¿La IA alucina? El común fenómeno que preocupa a los expertos

En los últimos años, la inteligencia artificial ha avanzado a pasos agigantados, pero con ello también han surgido fenómenos inesperados que han encendido las alarmas en la comunidad científica y tecnológica. Uno de los más debatidos es el de las “alucinaciones” de la IA, un término que puede sonar intrigante y hasta misterioso, pero que en realidad describe un problema serio: cuando los modelos de lenguaje generan información incorrecta o inventada de forma convincente.

Este fenómeno no es exclusivo de una sola plataforma. ChatGPT, la IA de Google y otros modelos similares han presentado este comportamiento, lo que ha llevado a las propias empresas detrás de estas tecnologías a advertir a los usuarios que no confíen ciegamente en las respuestas que ofrecen. Pero, ¿por qué sucede esto? Según el ingeniero en sistemas Ernesto Spinak, existen varias razones detrás de las alucinaciones de la IA, todas ligadas a la forma en que estas herramientas aprenden y procesan la información.

Uno de los factores principales es la complejidad del lenguaje humano. Las palabras pueden tener múltiples significados dependiendo del contexto, y aunque los modelos de lenguaje han sido entrenados con cantidades masivas de texto, aún tienen dificultades para captar ciertas sutilezas. Esto puede hacer que generen respuestas que, aunque bien estructuradas, sean incoherentes o incorrectas.

Otro problema es la calidad de los datos con los que la IA ha sido entrenada. Si la información de origen contiene errores o sesgos, la IA los absorberá y los reproducirá sin cuestionarlos. Esto es particularmente peligroso cuando se trata de temas sensibles como la salud, el derecho o la política, donde una respuesta incorrecta puede tener consecuencias graves.

El diseño del modelo también juega un papel clave. Algunas arquitecturas de IA presentan limitaciones que las hacen propensas a inferir información de manera incorrecta. Además, el sobreajuste de los modelos –es decir, cuando se entrenan demasiado con ciertos datos y pierden la capacidad de generalizar a nuevas situaciones– puede hacer que repitan errores de manera sistemática.

Otro de los problemas más discutidos es el sesgo en los datos de entrenamiento. Como la IA aprende a partir de texto extraído de Internet, inevitablemente absorbe también los prejuicios y errores presentes en estos datos. Esto puede hacer que reproduzca información inexacta o refuerce estereotipos sin una verificación real.

La falta de acceso a fuentes externas de verificación es otra limitante. Aunque la IA puede generar respuestas basadas en información que ha procesado previamente, no tiene la capacidad de corroborar en tiempo real si lo que dice es cierto. A esto se suma el problema de la inferencia contextual, en el que los modelos tratan de completar frases con información que “suena” correcta, pero que en realidad no tiene una base real.

Entre otros fenómenos curiosos dentro de las alucinaciones de la IA está la “repetición como loro”, cuando simplemente repite información sin analizarla, o la autocontradicción, en la que una IA puede dar respuestas que se contradicen entre sí. También se ha detectado la “divergencia fuente-referencia”, en la que los modelos generan información que no coincide con sus datos originales debido a problemas en la recopilación de información durante su entrenamiento.

Las consecuencias de estas alucinaciones pueden ir desde errores fácticos inofensivos hasta situaciones peligrosas. Un modelo de IA usado en el ámbito médico, por ejemplo, podría diagnosticar erróneamente una enfermedad, generando preocupación innecesaria o incluso tratamientos inadecuados. En el periodismo y la información pública, la IA podría generar noticias falsas con una apariencia convincente, contribuyendo a la desinformación.

Este problema ha generado un debate profundo sobre cómo deben evolucionar estas tecnologías y qué medidas deben tomarse para minimizar los riesgos. A medida que la inteligencia artificial se convierte en una parte cada vez más presente en nuestras vidas, la necesidad de desarrollar sistemas que puedan detectar y corregir sus propios errores se vuelve fundamental. Mientras tanto, los expertos advierten que la mejor estrategia sigue siendo la misma de siempre: verificar la información y no tomar cualquier respuesta de la IA como un hecho absoluto.