Las alucinaciones de la IA: ¿por qué ocurren y qué riesgos representan?
Foto: Pexels/Tara Winstead
Las alucinaciones de la inteligencia artificial (IA) han generado preocupación en el ámbito tecnológico y científico. Este fenómeno, que ocurre cuando un modelo de IA genera información incorrecta o inexistente, pone en duda su confiabilidad y plantea riesgos en distintas áreas.
En términos técnicos, una alucinación en IA se produce cuando un modelo de lenguaje (LLM) identifica patrones erróneos o responde con información falsa pero estructurada de manera convincente. Según el ingeniero en sistemas Ernesto Spinak, quien abordó el tema en SciELO en Perspectiva, estas fallas ocurren por limitaciones en la interpretación del contexto y la calidad de los datos con los que se entrena la IA.
Un caso reciente citado por la BBC de Londres ocurrió cuando, días antes de la coronación del rey Carlos III, ChatGPT proporcionó información incorrecta sobre la fecha del evento. En su respuesta, el modelo aseguró que la ceremonia había tenido lugar el 19 de mayo de 2023, cuando en realidad se llevó a cabo el 6 de mayo.
Este tipo de errores no es exclusivo de ChatGPT. Google y otras plataformas de IA han presentado fallos similares, lo que ha llevado a sus desarrolladores a advertir que los usuarios no deben confiar plenamente en las respuestas que generan estos sistemas.
Principales causas de las alucinaciones en la IA
Las alucinaciones en inteligencia artificial pueden originarse por diversos factores, entre los que destacan:
- Complejidad del lenguaje humano: La ambigüedad y los matices del lenguaje pueden dificultar la interpretación precisa del contexto, lo que lleva a respuestas incorrectas.
- Calidad de los datos de entrada: Si la información utilizada para entrenar el modelo contiene errores o es contradictoria, la IA replicará esas imprecisiones en sus respuestas.
- Limitaciones en el diseño del modelo: Algunas fallas pueden estar relacionadas con la arquitectura y los algoritmos utilizados en los sistemas de IA.
- Sesgo en los datos de entrenamiento: Al aprender a partir de textos recopilados de internet, la IA puede heredar desinformación, estereotipos o prejuicios presentes en esos datos.
- Falta de verificación externa: La IA no tiene acceso a fuentes de verificación en tiempo real, lo que limita su capacidad para contrastar información antes de generarla.
- Errores por sobreajuste: Si un modelo se adapta demasiado a ciertos datos, puede generar respuestas incorrectas cuando se enfrenta a nuevas situaciones.
- Manipulación mediante técnicas de jailbreak: Algunos usuarios pueden inducir respuestas erróneas o inesperadas en los modelos de IA a través de indicaciones diseñadas para burlar sus restricciones.
Consecuencias de las alucinaciones en la IA
El impacto de estos errores varía según el contexto. En el ámbito de la salud, por ejemplo, una IA podría diagnosticar erróneamente una enfermedad, lo que derivaría en tratamientos innecesarios o inadecuados. En el periodismo, las alucinaciones pueden alimentar la desinformación al generar noticias falsas con apariencia creíble.
A pesar de estos riesgos, la inteligencia artificial sigue siendo una herramienta con gran potencial. Sin embargo, es fundamental que los usuarios verifiquen la información que proporciona y comprendan sus limitaciones para evitar depender completamente de sus respuestas.
