Las alucinaciones en los chatbots de inteligencia artificial: riesgos y signos para identificarlas
Las alucinaciones en los chatbots de IA presentan riesgos de desinformación; aprender a identificarlas es clave para un uso seguro y confiable.
Las alucinaciones son un problema intrínseco en los chatbots de inteligencia artificial, como ChatGPT, Gemini, Copilot u otros modelos similares. Cuando estas IA proporcionan información incorrecta, por muy segura que parezca, estamos ante una alucinación. Estas pueden variar desde errores leves o desviaciones inocuas hasta acusaciones totalmente fabricadas y difamatorias. Es importante entender que estos sistemas generan respuestas mediante predicción de texto basada en patrones de datos de entrenamiento, sin verificar la veracidad de la información, lo que puede dar lugar a resultados que parecen creíbles pero son completamente falsos.
Uno de los aspectos más complejos para detectar estas alucinaciones es que a menudo incluyen detalles específicos y aparentemente verosímiles, como fechas, nombres o referencias, que contribuyen a la percepción de autoridad y fiabilidad. Sin embargo, estas informaciones fabricadas no siempre coinciden con datos reales. La tendencia a incluir detalles específicos dificulta su identificación, ya que los usuarios tienden a confiar en ellos, especialmente si parecen bien contextualizados. Por ello, es crucial verificar todas esas referencias, fechas o nombres mencionados y corroborar si realmente existen en fuentes fiables o bases de datos verificables.
Otra característica frecuente en estas alucinaciones es el tono excesivamente confiado con que las IA presentan sus respuestas. Dado que los modelos buscan responder de manera fluida y con autoridad, muchas veces expresan sus respuestas con la seguridad de un experto, incluso cuando no existe evidencia sólida que respalde esas afirmaciones. Esto puede generar confusión, especialmente en debates científicos o temas donde la incertidumbre y el debate son normales. Por ello, en áreas donde la evidencia no es concluyente o existen múltiples opiniones, las respuestas categóricas y seguras de la IA deben ser vistas con cautela.
Además, las referencias o citas que proporcionan estos modelos pueden estar falsificadas o ser inexistentes. Es común que la IA aporte citas aparentemente legítimas, incluyendo nombres de autores, títulos de artículos o revistas, pero al realizar una búsqueda en bases de datos académicas fiables o en internet, muchas veces estos datos no se pueden verificar. Esto representa un riesgo especialmente en ámbitos académicos y profesionales, donde construir argumentos o investigaciones basadas en citas fraudulentas puede provocar errores graves.
Las contradicciones internas en las respuestas y la lógica incoherente también son indicadores claros de alucinaciones. Si al hacer preguntas de seguimiento o profundizar en un tema, la IA presenta respuestas contradictorias o diverge en aspectos fundamentales, es probable que se esté ante una generación de información sin base real. Asimismo, si las respuestas parecen coherentes en un primer momento pero no mantienen una lógica firme o se oponen a datos conocidos, hay que ser cautelosos y verificar con fuentes externas.
Por último, dado que estos modelos están diseñados simplemente para predecir secuencias de palabras sin razonamiento profundo, pueden presentar premisas falsas o sugerir acciones que no tienen sentido en la práctica. En ocasiones, incluso pueden proponer soluciones absurdas, como añadir ingredientes no comestibles en recetas, simplemente porque la respuesta se basa en patrones y no en lógica o conocimiento real. Por ello, desarrollar una alfabetización digital que permita distinguir cuándo confiar en una respuesta de IA y cuándo es necesario verificarla es fundamental para navegar en un entorno donde la información puede ser engañosa o falsa.