El desarrollo de aplicaciones que integran modelos de lenguaje grande (LLM) presenta desafíos no evidentes que pueden afectar su funcionamiento y seguridad. Comprender estos riesgos puede contribuir a una gestión más informada durante el diseño y mantenimiento de estas herramientas.
Principales riesgos invisibles en las aplicaciones con LLM
- Sesgos inherentes: Los modelos pueden reflejar parcialidades presentes en los datos con los que fueron entrenados, lo que puede influir en la calidad y neutralidad del contenido generado.
- Fallos de coherencia: La generación de respuestas puede incluir errores o inconsistencias que no se detectan a simple vista, afectando la fiabilidad del sistema.
- Vulnerabilidades de seguridad: Existen riesgos técnicos asociados a la implementación del modelo que pueden ser explotados si no se consideran adecuadamente las medidas de protección.
Consideraciones para manejar los riesgos
- Evaluar constantemente la calidad y precisión de las respuestas producidas por el modelo.
- Incorporar mecanismos de revisión o validación que minimicen la transmisión de sesgos y errores.
- Implementar controles técnicos que reduzcan la exposición a posibles amenazas y vulnerabilidades.
- Mantener actualizaciones y monitoreo continuo del sistema para detectar anomalías en su comportamiento.
Estas consideraciones apuntan a mejorar la comprensión y gestión de los riesgos asociados a las aplicaciones con modelos de lenguaje, sin establecer una única estrategia o solución definitiva.