Causing material harm by disseminating false or poor information e.g. in medicine or law

Estrategia de mitigacion

1. Aseguramiento Estricto de la Calidad e Integridad de los Datos de Entrenamiento: Implementar auditorías y procesos de filtrado robustos en el *corpus* de entrenamiento para eliminar datos de baja calidad, contenido odioso o información errónea preexistente. Esto es fundamental para mitigar la propagación de inexactitudes y sesgos sistémicos desde la fase de desarrollo del Modelo de Lenguaje (LLM). 2. Implementación de Mecanismos de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y Validación de Salida: Utilizar arquitecturas RAG para anclar las respuestas del LLM a fuentes de información verificadas y específicas del dominio, reduciendo así las "alucinaciones". Paralelamente, desplegar herramientas de validación y sanitización en la capa de salida para detectar y bloquear activamente contenido inexacto o perjudicial (p. ej., consejos médicos o legales incorrectos) antes de que llegue al usuario. 3. Establecimiento de Controles de Gobernanza Continua e Intervención Humana Estratégica: Integrar la supervisión humana como un punto de control final, especialmente en la generación de contenido para ámbitos sensibles. El marco de gestión de riesgos debe incluir la monitorización continua del modelo en producción y establecer protocolos de respuesta a incidentes para rastrear y remediar rápidamente cualquier comportamiento no ético o inexacto manifestado tras el despliegue.