Cuando la IA alucina pasa algo curioso: se le pregunta algo a ChatGPT, a Grok o a Gemini y la respuesta parece salida de la nada. Un nombre que no existe, un dato que no cuadra, un número que a simple vista tiene sentido pero que al revisarlo se cae solo. Ocurre más de lo que parece y no siempre es inofensivo, sobre todo cuando esos datos acaban usándose para algo importante.
Vale la pena entender por qué sucede. Y sobre todo, cómo reducir las probabilidades de que ChatGPT o cualquier otra herramienta se invente cosas mientras se trabaja con ella.
Motivos por los que la IA se inventa cosas
La clave para entender las hallucinations está en algo que muchas veces se pasa por alto: la IA no piensa ni comprueba datos como haría una persona. Lo único que hace es generar una respuesta que suene correcta según lo que ha aprendido. En cierto modo intenta quedar bien, aunque para ello rellene huecos con información que no tiene. No es que sea mala fe, es simplemente cómo funciona.
El lío llega cuando falta información o cuando la pregunta es demasiado específica. En vez de admitir un simple «no lo sé», la inteligencia artificial tiende a inventar. Un ejemplo bastante claro: si se le pregunta «¿Qué dice el estudio de 2012 de la Universidad de Lugo sobre X tema?», aunque ese estudio no exista, puede responder con autores, fechas y conclusiones que parecen del todo reales.
Link affiliatoLo mismo pasa con los libros. Al pedirle títulos de un autor poco conocido, puede soltar una lista de obras que suenan perfectamente creíbles pero que nunca han sido publicadas. Y con los cálculos ocurre algo similar: dale un problema un poco enrevesado y quizá devuelva un resultado numérico que a primera vista pasa el filtro, hasta que alguien se pone a revisarlo y descubre que no cuadra.
Cuando entiende mal la pregunta o aprende de fuentes dudosas
Hay otro factor que influye bastante, y es que a veces la IA sencillamente entiende mal lo que se le pide. Un caso típico: preguntar «¿Cuál es el banco más seguro?» y recibir una respuesta sobre seguridad física, con cámaras y vigilancia, cuando lo que se buscaba era estabilidad financiera. Si además se mezclan dos temas dentro de una misma pregunta, la herramienta puede acabar juntando cosas que no tienen ninguna relación entre sí.
Y luego está el asunto del entrenamiento. Estas herramientas aprenden de internet, donde hay contenido excelente pero también un montón de información incorrecta. Esa mezcla explica por qué, en ciertos momentos, combinan datos reales con otros que no lo son y presentan todo con la misma seguridad. El problema no es solo que se equivoque, sino que lo hace con un tono tan convincente que cuesta detectar el fallo si no se contrasta.
Por eso, cuando se usan estas respuestas para algo que de verdad importa, conviene revisar siempre lo que devuelve la máquina antes de darlo por bueno.
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Imagen: hardzone.es