Los investigadores identifican el "envenenamiento de documentos obsoletos", una falla de alineación temporal en la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) donde la evidencia externa desactualizada provoca que los modelos proporcionen respuestas incorrectas a pesar de conocer la respuesta adecuada sin recuperación.

  • El estudio construye un punto de referencia con 317 inversiones verificadas de conocimiento en medicina, derecho, software y política de plataformas.
  • La recuperación desactualizada invierte el 30% de las respuestas de Llama y el 37% de las de Qwen incluso sin instrucciones para confiar en el documento.
  • Las instrucciones explícitas de seguimiento elevan las tasas de envenenamiento al 66% para Llama y al 75% para Qwen.
  • El envenenamiento oscila entre el 17% y el 91% en cuatro modelos abiertos y dominios, mientras que la evidencia actualizada se sigue en el 97-100% de los ensayos.
  • Un reordenador híbrido sensible a la antigüedad reduce el envenenamiento entre 4.6 y 10.0 puntos cuando las fechas son precisas.

Los hallazgos indican que una RAG confiable requiere confianza selectiva, donde los modelos deben determinar no solo qué dice la evidencia recuperada, sino si aún es aplicable.