Alucinaciones alucinatorias - Introducción “La IA lo dijo con confianza. Fue equivocado con aún más confianza”. Y eso, precisamente ahí, es el problema. como Es fácil caer en el encanto de la automatización.Y a medida que las empresas se apresuran a integrar grandes modelos de lenguaje en el soporte al cliente, la atención médica, las aplicaciones legales y financieras, un sabotador silencioso se esconde detrás de cada prompt: el problema de la alucinación de la IA. Soluciones generativas Las alucinaciones de la IA ocurren cuando un modelo genera información que suena plausible pero es factualmente incorrecta, fabricada o engañosa. Mientras que los LLM como GPT, Claude y LLaMA tienen capacidades generativas impresionantes, no "conocen" la verdad. Generan patrones basados en probabilidades estadísticas, no hechos verificados. Esto los hace poderosos - y peligrosos - sin una supervisión adecuada. Entonces, ¿cómo atemorizamos a la bestia alucinatoria? con la prueba HITL (Human-in-the-Loop). ¿Qué son las alucinaciones? Las alucinaciones de IA ocurren cuando un sistema de inteligencia artificial genera resultados incorrectos o engañosos basados en patrones que no existen realmente. En esencia, el modelo “imagina” datos o relaciones en las que no ha sido entrenado, lo que resulta en respuestas fabricadas o erróneas. Las alucinaciones en la IA se pueden categorizar ampliamente en dos tipos: Cuando la IA contradice o interpreta mal su entrada (por ejemplo, citando mal una fuente o mezclando hechos). alucinaciones extrínsecas: Cuando la IA inventa información sin una base en cualquier entrada o datos de formación. Intrinsic hallucinations: 
 
 Alucinaciones reales El modelo inventa un nombre, fecha, hecho o relación que no existe. Exemplo: “Marie Curie descubrió la insulina en 1921.” (No lo hizo, fue Frederick Banting y Charles Best.) 
 
 Alucinaciones contextuales La respuesta no se alinea con el prompt o la intención del usuario. Ejemplo: Pides los efectos secundarios de una droga, y la IA te da beneficios en su lugar. 
 
 Alucinaciones lógicas El modelo hace inferencias defectuosas, se contradice a sí mismo o viola el razonamiento. “Todos los gatos son animales; todos los animales tienen alas; por lo tanto, todos los gatos tienen alas.” Aunque estos pueden parecer divertidos para un chatbot casual, son peligrosos en un contexto legal, médico o financiero.Un estudio de OpenAI encontró que casi el 40% de las respuestas generadas por IA en tareas relacionadas con la salud contenían errores o alucinaciones factuales. En aplicaciones del mundo real, como los chatbots de IA que recomiendan tratamientos médicos o resumen de documentos legales, las alucinaciones pueden ser no sólo incómodas, sino peligrosas. ¿Qué causa las alucinaciones? Varios factores contribuyen a las alucinaciones en los modelos de IA, incluyendo: Cuando un modelo se adapta demasiado a sus datos de entrenamiento, puede no generalizar a nuevas entradas, lo que conduce a errores y alucinaciones cuando se enfrentan a situaciones nuevas. Overfitting: El modelo puede aprender patrones incorrectos y generar salidas poco fiables si los datos de entrenamiento son ruidosos, incompletos o carecen de diversidad. Poor Quality Training Data: Los sistemas de IA pueden amplificar los vicios en los datos de entrenamiento, lo que resulta en predicciones distorsionadas o injustas. Esto no solo reduce la exactitud del modelo, sino que también socava su fiabilidad. Biased Data: Por qué las alucinaciones de IA persisten incluso en los modelos más avanzados Para entender las alucinaciones, necesitamos saber cómo funcionan los LLM. Estos modelos son predictores probabilísticos de próximo token entrenados en conjuntos de datos masivos. Mientras que el ajuste fino, el ajuste de instrucciones y la ingeniería rápida ayudan a reducir las alucinaciones, no las eliminan. Los LLM no "conocen" los hechos, generan basándose en las correlaciones. Lack of grounded knowledge: Los datos incompletos, contradictorios o viciosos conducen a una mala generalización. Training data noise: Los modelos pueden aplicar patrones ampliamente, incluso donde no se ajustan. Over-generalization: Mientras que los modelos pueden imitar el razonamiento, no entienden realmente la lógica o la causalidad. Lack of reasoning: Los LLM a menudo mezclan fuentes reales y falsas al generar citas. Así que, ¿cómo construimos aplicaciones de IA en las que realmente podemos confiar? Unverifiable sources: Por qué las pruebas tradicionales caen cortas Usted puede preguntarse, "¿No podemos simplemente probar la IA como hacemos el software?" No exactamente Las pruebas tradicionales de software se basan en el comportamiento determinista: se espera la misma salida dada la misma entrada.Los LLM, por otro lado, no son deterministas. Incluso los marcos de prueba automatizados luchan para comparar las respuestas de LLM por veracidad, alineación de contexto, tono y intención del usuario, especialmente cuando las respuestas parecen correctas. Las pruebas Human-in-the-Loop (HITL): el antídoto a la superconfianza de la IA Human-in-the-Loop Testing es un enfoque estructurado que pone a los humanos – expertos en dominio, testadores, usuarios – en el centro de la validación de LLM. Se trata de curar, juzgar, refinar y mejorar las respuestas generadas por IA utilizando el razonamiento humano, la conciencia del contexto y el pensamiento crítico. Esto no significa desechar la automatización, sino conectar la inteligencia algorítmica con el juicio humano, una armonía entre el silicio y el alma. Los humanos evalúan los resultados generados por la IA, especialmente para los casos de uso de alto riesgo, y proporcionan feedback sobre: 
 
