Alucinaciones: Cómo Evitar Disparates Dichos con Total Seguridad

• AI predice texto plausible; no verifica los hechos por sí solo.
• Las alucinaciones son más riesgosas en respuestas al cliente, números, contenido legal, médico y financiero.
• Respuestas terrestres en sus propias fuentes y mostrar de dónde viene cada respuesta.
• Saque hechos como precios y políticas de sus sistemas, no la memoria del modelo.
• Que el AI diga "No lo sé" en lugar de adivinar.
• Prueba con preguntas reales y revisa respuestas de alto rendimiento antes de que se utilicen.

Esta guía cubre alucinaciones AI: por qué suceden, donde son riesgosos, justificando respuestas en sus fuentes, sacando hechos de sus sistemas, manteniendo tareas estrechas, dejando que el AI diga que no sabe, verifica y revisa, prueba, monitoreo y qué medir. Ponga claramente: dar al AI sus hechos, limitar lo que responde y comprobar las respuestas que importan.

AI predice palabras probables. Genera texto que suena bien.

No hay control de hecho incorporado. No sabe lo que es verdad a menos que le dé hechos.

Los gaps se llenan. Cuando falta información, puede inventar algo plausible.

Lo básico están cubiertos generativo AI en el trabajo.

Respuestas del cliente. Políticas o promesas incorrectas.

Números. Precios, fechas y cantidades.

Contenido legal, médico y financiero. Los errores tienen consecuencias reales.

Citaciones. En 2023, los abogados de Mata v. Avianca fueron sancionados después de presentar citas de caso, una herramienta AI había inventado.

Detalles del producto. Especificaciones y compatibilidad.

Dele al AI su contenido. Ayuda artículos, políticas y datos de productos.

Responde sólo de ese contenido. No del conocimiento general.

Muestra la fuente. Enlace al artículo detrás de cada respuesta, como en Soporte AI dentro de la aplicación.

Mantenga las fuentes actuales. El contenido obsoleto produce respuestas obsoletas.

Precios de tu lista de precios. No del modelo.

Ordene el estado de su sistema de pedidos. Mirado, no adivinado.

Políticas de un documento aprobado. La misma respuesta cada vez.

Reglas para hechos, AI para lenguaje. Como pesaba en GenAI vs automatización tradicional.

Summarize dado texto. Menor riesgo que las preguntas abiertas, como notas de sesión sobre los temas de acción.

Borrador, no decidas. Que la gente envíe o apruebe.

Instrucciones claras. Qué contestar y qué rechazar.

Permítelo explícitamente. En las instrucciones.

Dáselo a la gente. Cuando la respuesta no está en su contenido.

Mejor que adivinar. Un claro "déjame conectarte" construye confianza.

Controles de reglas. Precios, fechas y nombres comparados con sus sistemas.

La gente revisa productos de alta toma. Legal, médico, financiero y cualquier cosa enviada a muchos clientes.

Bandera baja confianza. Las respuestas inciertos van a una persona.

Un juego de pruebas de preguntas reales. Con respuestas correctas conocidas.

Ejecutarlo antes del lanzamiento. Y después de cada cambio.

Incluye preguntas difíciles. Tu contenido no responde.

Piloto seguro. Como se explica en pilotos AI que fallan de forma segura.

Deje que los usuarios reporten respuestas erróneas. En la app o chat, como está cubierto integrar AI en una aplicación móvil.

Examinar muestras semanales. Especialmente nuevos temas.

Arregla la fuente. La mayoría de las respuestas incorrectas rastrean el contenido perdido o no claro.

Asuntos de seguridad también. Como se explica en GenAI security.

Precisión en el set de prueba. Antes y después de los cambios.

Respuestas sin apoyo. Reclamaciones no encontradas en sus fuentes.

"No lo sé". Demasiado alto significa lagunas en el contenido; demasiado bajo puede significar adivinación.

Informes de usuario. Respuestas equivocadas marcadas.

Corrección hecha. Para contenido e instrucciones.

Recoge el contenido que AI debe utilizar, conectar sistemas para precios y estado de pedido y escribir instrucciones que permitan "No lo sé".

Construir un conjunto de preguntas reales, ejecutarlo, corregir lagunas de contenido y establecer reglas de revisión para respuestas de altas tomas.

Inicie enlaces de fuentes y reporte de usuarios, revise muestras semanales y rastree la precisión y respuestas sin soporte.

Astra Results Marketing construye generativo AI que responde de sus hechos. Las respuestas en tierra en su contenido, sacamos precios y políticas de sus sistemas, permitimos "No lo sé", agregamos cheques y revisamos para las salidas de alta toma y prueba con preguntas reales.

Los avances comienzan con una revisión de precisión AI a través de nuestra servicios de AI equipo.

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Cuando una herramienta AI declara algo falso con confianza, como una política inventada, precio incorrecto o fuente inexistente.

Ellos predicen el texto plausible y no verifican los hechos por sí mismos, por lo que pueden llenar las brechas con algo que suena bien.

No del todo, pero basar respuestas en sus fuentes, sacar hechos de sus sistemas y revisar las salidas de tomas altas los hacen raros.

Dar al AI su propio contenido, teniendo que responder sólo de ese contenido y mostrar la fuente detrás de cada respuesta.

Sí. Permitirlo, y entregar a una persona, es mucho mejor que una conjetura segura.

Prueba con preguntas reales que tienen respuestas conocidas, monitorea informes de los usuarios y rastrea respuestas no compatibles con el tiempo.

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