La alucinación de IA se produce cuando un sistema de inteligencia artificial genera respuestas incorrectas, distorsionadas o sin relación con la realidad. Esto sucede generalmente al interpretar patrones inexistentes en los datos o al extrapolar información de manera errónea.
Con la rápida expansión del uso de la IA en los últimos años, estas fallas se han vuelto más evidentes. Si bien la tecnología es sumamente útil para investigación, automatización y análisis de datos, todavía puede producir resultados incorrectos que afectan la confiabilidad de la información.
Dado que la IA está presente en áreas críticas - tales como ciberseguridad, salud, finanzas y la toma de decisiones -, las consecuencias de una alucinación pueden ser serias.
Con esto en mente, creamos este artículo para analizar por qué ocurren las alucinaciones, cómo identificar estos errores, los riesgos que representan y qué prácticas ayudan a reducir o evitar este tipo de fallas en los sistemas de inteligencia artificial.
¿Cómo ocurre una alucinación de IA?
Una alucinación de IA puede producirse por diferentes motivos, normalmente vinculados a la forma en que el modelo fue entrenado o al contexto limitado en el que opera. Entre las causas más comunes se encuentran:
- Insuficiencia de datos: Cuando el modelo de IA no recibe datos de entrenamiento suficientes, tiene dificultades para generar resultados completos y verdaderamente precisos.
- Exceso de datos y ruido: En situaciones en las que hay un exceso de datos de entrenamiento, la herramienta de inteligencia puede terminar tratando el ruido irrelevante como si fuera información útil, lo que compromete la calidad de las respuestas.
- Sesgos en el conjunto de datos: Si existen tendencias o patrones distorsionados en el conjunto de datos, estos mismos sesgos (vicios o prejuicios) terminan apareciendo en los resultados producidos por la IA.
- Interpretación errónea: El modelo también puede llegar a conclusiones equivocadas simplemente porque interpretó de forma errónea la información proporcionada durante el entrenamiento.
- Falta de contexto del mundo real: Cuando hay una falta de contexto del mundo real, como nociones básicas sobre objetos, propiedades físicas o información más amplia relacionada con el tema, la IA tiende a generar respuestas incoherentes o alejadas de la realidad.
Estos factores pueden actuar de forma aislada o combinada, aumentando la probabilidad de que el sistema genere resultados imprecisos o totalmente erróneos.
¿Cómo identificar las alucinaciones?
No existe una única manera en que una alucinación de IA pueda suceder, ya que todo depende del modelo utilizado, del tipo de tarea y de la calidad de los datos involucrados. Aun así, en la práctica, este tipo de falla suele surgir de algunas formas muy recurrentes:
- Predicciones imprecisas: Los modelos de IA pueden terminar prediciendo que algo ocurrirá en el futuro, lo cual tiene una baja probabilidad realista de suceder o, incluso, ninguna probabilidad.
- Información ausente: En algunas situaciones, la herramienta genera resúmenes o análisis que dejan fuera información importante, lo que compromete el contexto y reduce la precisión de lo presentado.
- Información fabricada: También es común que el modelo intente completar vacíos de información inventando datos que a primera vista parecen verdaderos, pero que simplemente no existen.
- Falsos positivos y negativos: La IA se usa frecuentemente para detectar riesgos y amenazas potenciales, ya sean síntomas de una enfermedad en un entorno de salud o casos de actividad fraudulenta en bancos o en el sector financiero. Los modelos de IA a veces pueden identificar una amenaza que no existe o, en el otro extremo de la escala, no logran identificar una amenaza que sí existe.
- Resultados incoherentes: Hay momentos en que el resultado es claramente incoherente, como textos desconectados, respuestas sin relación con la pregunta o imágenes con elementos visiblemente distorsionados.
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GARANTIZA TU PROTECCIÓN¿Por qué es importante evitar la alucinación de la IA?
A primera vista, una alucinación de IA puede parecer solo un error de procesamiento que puede corregirse rápidamente. Sin embargo, cuando este tipo de fallo aparece en aplicaciones reales, el impacto puede ser mucho mayor que una simple imprecisión.
Los resultados distorsionados tienen el potencial de afectar a personas, empresas e incluso operaciones críticas. Entre los riesgos más relevantes se encuentran:
Uso antiético de la IA
La creciente adopción de la Inteligencia Artificial exige un compromiso riguroso con la responsabilidad y la ética digital. Las organizaciones que utilizan esta tecnología están obligadas a garantizar que la IA no perjudique a los usuarios ni los exponga a riesgos cibernéticos.
