la generación de contenido.
Puede leer también | Preparación del análisis financiero con Inteligencia Artificial en Excel
3. RAG en Acción
Empresas como Squirro y SiftHub están liderando el camino en la implementación de la RAG. Destacan cómo esta técnica asegura que cada pieza de información generada esté respaldada por fuentes verificables, lo que aumenta la credibilidad y reduce las posibilidades de alucinaciones.
Puede leer también | Google, Intel, Arm, competencia, Nvidia, chips, IA, mercado
4. Orígenes y Funcionamiento de RAG
La RAG, concebida por Patrick Lewis, se basa en la recuperación de documentos relevantes para una consulta específica. Posteriormente, el modelo generativo utiliza este contexto adicional para generar respuestas más precisas y contextualmente relevantes.
Puede leer también | ¿La Inteligencia Artificial infringe los derechos de autor?
5. Limitaciones y Desafíos
A pesar de sus beneficios, la RAG enfrenta desafíos significativos. En particular, en escenarios de "razonamiento intensivo", donde la IA debe procesar información compleja, y en términos de los recursos necesarios, especialmente en cuanto a hardware.
Puede leer también | 9 Formas creativas de utilizar la Inteligencia Artificial en tu teléfono
6. Mejoras Futuras
Para superar estas limitaciones, se están llevando a cabo investigaciones intensivas. Se están explorando modelos que pueden decidir cuándo recurrir a documentos adicionales y cómo mejorar la eficiencia en el almacenamiento y procesamiento de datos.
Puede leer también | 10 Herramientas gratis de Inteligencia artificial
7. Reflexiones Finales
Aunque la RAG muestra promesas, es importante comprender que no es una solución infalible. Los desafíos persistentes en la generación de IA requieren un enfoque multifacético y continuo para garantizar la precisión y la credibilidad en el contenido generado.
Puede leer también | La inteligencia artificial marcará el futuro de nuestros hijos
