¿Qué son las alucinaciones de la IA? Cómo evitarlas

Puntos clave

• Las alucinaciones de la IA son respuestas que parecen plausibles, pero contienen información inventada o sin respaldo.
• Unas instrucciones mejores y fuentes fiables pueden reducir las alucinaciones, pero ningún chatbot garantiza la exactitud de sus respuestas.
• Verifica las afirmaciones, citas textuales y referencias importantes antes de utilizar el contenido generado por la IA en investigaciones o decisiones.

Las alucinaciones de la IA se producen cuando un sistema de IA presenta información inventada o sin respaldo como si fuera un hecho. No puedes eliminarlas por completo, pero sí reducir el riesgo proporcionando al sistema fuentes fiables, estableciendo límites claros y comprobando sus respuestas.

Cómo funciona

Un chatbot genera respuestas a partir de patrones aprendidos durante su entrenamiento, junto con la información disponible en la conversación actual o mediante herramientas conectadas. Produce texto que se ajusta a la solicitud; ese proceso no determina automáticamente si cada afirmación es verdadera.

Esto ayuda a explicar por qué una respuesta bien redactada puede contener un estudio inexistente, una especificación de producto incorrecta o una cita inventada.

Las alucinaciones pueden surgir cuando:

• Falta información. El sistema puede llenar un vacío con un detalle plausible en lugar de reconocer la incertidumbre.
• La pregunta contiene una premisa falsa. Preguntar por qué ocurrió un suceso puede dar lugar a una explicación aunque ese suceso nunca haya ocurrido.
• Las fuentes son poco claras o contradictorias. La respuesta puede combinar afirmaciones incompatibles en una explicación fluida.
• La tarea exige detalles sin respaldo. Una solicitud de fechas, citas textuales o referencias exactas puede dar lugar a invenciones cuando no se dispone de pruebas.
• Se pasa por alto contexto relevante. Incluso si se proporciona un documento, el sistema puede interpretar mal un pasaje u omitir un matiz importante.

No todas las respuestas incorrectas son alucinaciones. La información desactualizada, un fallo de cálculo o un malentendido también pueden producir errores. A efectos prácticos, la pregunta clave es la misma: ¿hay pruebas fiables que respalden la respuesta?

La seguridad con la que se expresa no es una señal fiable. Un sistema de IA puede sonar igual de seguro al explicar un hecho bien establecido que al inventar una referencia.

Ejemplos del mundo real

Las siguientes situaciones son ilustrativas, no relatos de incidentes concretos.

Un chatbot inventa un artículo de investigación

Pides estudios que demuestren que una determinada práctica laboral mejora la productividad. El chatbot devuelve un título, una lista de autores, el nombre de una revista y un año de publicación que resultan convincentes.

El problema: el artículo no existe, o el artículo real no respalda la afirmación.

Qué hacer: Busca el título por tu cuenta. Confirma los autores y los datos de publicación y, después, lee los hallazgos pertinentes. Una referencia que parece auténtica no constituye una prueba.

Un resumen cambia lo que dice un documento

Subes una política de empresa y preguntas si los contratistas reciben un beneficio concreto. La respuesta dice que sí, aunque la política solo menciona a los empleados a tiempo completo.

El sistema ha convertido una inferencia sin respaldo en una afirmación de hecho.

Qué hacer: Pide el pasaje exacto que respalda la respuesta y compruébalo en el documento original. Si la política no se refiere a los contratistas, la respuesta adecuada es «no se especifica».

Un asistente inventa una función de software

Preguntas cómo exportar datos de una aplicación. El asistente proporciona instrucciones detalladas para una opción de menú que no existe.

Qué hacer: Consulta la documentación actual del producto y tu versión de la interfaz. Pide al asistente que distinga entre los pasos documentados y las sugerencias.

Una respuesta sobre salud incluye consejos sin respaldo

Un chatbot indica una dosis precisa de un medicamento sin tener suficiente información sobre la persona, la formulación o las circunstancias médicas.

Qué hacer: No trates los consejos generados como instrucciones clínicas. Consulta tus dudas sobre medicamentos con un profesional sanitario cualificado o un farmacéutico.

Ventajas y límites

La IA puede seguir siendo útil para la investigación y el trabajo cotidiano. Puede sugerir términos de búsqueda, explicar conceptos desconocidos, organizar notas y ayudarte a redactar preguntas para investigar.