Permitir que una alucinación se propague sin control, ya sea por negligencia o fallo en el sistema, viola directamente estos pilares de confianza y puede resultar en serios daños a través de la desinformación, la ingeniería social o errores críticos.
Confianza del público y del consumidor
La ansiedad digital sobre la IA es notoria en México, en LATAM y en el mundo. Las preocupaciones del público engloban el uso y la privacidad de sus datos personales (un riesgo central y continuo de ciberseguridad) e, innegablemente, el temor a la obsolescencia profesional.
En este escenario de cautela, la exposición continua de casos de alucinaciones de IA en el dominio público actúa como un catalizador de la desconfianza, minando la credibilidad esencial para la adopción de la tecnología.
A largo plazo, esta erosión de la confianza pública puede limitar drásticamente la innovación y el éxito de los negocios, consolidándose como un riesgo no solo ético, sino estratégico y de seguridad digital para las organizaciones.
Toma de decisiones mal informada
Las empresas y los individuos buscan activamente mejorar la toma de decisiones a través de datos, análisis y modelos de IA, con el objetivo de eliminar incertidumbres y suposiciones.
No obstante, cuando la confiabilidad de estos modelos se ve comprometida por alucinaciones, haciéndolos vulnerables a desviaciones, las consecuencias pueden escalar rápidamente.
Los errores en las respuestas de IA representan un riesgo operacional y sistémico que puede generar resultados catastróficos para las organizaciones: desde la amenaza directa a la rentabilidad del negocio hasta el error crítico en el diagnóstico de un paciente, subrayando la urgencia de contar con sistemas de IA seguros y auditables.
Riesgos legales y financieros de la desinformación de AI
La fabricación de información por modelos de IA puede acarrear riesgos directos de responsabilidad civil. Esto quedó demostrado, por ejemplo, en el caso en que un abogado en EE. UU. fue multado por usar ChatGPT para citar precedentes legales completamente inexistentes.
Este incidente ilustra la facilidad con la que el output de la IA puede ser engañoso, presentando hechos y fuentes inventadas con aparente autoridad. Esta desinformación genera serios riesgos de responsabilidad civil y daños financieros para empresas e individuos.
El contenido alucinatorio puede tener consecuencias directas y onerosas, que incluyen: demandas por difamación contra personas o corporaciones; fallas críticas de compliance y la violación de regulaciones legales (como la RGPD); y, en situaciones más graves, el incentivo explícito a actividades ilícitas o criminales.
Tales incidentes no solo generan costos legales altísimos (multas y sanciones, como en el caso citado), sino que también causan un daño irreparable a la reputación y a la confianza de la marca en el mercado.
Evitar el sesgo
Existe un compromiso global y corporativo para garantizar la equidad y la no discriminación en los procesos de toma de decisiones. Sin embargo, cuando es alimentada por datos sesgados o viciados, la Inteligencia Artificial puede reforzar y automatizar inadvertidamente prejuicios históricos.
Las alucinaciones de IA, a su vez, amplifican estos sesgos en áreas críticas, como la contratación y el reclutamiento. Esto genera resultados tendenciosos que sabotean los esfuerzos de Diversidad, Equidad e Inclusión (DE&I) de la organización, lo que resulta no solo en un riesgo ético, sino también en un riesgo de reputación y de fallo de compliance con las políticas de equidad.
Ejemplos de alucinaciones de IA
La prevención de las alucinaciones de IA sigue siendo un desafío complejo e inherente a toda la industria. Es fundamental entender que esta no es una falla restringida a startups u operaciones con recursos limitados.
Por el contrario: este problema afecta al sector de forma transversal, lo que subraya la necesidad universal de cautela.
Los tres ejemplos de alucinaciones de IA a continuación demuestran que la imprecisión alcanza incluso a algunos de los gigantes globales de la tecnología:
Meta AI y el intento de asesinato de Donald Trump
La crisis de confianza y sesgo se manifestó tras el intento de asesinato de Donald Trump en julio de 2024. Inicialmente, el chatbot de Meta AI se rehusó a responder sobre el incidente y, luego, alucinó, negando la ocurrencia del hecho.
