Cuando se trata de utilizar herramientas de IA basadas en RAG en el campo legal, existen varios factores que pueden afectar la precisión y confiabilidad de los resultados generados. Joel Hron, jefe global de IA en Thomson Reuters, enfatiza que no solo se trata de la calidad del contenido en sí, sino también de la calidad de la búsqueda y recuperación del contenido adecuado basado en la pregunta en cuestión.
Definiendo las alucinaciones en los sistemas RAG
Una de las preguntas más difíciles al discutir las implementaciones de RAG es cómo definir las alucinaciones dentro del sistema. ¿Es solo cuando el chatbot genera resultados sin citaciones y fabrica información? ¿O también abarca situaciones donde se pasa por alto datos relevantes o se interpretan incorrectamente aspectos de una cita? Según Lewis, las alucinaciones en un sistema RAG giran en torno a si el resultado se alinea con los hallazgos del modelo durante la recuperación de datos.
A pesar de los avances en la tecnología de IA, el juicio humano sigue siendo crucial para verificar los resultados producidos por los sistemas basados en RAG. Los expertos en IA enfatizan la necesidad continua de interacción humana en todo el proceso para verificar las citas y garantizar la precisión general de los resultados.
Aunque los sistemas de IA basados en RAG ofrecen capacidades prometedoras, es esencial que los usuarios comprendan sus limitaciones y no se basen únicamente en los resultados generados. Las compañías centradas en la IA deben abstenerse de prometer en exceso la precisión de sus respuestas, y los usuarios deben abordar los resultados con una sana dosis de escepticismo. A pesar de que RAG minimiza errores, el juicio humano sigue siendo fundamental para discernir la validez de la información proporcionada.
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