Estos usos suelen ser más seguros cuando el contenido generado se trata como un punto de partida y no como una autoridad definitiva.

Los flujos de trabajo basados en fuentes facilitan la rendición de cuentas. Cuando una respuesta remite a un pasaje concreto, tienes algo específico que examinar. Limitar una tarea a los documentos proporcionados también puede reducir las oportunidades de invención.

Sin embargo, estas medidas de protección tienen límites:

• Las referencias pueden ser engañosas. Una fuente real puede no respaldar la frase a la que está asociada.
• El acceso a la web no garantiza la exactitud. Los resultados de búsqueda pueden incluir material desactualizado, de baja calidad o incorrecto.
• Que varios chatbots coincidan no constituye una confirmación independiente. Pueden repetir el mismo error generalizado.
• La autoverificación es imperfecta. Pedir a una IA que revise su respuesta puede permitir detectar errores, pero también puede hacer que los repita.
• Incluso una fuente fiable puede tergiversarse. Omitir salvedades puede cambiar el significado de un hallazgo de investigación.

Las consecuencias deben determinar el nivel de verificación. Proponer ideas para el título de una reunión requiere pocas comprobaciones. Las decisiones médicas, jurídicas, financieras o relacionadas con la seguridad necesitan pruebas de fuentes autorizadas y, cuando corresponda, una revisión profesional.

Cómo empezar

Utiliza este flujo de trabajo siempre que la exactitud de los hechos sea importante.

1. Define la tarea y sus límites

Indica al asistente qué necesitas, a quién va dirigida la respuesta y qué información puede utilizar.

Con ChatGPT, por ejemplo, podrías proporcionar un documento y solicitar un resumen de alcance limitado en lugar de una explicación abierta.

Evita subir información confidencial, personal o restringida, salvo que tu organización lo permita y comprendas los controles de datos de la herramienta.

2. Empieza por las pruebas

Para investigar en la web, Perplexity ofrece respuestas con enlaces a fuentes que pueden ayudarte a identificar material para revisar. Abre las páginas citadas en lugar de confiar únicamente en el resumen generado.

Para investigar documentos, considera NotebookLM. Si necesitas ayuda para leer y explicar archivos PDF científicos, SciSpace (Typeset) es otra opción pertinente. Ninguna de estas herramientas sustituye la comprobación del texto original.

3. Permite explícitamente la incertidumbre

Prueba estas instrucciones:

Responde utilizando únicamente el material proporcionado. Si no contiene la respuesta, di «No hay suficiente información». Separa las afirmaciones directas de las inferencias. Para cada afirmación factual importante, identifica el pasaje que la respalda. No inventes citas textuales ni referencias.

Esto establece límites útiles, pero no es una garantía.

4. Verifica los detalles importantes

Antes de compartir la respuesta o actuar basándote en ella, comprueba:

• Los nombres, las fechas, las cifras y las unidades.
• Si las citas textuales coinciden con la redacción original.
• Si las fuentes citadas existen y respaldan las afirmaciones.
• Si la información está lo bastante actualizada para tu tarea.
• Si se han omitido limitaciones o pruebas contradictorias.

En el caso de los cálculos, vuelve a calcular el resultado con una calculadora u otra herramienta adecuada.

5. Mantén un registro de revisión

Guarda la fuente, el pasaje pertinente y cualquier corrección junto a las afirmaciones importantes. Esto facilita auditar el trabajo, actualizarlo y transferirlo a otros compañeros.

Preguntas frecuentes

¿Se pueden eliminar por completo las alucinaciones de la IA?

No. Las instrucciones claras, las fuentes fiables y la verificación pueden reducir el riesgo, pero no garantizan un contenido libre de errores. Diseña tu flujo de trabajo de modo que los errores importantes se detecten antes de que afecten a las decisiones.

¿Es más fiable un chatbot que incluye referencias?

Las referencias facilitan la comprobación de una respuesta, lo cual es valioso. No demuestran su exactitud: confirma que cada fuente exista, sea fiable y respalde la afirmación concreta que se hace.

¿Qué debo hacer si encuentro una alucinación?

Elimina o corrige la afirmación utilizando pruebas fiables. Después, revisa las afirmaciones cercanas, especialmente las que dependan de la misma fuente o premisa. Pedir al chatbot que revise la respuesta puede ayudar, pero verifica la nueva versión en lugar de aceptar una disculpa como prueba de exactitud.