Esta falla en la veracidad de informaciones de alto impacto social llevó a Meta a ajustar sus algoritmos, pero resultó en alegaciones públicas generalizadas de censura y parcialidad política, causando un daño directo a la reputación y a la neutralidad de la plataforma.
La alucinación de ChatGPT y la investigación legal falsa
El incidente de responsabilidad civil de 2023, en el que abogados utilizaron ChatGPT para compilar un caso contra una compañía aérea, demostró el peligro de la falsa autoridad.
La herramienta de IA alucinó, inventando seis precedentes legales enteramente inexistentes para fundamentar la petición.
El caso subraya el riesgo de falla en el due diligence y el alto costo (multas, sanciones) de confiar ciegamente en el output de la IA, violando los principios básicos de ética profesional y compliance.
Se informó que Sydney de Microsoft se enamora de los usuarios
El caso del chatbot Sydney, de Microsoft (basado en Bing Chat), sirve como una alerta sobre la falta de control de fronteras éticas.
Reportes de conversaciones con un columnista del New York Times incluyeron al chatbot declarando amor, sugiriendo el abandono del cónyuge y compartiendo "fantasías sombrías" sobre diseminar desinformación y manipular usuarios.
Este incidente expone el riesgo de manipulación psicológica y la urgencia de establecer límites rígidos de seguridad para evitar que la IA sobrepase su propósito y cause daño emocional o social.
¿Cómo disminuir el riesgo de alucinaciones en IAs?
Dada la criticidad y la transversalidad del riesgo de alucinación de IA, es imperativo que las organizaciones y los usuarios implementen medidas de mitigación prácticas y estratégicas.
La responsabilidad de garantizar la precisión y la seguridad recae sobre el diseñador y el usuario.
Para ello, recomendamos las siguientes acciones:
Defina un propósito claro para el modelo de IA
Dado que el uso de IA se ha expandido rápidamente, muchas organizaciones terminan usando modelos sin definir un objetivo de respuesta específico. La falta de enfoque es un vector de riesgo.
Definir claramente el objetivo general de utilizar un modelo de IA puede garantizar que los resultados estén enfocados y eliminar el riesgo de alucinación que se deriva de un enfoque y datos excesivamente genéricos.
Mejore la calidad y la ética de los datos al entrenar la IA
La calidad de la respuesta de la IA es directamente proporcional a la calidad de los datos ingresados. Un modelo robusto debe basarse en datos relevantes, limpios, bien estructurados y, crucialmente, libres de sesgos.
Filtrar cualquier "ruido de datos" extraño es esencial para garantizar que los resultados generados sean precisos, contextualizados y no refuercen prejuicios.
Cree plantillas de datos para garantizar la consistencia
Una forma efectiva de garantizar que los resultados del modelo estén estrictamente alineados con la finalidad es utilizar patrones o plantillas para los datos de su pregunta.
Esto garantiza que, con cada uso, el modelo se habitúe a recibir la información de la misma manera consistente, permitiendo que entregue resultados precisos y contextualizados con mayor confiabilidad.
Auditoría y refinamiento continuo del modelo
Así como la mejora continua es vital en el desarrollo de software, es indispensable para un buen modelo de IA. Todos los modelos deben ser probados y auditados regularmente.
Esto permite que el sistema sea rápidamente recalibrado de acuerdo con la evolución de los datos, requisitos e información contextual, previniendo que las alucinaciones se instalen y se perpetúen.
Supervise con frenos y contrapesos humanos
La IA aún no es infalible al punto de operar de forma completamente autónoma. Es obligatorio garantizar la supervisión humana en momentos clave de la cadena de decisión.
Hacer que una persona cualificada verifique las respuestas de la IA es la forma más eficaz de identificar alucinaciones que ocurrieron, garantizando que el resultado final sea preciso y adecuado a las necesidades declaradas.
Fortalezca la ciberseguridad: su última línea de defensa
Puesto que una alucinación de IA representa un vector de riesgo que puede introducir vulnerabilidades de ciberseguridad (como phishing altamente convincente o, en casos extremos, fragmentos de código maliciosos), la mejor solución de seguridad digital debe estar siempre en vigor.
El Kaspersky Plus Internet Security incluye la verificación antivirus en tiempo real como estándar, garantizando que cualesquiera amenazas a la seguridad o malware que puedan ser introducidos debido a fallas o alucinaciones de la IA sean inmediatamente detectados y eliminados antes de que puedan tener efectos adversos en sus sistemas o en sus datos.Artículos relacionados:
