Google Data Commons ha lanzado un servidor MCP para anclar sistemas de inteligencia artificial en datos públicos verificables procedentes de fuentes confiables como Naciones Unidas, el Banco Mundial y el Census Bureau. La propuesta permite que modelos de lenguaje usen datos con procedencia transparente para responder con hechos verificables en lugar de confiar únicamente en patrones estadísticos.
La parte ingeniosa es que la traducción entre el estándar MCP y las necesidades del usuario la realizan los propios LLMs del usuario, de modo que la infraestructura de cálculo de Google no interviene directamente. Esto facilita la adopción del servicio sin costos de cómputo compartido y potencia una arquitectura donde el control de los datos queda más claro.
Prem Ramaswami destaca que estamos muy tempranos en el trabajo con modelos de lenguaje y recuerda que el enfoque moderno con transformers data de 2017. Frente al problema de las alucinaciones la recomendación práctica es combinar herramientas: modelos de lenguaje integrados con fuentes de datos robustas y auditables para mejorar la fiabilidad. En otras palabras, no existe una única solución sino un conjunto de técnicas y fuentes que, combinadas, reducen errores y aumentan la explicabilidad.
El servicio es gratuito y ya integra cientos de conjuntos de datos con procedencia explícita. Google ha apostado por el estándar abierto MCP promovido por Anthropic en lugar de construir infraestructura propietaria, lo que facilita interoperabilidad y auditoría. El reto principal sigue siendo ampliar la cobertura más allá de Estados Unidos y los países de la OCDE para lograr sistemas de IA verdaderamente representativos a nivel global.
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