En los últimos años, la inteligencia artificial ha irrumpido con fuerza en nuestras vidas a través de sistemas capaces de generar texto, imágenes o código con una fluidez y naturalidad asombrosas. Herramientas como ChatGPT, Bard, Claude o Gemini han abierto la puerta a una nueva era de comunicación entre humanos y máquinas. Sin embargo, estos modelos no están exentos de fallos, y uno de los más llamativos —y peligrosos— es el fenómeno conocido como “alucinaciones” de la IA (AI hallucinations, en inglés).
Pero ¿qué son exactamente estas alucinaciones, por qué ocurren y cómo pueden llevarnos a pensar que estamos ante una verdad… cuando en realidad es una invención?
¿Qué son las alucinaciones en modelos de lenguaje?
En el contexto de la inteligencia artificial, se habla de alucinaciones cuando un modelo generativo —especialmente uno basado en lenguaje natural, como un LLM (Large Language Model)— genera información falsa, errónea o inexistente, pero presentada de forma coherente, convincente y gramaticalmente correcta.
Estas «invenciones» pueden ir desde pequeños errores de datos (fechas, cifras, nombres) hasta la creación completa de artículos, leyes, citas bibliográficas o sentencias judiciales que nunca existieron, pero que suenan perfectamente plausibles.
Por ejemplo, un modelo puede afirmar que existe un estudio científico de una universidad reconocida con un autor real… cuando en realidad ese estudio nunca fue publicado. El tono formal y la estructura lógica del texto dan la impresión de fiabilidad, y ahí reside el peligro: nos lo creemos porque suena verdadero.
¿Por qué se producen estas alucinaciones?
Las alucinaciones no son errores de cálculo ni fallos en la programación como los que podrían esperarse de una máquina tradicional. En su lugar, se derivan de cómo funcionan los modelos LLM:
- Predicción de palabras, no comprensión del mundo:
Un LLM genera texto prediciendo cuál es la palabra más probable que sigue a la anterior, según patrones estadísticos aprendidos de enormes cantidades de datos. Pero no “sabe” si lo que dice es verdad. Solo busca continuidad coherente en el lenguaje. - Entrenamiento con datos incompletos, sesgados o desactualizados:
Si el modelo ha visto información errónea, obsoleta o sacada de contexto, puede replicarla o reinterpretarla sin filtrar. Además, cuando se le pregunta por algo que no conoce, puede “rellenar los huecos” con contenido inventado. - Apariencia de autoridad:
Los modelos están entrenados para sonar seguros y fluidos. Esto significa que una respuesta alucinada no se presenta con dudas, sino con la misma firmeza que una respuesta correcta.
¿Qué riesgos plantean las alucinaciones?
Las alucinaciones pueden parecer anecdóticas, pero en muchos casos pueden tener consecuencias graves. Algunos ejemplos:
- En contextos legales: ha habido casos en EE.UU. donde abogados presentaron documentos redactados con IA que citaban sentencias inexistentes. Incluso jueces han admitido que estuvieron a punto de ser convencidos por argumentos “inventados” por la IA.
- En medicina: una recomendación errónea basada en una enfermedad mal interpretada podría llevar a diagnósticos o tratamientos inadecuados.
- En educación y periodismo: estudiantes, investigadores o periodistas pueden tomar información alucinada como verídica si no contrastan fuentes, generando conocimiento falso.
- En ciberseguridad y desinformación: una IA puede generar fake news creíbles en segundos, manipulando hechos históricos o mezclando fuentes reales con invenciones.
¿Cómo nos “engaña” una IA?
Lo más inquietante es que la IA no nos miente con intención. No tiene voluntad ni conciencia. El engaño ocurre porque el texto que produce suena convincente, apelando a nuestro sesgo humano de suponer que lo bien redactado es también cierto.
Esta confianza en la forma, más que en el fondo, puede llevarnos a aceptar afirmaciones sin comprobarlas, especialmente si provienen de una herramienta que consideramos inteligente o “neutra”.
Además, el entorno donde usamos estas IA (chats, interfaces de asistencia, buscadores) puede reforzar esa falsa autoridad, especialmente cuando la IA genera respuestas con tono experto, menciona fuentes reales (aunque no las haya consultado), o utiliza lenguaje técnico.
¿Cómo podemos protegernos frente a las alucinaciones?
Aunque los modelos siguen mejorando en la reducción de errores, es esencial que los usuarios adopten una actitud crítica y responsable:
- Verifica siempre la información si se va a usar para decisiones importantes o publicaciones.
- Pide fuentes concretas, y comprueba que existan.
- No tomes las respuestas como verdades absolutas, aunque parezcan bien fundamentadas.
- Combina IA con criterio humano, especialmente en contextos profesionales o académicos.
Además, los propios desarrolladores están introduciendo mecanismos como el “retrieval-augmented generation” (RAG), que permite a los modelos consultar bases de datos en tiempo real para reducir errores, aunque no eliminarlos por completo.
Conclusión: ¿hay que desconfiar de la IA?
No. La inteligencia artificial es una herramienta poderosa y transformadora. Pero como cualquier herramienta, su uso debe ir acompañado de conocimiento y juicio humano. Las alucinaciones son un síntoma de su funcionamiento interno, no una traición ni un sabotaje.
El reto de la próxima década será aprender a convivir con estas tecnologías entendiendo sus límites. Porque, si bien la IA puede ayudarnos a comprender el mundo más rápido, depender ciegamente de ella puede llevarnos a entenderlo mal.
En resumen: la IA puede parecer que lo sabe todo… pero a veces, se lo está inventando. Y depende de nosotros descubrir cuándo.
Referencia: Noticias inteligencia artificial
