Cómo combatir las alucinaciones de la IA
Un artículo técnico publicado este martes analiza el fenómeno conocido como alucinaciones de la inteligencia artificial. Aunque los sistemas de IA han mejorado en capacidad y rapidez, siguen produciendo resultados que pueden parecer verosímiles pero no se sostienen con datos verificables. En la práctica, estas salidas incorrectas pueden presentarse incluso cuando el modelo parece comprender la tarea. En ese contexto, la supervisión humana aparece como un componente central para evitar la difusión de información inexacta.
Las alucinaciones ocurren cuando el modelo genera respuestas que no corresponden a la realidad, ya sea por patrones estadísticos aprendidos a partir de grandes cantidades de texto o por limitaciones en la información con la que fue entrenado. En términos simples, la máquina crea información donde no existe, o afirma hechos sin respaldo, cuando la tarea exige razonamiento complejo o cuando la entrada es ambigua o imprecisa.
El artículo señala que estos errores pueden aparecer en ámbitos sensibles como asesoría médica, generación de contenidos legales, análisis de datos, asesoría financiera o interacción con usuarios en plataformas digitales. Aunque algunas salidas resultan útiles para apoyo, otras pueden derivar en desinformación si no se verifica su exactitud.
Para mitigar el riesgo, se proponen varias medidas. Entre ellas figuran la verificación humana para salidas críticas; procesos de control de calidad con revisión por especialistas; el uso de técnicas de grounding que conecten respuestas con bases de datos o documentos verificables; y el diseño de sistemas que muestren indicadores de confianza o trazabilidad. También se recomienda realizar pruebas exhaustivas con escenarios adversos y mantener actualizaciones constantes de las fuentes de información.
El texto subraya que la supervisión humana no es un obstáculo, sino una salvaguarda necesaria mientras la IA no alcance una fiabilidad total. Instituciones públicas y privadas trabajan en marcos de gobernanza que priorizan la trazabilidad, la ética y la mitigación de daños. En ese marco, el uso responsable de estas herramientas exige claridad sobre sus límites y un plan de monitoreo continuo para detectar fallos tempranos y corregirlos.
Fuente: perfil.com | Leer la nota completa