 
 
 
 
 La corrección factual Relevancia contextual Preocupaciones éticas o biológicas Presencia de alucinaciones Tono y alineación de intención Componentes clave de la prueba HITL: 
 
 
 
 
 
 Prompt Evaluation Humans assess whether the model’s response accurately reflects the input prompt. 
 
 Fact Verification Cada salida es verificada contra fuentes de confianza o experiencia en materia. 
 
 Errores de anotación Los errores se clasifican (por ejemplo, error factual, fallo lógico, desacuerdo de tono, tipo de alucinación). 
 
 Gravedad de la puntuación Los errores se clasifican por impacto: inconsistencia menor vs. desinformación importante. 
 
 Feedback en marcha Las respuestas se utilizan para retraer el modelo (RLHF), refinar las indicaciones o patrones de fallo de la lista negra. El flujo de trabajo: HITL Testing en acción Vamos a descomponerlo en un ciclo típico: 
 
 
 
 
 
 Prompt & Response Generation La IA genera respuestas a prompts predefinidos que cubren los casos de uso esperados. Los expertos en evaluación y etiquetado humano (o testadores capacitados) evalúan las respuestas utilizando rubricas predefinidas, como la precisión, la coherencia, la completitud, la sensibilidad, etc. La etiqueta de Logging Tester alucina las respuestas, evalúa su gravedad y sugiere correcciones. Model Tuning o Prompt Iteration Basado en el análisis, o bien el modelo está ajustado con mejores datos, o bien los prompts son reestructurados para la claridad y las restricciones. El modelo mejorado se vuelve a probar.Después, enjuague y repita hasta que las alucinaciones caigan por debajo de los umbrales aceptables. HITL en acción: un marco de prueba de muestras Pasemos por un ciclo básico de pruebas de HITL: : Input Prompt: “Resumir las disposiciones clave de la Ley de Aire Limpio de Estados Unidos”. Model Output: “La ley del aire limpio, aprobada en 1990, prohíbe todas las emisiones de los motores diésel y fue la primera ley para abordar el calentamiento global”. Human Review: La Ley del Aire Limpio fue aprobada en 1963, modificada en 1970, 1977 y 1990. Fact 1: Regula las emisiones de diésel, pero no las prohíbe. Fact 2: Se centra en los contaminantes del aire, no específicamente en el calentamiento global. Fact 3: Action Taken: 
 
 
 
 
 Resultado marcado como “Hallucinado” con 3 errores críticos. Versión corregida presentada para su retractación. Rápido refinado para ser más específico. Respuesta utilizada como caso en la guía de ingeniería rápida. Ejemplo del mundo real: AI en el cuidado de la salud Considere un chatbot de atención médica alimentado por un LLM. Un paciente pregunta: "¿Puedo tomar ibuprofeno con mis medicamentos de presión arterial?" La AI responde: “Sí, el ibuprofeno es seguro con medicamentos para la presión arterial”. En algunos casos, el ibuprofeno puede aumentar la presión arterial o interactuar con los inhibidores de la ECA. En este escenario, una configuración de pruebas de HITL sería: 
 
 
 
