Este es un tema un poco critico en los tiempos actuales pero, también puede resultar complejo de entender, por lo mismo, vamos a tratarlo por medio de ejemplos. Imagine que está hablando con alguien que parece tener todas las respuestas: tono serio, lenguaje impecable y una lógica que te convence. Le hace una pregunta. Responde con seguridad, referencias y hasta ejemplos. Todo suena bien… hasta que las alucinaciones empiezan a surgir por doquier y se da cuenta de que nada de eso es cierto.
Ese “alguien” es un modelo de lenguaje como ChatGPT, Gemini o Claude. Y lo que acaba de ocurrir es lo que los expertos llaman una alucinación o delirio. No del tipo psicodélico provocado por el consumo de sustancias alucinogenas, sino uno digital y estadístico: errores donde la IA genera información completamente inventada, pero presentada con confianza. Una especie de “te estoy mintiendo, pero con estilo.”
¿Qué es una alucinación en IA?
La IA se basa en el procesamiento de datos y la toma de decisiones a partir de patrones y algoritmos predefinidos. Sin embargo, estos se crean a partir de datos proporcionados por humanos, lo que puede introducir sesgos y vicios en los resultados. A veces, los conjuntos de datos pueden ser limitados, incompletos o reflejar ciertas exclusiones éticas, sociales o ideológicas. Como resultado, las normas o reglas que guían a la IA también pueden ser sesgadas o estar llenas de vicios.
En el mundo de los modelos de lenguaje (LLMs), las alucinaciones ocurren cuando estos sistemas generan respuestas falsas, incoherentes o que simplemente se sacan de la manga. Y no porque quieran engañarlo (todavía no son maliciosos), sino porque así están construidos: son adivinos del lenguaje, no guardianes de la verdad.
Esto representa uno de los mayores retos para quienes desarrollan IA generativa
¿Por qué suceden estas alucinaciones?
Existen diversas razones pero, aquí listamos algunas razones clave:
- Los LLMs funcionan prediciendo la palabra más probable que sigue en una frase, basándose en millones de ejemplos de texto. No comprenden significado. Si no tienen datos suficientes o la pregunta es ambigua, simplemente “rellenan” el espacio con lo que suena más probable.
- Si el modelo fue entrenado con textos erróneos, mitos, teorías conspirativas o errores comunes… los reproducirá. Así como en Internet: todo lo que entra, puede salir.
- Están optimizados para generar respuestas fluidas y gramaticalmente correctas, no para verificar hechos. Esto los hace excelentes redactores, pero pésimos verificadores.
- Una consulta confusa o mal estructurada puede llevar al modelo a inventarse la respuesta. Por ejemplo: “¿Qué presidente de EE. UU. descubrió la electricidad?” Desata una cadena de errores gloriosamente falsos.
- Modelos muy especializados pueden sobreajustarse a ciertos patrones y terminar “alucinando” cuando se enfrentan a temas que no encajan con lo que ya conocen.
¿Y por qué es importante?
Porque las alucinaciones no son solo anécdotas divertidas, pueden ser delicadas y tener consecuencias reales. Para la muestra un botón o varios:
- Un abogado en EE. UU. usó ChatGPT para redactar una demanda y terminó citando casos jurídicos completamente inventados. El tribunal lo multó por “fraude”!
- En campos como medicina o derecho, una respuesta errónea puede causar daños serios.
Es más, al depender de estas herramientas para estudiar o trabajar, podría estar construyendo sobre información falsa sin darse cuenta!
¿Cómo evitar ser presa fácil?
Estas son algunas estrategias que desarrolladores y usuarios pueden aplicar:
- Verificación humana: usa la IA como asistente, no como fuente final.
- Preguntas claras: ser específico para reducir el margen de error.
- Validación cruzada: contrasta con fuentes confiables (sí, ¡Google aún sirve!).
- Ajuste de temperatura: los desarrolladores pueden reducir la aleatoriedad para limitar los desvaríos.
- Bases de datos externas: algunas IAs ya integran la posibilidad de subir sus propias fuentes validadas y de incluir el enlace de donde se obtuvo una respuesta determinada.
- La mejora continua a medida que se detectan errores o sesgos, se debe practicar la higiene, los ajustes y actualizaciones constantes para minimizar su impacto.
¿Y entonces… para qué sirve una IA que alucina?
Tal como implícitamente lo indica su nombre, la Ia Generativa sirve para: crear, generar, sugerir, explorar. En campos como la creatividad, el marketing o el brainstorming, las alucinaciones pueden ser una mina de oro de ideas nuevas. Pero al requerir precisión, rigor o veracidad, indudablemente se debe aplicar criterio humano.
Algo importante a tener en cuenta!
Las alucinaciones de los modelos de lenguaje relatan una verdad a gritos: estos sistemas no piensan, no saben, no entienden. Solo simulan respuestas probables. Y por eso, usted —sí, usted, señor lector— sigue siendo la parte más inteligente de la ecuación.
No se trata de dejar de usar la IA. Se trata de usarla con cabeza fría, no con fe ciega como si lo que dijeran estos modelos fueran axiomas que no requieren ser demostrados porque, al fin de cuentas, el futuro no necesita más delirios digitales disfrazados de sabiduría.
