En el ámbito de la inteligencia artificial, se ha observado con creciente preocupación el fenómeno de las «alucinaciones» en los modelos de lenguaje grande. Este fenómeno se refiere a la tendencia de estos modelos a generar respuestas que, aunque parezcan coherentes, resultan ser incorrectas o totalmente inventadas. Esto ocurre debido a las limitaciones del enfoque de modelado de lenguaje, que suele priorizar la fluidez y el contexto, a menudo en detrimento de la precisión factual.
La corrección de estas alucinaciones es crucial, especialmente en aplicaciones dentro de sectores como la salud, las finanzas y el ámbito legal, donde la desinformación puede tener consecuencias graves. Para mitigar este problema, se han propuesto diversas estrategias, incluyendo mecanismos rigurosos de verificación de hechos, la integración de fuentes de conocimiento externas a través de enfoques como la Generación de Recuperación Aumentada (RAG), la aplicación de umbrales de confianza y la supervisión humana en procesos críticos.
RAG emerge como una solución prometedora para reducir las alucinaciones mediante la incorporación de la capacidad de recuperar conocimiento externo relevante, que después se integra en el proceso de generación de respuestas del modelo de lenguaje. Al proporcionar información verificada desde fuentes confiables, RAG disminuye la potencialidad del modelo de generar contenido incorrecto o inventado, mejorando la precisión y fiabilidad de las respuestas ofrecidas.
Amazon ha hecho una importante contribución en este campo con la introducción de las Guardas de Bedrock, que permiten detectar alucinaciones a través de verificaciones contextuales. Estos mecanismos se pueden integrar en los flujos de trabajo mediante APIs de Amazon Bedrock o flujos de prompts personalizados. No obstante, un desafío importante es que estos flujos de trabajo son estáticos, lo que limita su adaptabilidad frente a cambios.
Para solucionar esta necesidad de flexibilidad, Amazon ha desarrollado los Bedrock Agents, que permiten la orquestación dinámica de flujos de trabajo. Con esta herramienta, las organizaciones pueden implementar una detección de alucinaciones escalable y personalizable, adaptándose a necesidades específicas sin reestructurar completamente los flujos de trabajo existentes.
Por ejemplo, al detectar una alucinación, un flujo de trabajo configurado con agentes de Amazon puede redirigir la consulta a los agentes de servicio al cliente, garantizando que el usuario reciba una asistencia adecuada. Este enfoque se asemeja a conectar con un agente de servicio al cliente cuando un chatbot no puede responder adecuadamente a una consulta. La combinación del enfoque RAG y flujos de trabajo agentivos ofrece un mecanismo flexible para medir, detectar y mitigar posibles alucinaciones.
En resumen, los Amazon Bedrock Agents permiten a las empresas desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa más precisas y personalizadas, optimizando los flujos de trabajo mediante la automatización, reduciendo costes y mejorando la productividad. Este avance abre la puerta a un uso más seguro y confiable de la inteligencia artificial generativa, fundamental para su integración en aplicaciones críticas donde la veracidad de la información es vital.