 
 Flagre la respuesta de la IA como alucinada y peligrosa. Recordar una corrección factual (por ejemplo, “Consulte con su médico; el ibuprofeno puede elevar la presión arterial en algunos casos.”) Reiniciar el modelo o inyectar advertencias en el flujo de trabajo. Añade un retroceso para escalar consultas sensibles a agentes humanos. Beneficios de la prueba de HITL Los LLMs de tasa de alucinación reducida se pueden ajustar para producir respuestas más factuales y relevantes a través de pruebas iterativas y retroalimentación humana. Los sectores críticos (como el cuidado de la salud, las finanzas y el derecho) requieren la conformidad y la explicabilidad regulatorias: la supervisión humana proporciona ambas. Las pruebas de HITL ayudan a capturar errores de hecho y contenido problemático -prejuicios, estereotipos, toxicidad- que las pruebas automatizadas pueden ignorar. Las respuestas libres de alucinaciones mejoran la confianza del usuario, la satisfacción y la adopción. Cuándo usar el test de HITL Especialmente para LLMs específicos de dominio o aplicaciones ajustadas. During model development: médico, legal, financiero, o cualquier cosa que involucre la seguridad humana. For high-risk applications: En un estudio específico de atención médica, el 80% de los errores de diagnóstico en las herramientas de diagnóstico de IA se corregieron cuando los médicos humanos estaban involucrados en el proceso de toma de decisiones. In post-deployment monitoring: Escalando HITL: Combinar la automatización y la experiencia humana Por beneficiosa que sea la prueba de HITL, escalarla de manera eficiente requiere una mezcla innovadora de herramientas y personas. Equipamiento rojo y pruebas adversarias para modelos de pruebas de estrés. Generación de prompt sintético para cubrir casos de puntaje. Revisores crowdsourced para evaluaciones de bajo riesgo. Classificadores automatizados para señalar alucinaciones potenciales (entonces escalar a los testadores humanos). Dashboards de UI de retroalimentación donde las partes interesadas empresariales y las PYME pueden evaluar y anotar los resultados. How To Prevent AI Hallucination? ¿Cómo prevenir las alucinaciones? Best Practices for HITL Testing Construya una sección de evaluación estructurada para los humanos para evaluar los resultados del LLM. Incluya a varios expertos de dominio para detectar errores de matices. Automatiza las pruebas de baja pendiente mientras aumenta las respuestas de riesgo para los humanos. Cree circuitos de retroalimentación para re-entrenar y refinar. No solo teste una vez, prueba continuamente. Cuando las pruebas de HITL se convierten en no negociables No todos los casos de uso requieren el mismo nivel de control, pero para las aplicaciones críticas a la misión, vinculadas a la conformidad o éticamente sensibles, HITL es la defensa de primera línea. Use Cases That Demand HITL: Diagnósticos, recomendaciones de tratamiento, resúmenes de reclamaciones de seguro. Healthcare: Análisis de casos jurídicos, elaboración de contratos, archivos reglamentarios. Legal: Consejos de inversión, perspectivas de cartera, evaluación de riesgos. Finance Resolución de disputas, consultas de facturación y orientación de productos. Customer Service: Informes de hechos, generación de citas, control de bias. News & Media: Perspectivas del futuro: ¿Podemos eliminar las alucinaciones de la IA? Pero podemos gestionarlos y reducirlos a niveles aceptables, especialmente en casos de uso sensible. Las alucinaciones, dejadas sin comprobar, pueden erosionar la confianza, desinformar a los usuarios y poner a las organizaciones en riesgo.Con las pruebas Human-in-the-Loop, no solo probamos la corrección, sino que enseñamos al modelo a ser mejor. Con los LLM convirtiéndose en una capa central de las pilas de IA empresarial, la prueba de HITL evolucionará de un paso QA opcional a una práctica de gobernanza estándar. al igual que el código se revisa por pares, los LLM deben ser auditados por humanos y ya se están haciendo. La inteligencia puede ser artificial, pero la responsabilidad es humana. En Indium, ofrecemos alta garantía de calidad de IA y que mejoren el rendimiento del modelo, asegurando que sus sistemas de IA sean fiables, precisos y escalables para aplicaciones empresariales. Nuestro enfoque experto asegura que los modelos de IA y las validaciones de IA estén en su mejor estado, reduciendo los errores y construyendo la confianza en los sistemas automatizados. Servicios de pruebas LLM Preguntas frecuentes sobre las alucinaciones de IA y las pruebas HITL 
 
 
 
 
 
 
 Can AI models be trained to recognize their own hallucinations in real-time? Yes, AI can identify some hallucinations in real-time with feedback loops and hallucination detectors, but the accuracy is still limited. 
 
 
 Are AI hallucinations completely preventable? No, hallucinations aren’t entirely preventable, but they can be significantly reduced through better training, grounding, and human validation. 
 
 
 Can HITL testing identify patterns of failure that traditional AI validation methods might miss? Yes, HITL testing can identify failure patterns by leveraging human expertise to spot subtle errors that traditional AI validation might overlook. This human oversight helps uncover edge cases and complex scenarios where AI models might struggle.

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Tamar las alucinaciones de la IA: mitigar las alucinaciones en las aplicaciones de IA con pruebas humanas

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