Muchas veces la IA da respuestas con datos que no son correctos, algo que se conoce como alucinaciones en los modelos de inteligencia artificial y que es la fuente de muchos de los problemas de esta tecnología.
En el desarrollo de proyectos de IA se utilizan los modelos más avanzados y se personalizan para que trabajen con precisión en la función para la que han sido programados, pero a veces, pueden cometer errores al dar información.
Así que si, aunque hay muchos procesos que se pueden automatizar con IA para reducir la carga de trabajo repetitivo de los profesionales, hay que llevar a cabo una tarea de verificación de la información importante.
De hecho, la herramienta de IA más famosa del momento, que es ChatGPT-5, así como sus modelos anteriores, ya advierten en un pequeño texto al pie de página que las respuestas pueden contener errores.
Teniendo en cuenta esto, en este artículo vamos a analizar qué son las alucinaciones en un modelo de inteligencia artificial, cuáles son las causas de que ocurran, y si es posible solucionarlo, o por el contrario forma parte de los límites de la inteligencia artificial actuales y futuros.
¿Qué son las alucinaciones en un modelo de inteligencia artificial?
Una alucinación en un modelo de inteligencia artificial es cuando el sistema genera información que parece plausible pero es falsa, o no tiene base en la realidad. El modelo presenta esa salida con la misma confianza con la que produciría una afirmación correcta, lo que puede llevar a que el lector la tome por cierta.
Las alucinaciones aparecen en tareas sencillas y en las más técnicas, y pueden ser fechas inventadas, citas falsas, o números erróneos, o también cosas más graves como referencias jurídicas, o médicas que no existen.
Por eso, el uso de la inteligencia artificial generativa en contextos profesionales puede acarrear consecuencias negativas reales, donde por ejemplo, se han documentado casos en los que abogados presentaron sentencias inventadas citadas por un asistente de IA, con repercusiones serias en los tribunales.
Y es que la verdad es que detectarlas no siempre es sencillo, porque muchas veces el texto suena natural, y hay líneas de investigación que proponen pruebas automáticas para medir discrepancias entre la salida del modelo y las fuentes verificables, y otras que clasifican los tipos de alucinaciones para poder analizarlas y corregirlas.
Existen también otros estudios que reúnen métodos para reducir la frecuencia de estos errores, como el uso de documentos externos para mejorar las respuestas, las comprobaciones cruzadas automáticas y un diseño de ‘prompts’ que obligue al modelo a devolver citas, o a decir que no sabe algo cuando la información no está disponible.
Aun así, hay investigaciones teóricas que sostienen que, cuando se usan modelos generales como solucionadores para todo tipo de problemas, las alucinaciones no se podrán eliminar por completo.
¿Por qué la IA generativa alucina?
El origen de una alucinación en un sistema de IA generativa tiene que ver con la forma en que se entrenan estos modelos, los cuales no comprenden la realidad, sino que aprenden de patrones estadísticos de texto y optimizan la probabilidad de la siguiente palabra, no la verdad de una afirmación.
Cuando la base de datos que se utiliza para el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial es incompleta, contradictoria o contiene errores, el modelo completa los huecos con opciones posibles desde el punto de vista lingüístico, aunque sean falsas desde el punto de vista de la veracidad de la información.
Por eso, otra forma útil de verlo es mediante la distinción de dos tipos de alucinación, donde las intrínsecas contradicen la información que se les dio como referencia, y las extrínsecas introducen datos que no pueden comprobarse por una fuente fiable.
Gracias a dicha clasificación, por normal general se puede entender si el fallo viene de una mala síntesis del material provisto, o de una invención que surge por la memoria paramétrica del modelo.
Además, hay varios factores técnicos que amplifican el problema, ya que por ejemplo el propio proceso de decodificación puede favorecer la aparición de opciones creativas pero inciertas, sobre todo si se usan métodos que buscan variaciones en lugar de la alternativa más probable.
Por otra parte, la presencia en los datos de ejemplos erróneos, o inventados, hace que el modelo los reproduzca con naturalidad. Además, el ajuste posterior mediante instrucciones, o refuerzo, puede reforzar estas formas de respuesta aunque no sean verdaderas.
¿Es posible resolver las alucinaciones en los modelos de inteligencia artificial?
La respuesta breve es que no hay una solución completa para las alucinaciones en modelos generativos, aunque sí existen técnicas que las reducen mucho en ciertos contextos prácticos.
Es decir, aunque se reduzcan mucho con técnicas de verificación y de diseño, seguirán existiendo situaciones en las que el modelo produzca respuestas no verificadas, ni validas, lo que obliga a cambiar la forma en que se integran estas herramientas, así que hay que tratarlas como asistentes que requieren de supervisión humana.
Hay que tener en cuenta que los diferentes modelos de inteligencia artificial actuales predicen la siguiente palabra basándose en patrones aprendidos de enormes cantidades de texto, y eso los hace propensos a ofrecer respuestas que no se sostienen según hechos verificables.
Así que para poder resolver en la medida de los posible las alucinaciones en los modelos de inteligencia artificial, entre las técnicas que más efecto tienen, está la generación apoyada en la recuperación de información.
Este método consiste en incorporar documentos comprobables al proceso de generación, de tal forma que el modelo puede basar sus respuestas en evidencias reales en vez de en su memoria paramétrica.
Aun así, esas defensas no borran todas las alucinaciones, puesto que el sistema puede recuperar textos válidos y después mezclarlos mal, o extrapolar indebidamente y mostrar citas fuera de contexto.
También, existe el riesgo de que contenidos poco fiables en la web sean recuperados y usados como si fueran fuentes válidas, lo que puede crear resultados engañosos. Por eso, la recuperación necesita de filtros de calidad y de controles adicionales.
¿Cómo evitar que las alucinaciones en los modelos de inteligencia artificial afecten negativamente al uso empresarial de esta tecnología?
Para poder aprovechar realmente esta herramienta, hay que tener muy en cuenta la posibilidad de que aparezcan estos fallos, algo que sobre todo a nivel empresarial es de gran importancia porque puede tener muchas consecuencias negativas.
Muchos negocios utilizan la IA sin tomar las precauciones adecuadas, y pueden estar cometiendo errores que les perjudiquen gravemente en su relación con los clientes, o incluso a nivel jurídico.
Por eso, es tan importante la formación en IA para empresas, como un método de entender cómo debe realizarse el uso de esta tecnología y para aprovechar su potencial al máximo, pero también para tomar las medidas de prevención adecuadas, sobre todo si se trabaja con ellas en sectores legales, financieros, o que tengan relación con la salud de las personas.
Como empresa consultora de inteligencia artificial, nos dedicamos a que todo tipo de negocios puedan implementar la IA para que sirva como un método de aumentar la productividad y la facturación empresarial.
Así que si quieres utilizar la inteligencia artificial en tu empresa, y quieres evitar en la medida de lo posible las alucinaciones, o el resto de problemas que puede tener el uso inadecuado, o mal enfocado de esta tecnología, contacta con nosotros.