Qué es una alucinación de AI
Es una salida que parece plausible, pero contiene hechos, citas, enlaces, cálculos o relaciones inventados o no respaldados. La fluidez del lenguaje puede hacer que el error resulte más difícil de detectar.
Por qué ocurre
Un modelo genera la continuación más probable según instrucciones y contexto. Puede carecer de información, recibir una pregunta ambigua, recuperar una fuente incorrecta o intentar completar un formato aunque no conozca la respuesta.
Riesgo según el proceso
Un error en una lluvia de ideas no tiene el mismo impacto que uno en precio, contrato, salud o pago. El nivel de verificación, las fuentes permitidas y la autoridad del sistema se ajustan a la consecuencia de equivocarse.
Cómo reducirla
Ayudan instrucciones que permiten reconocer falta de datos, Grounding con fuentes actuales, herramientas de cálculo, esquemas, límites de salida y ejemplos evaluados. Pedir al modelo que sea correcto sin proporcionarle evidencia no es un control suficiente.
Detección y evaluación
Se crean preguntas con respuesta conocida, casos sin respuesta y contradicciones. Se comprueban afirmaciones y citas, no solo estilo. Los errores se clasifican para mejorar la fuente, recuperación, instrucción o control responsable.
Enfoque de PAR HOUSE Agency
Diseñamos sistemas que pueden detenerse y pedir ayuda. Separamos creatividad de hechos, conectamos fuentes autorizadas y mantenemos revisión humana en decisiones de alto riesgo, evitando que una respuesta segura en tono se confunda con una respuesta verificada.
