Los modelos de fundación y la inteligencia artificial generativa están jugando un papel crucial en la reestructuración de múltiples industrias a nivel global. Estudios recientes sugieren que esta tecnología podría aportar hasta 4.4 billones de dólares anuales a la economía mundial. Esto se lograría a través de mejoras en la eficiencia operativa, un aumento en la productividad anual del 0.1% al 0.6%, la optimización de la experiencia del cliente mediante interacciones personalizadas y la aceleración de la transformación digital en las empresas.
No obstante, las organizaciones todavía se enfrentan a un reto significativo: la «alucinación de la IA». Este fenómeno ocurre cuando las aplicaciones de inteligencia artificial generan información que parece correcta pero no lo es, especialmente cuando se trasladan de entornos experimentales a entornos de producción. Según un informe reciente, el 59% de los encuestados indicó que los errores de razonamiento provocados por estas alucinaciones son una de sus principales preocupaciones. Asimismo, el 48% teme la desinformación de actores malintencionados y el 44% está preocupado por la privacidad.
Para hacer frente a este problema, Amazon Web Services (AWS) ha lanzado su nueva iniciativa de «comprobaciones de razonamiento automatizado», presentada en la conferencia AWS re:Invent 2024. Esta herramienta aplica algoritmos de lógica y validación matemática para verificar la exactitud de las salidas de los modelos de lenguaje grande, contrastándolas con conocimientos del dominio existentes. Estas comprobaciones forman parte del marco «Amazon Bedrock Guardrails», que también incluye filtrado de contenido, eliminación de información personal identificable y mejoras de seguridad.
El razonamiento automatizado es una rama especializada de la informática que utiliza técnicas de prueba matemática y deducción lógica para asegurar que se cumplan normas y requisitos específicos. A diferencia de los métodos probabilísticos usados comúnmente en el aprendizaje automático, el razonamiento automatizado ofrece garantías definitivas sobre lo que es demostrable, proporcionando claridad en aplicaciones que requieren alta certeza en sus conclusiones.
Estas capacidades permiten que las organizaciones puedan codificar sus reglas y procedimientos en formatos estructurados y matemáticos, capturando y manteniendo el conocimiento sin intermediarios técnicos. Esto facilita la traducción del lenguaje natural a lógica, asegurando un proceso de validación riguroso.
La aplicación de estas herramientas está siendo explorada en sectores como la salud, finanzas, educación y comercio. Esto resalta la necesidad de mecanismos de validación automatizados para asegurar la precisión y confianza en las respuestas generadas por la inteligencia artificial. Con el aumento en el uso de la inteligencia artificial generativa, se anticipa que la demanda de este tipo de soluciones de validación seguirá en crecimiento, lo que permitirá a las empresas desarrollar aplicaciones de IA más confiables y efectivas.
