3.3. Las alucinaciones de la IA
Las alucinaciones en los resultados de la inteligencia artificial generativa (IAG), como los modelos de lenguaje o los generadores de imágenes, se refieren a los casos en los que estos sistemas producen información incorrecta, incoherente o sin sentido en relación con la información de entrada proporcionada o las expectativas reales. Este fenómeno se produce por varias razones, incluyendo las limitaciones en el entrenamiento de datos, los errores en el algoritmo o la incomprensión del contexto. Por ejemplo:
- Modelos de lenguaje:
- Información ficticia: un modelo de lenguaje podría generar una fecha incorrecta de un acontecimiento histórico si no ha sido entrenado adecuadamente con datos históricos precisos. Por ejemplo, si un usuario pide «¿Cuándo empezó la Segunda Guerra Mundial?» y el modelo responde incorrectamente «1942» en lugar de «1939».
- Detalles inventados: en la generación de texto, un modelo podría inventar nombres, lugares o hechos que no existen. Por ejemplo, al escribir una historia, el modelo podría crear un personaje «Presidente de la República de Fantasía», un país que no existe.
- Generadores de imágenes:
- Elementos visuales incoherentes: en la creación de imágenes a partir de descripciones textuales, un sistema puede generar una imagen de un «gato volador con alas de pájaro». Esto podría ser el resultado de la IA intentando fusionar características de diferentes animales en una sola imagen.
- Combinaciones imposibles: un modelo puede generar una imagen de un paisaje con elementos que no suelen coexistir, como por ejemplo una playa cubierta de nieve.
- Modelado predictivo:
- Predicciones erróneas: en modelos predictivos, como los utilizados en finanzas, un modelo puede alucinar resultados exagerados, como predecir un aumento del 500 % en la acción de una empresa del IBEX 35 sin ningún fundamento realista, potencialmente a causa de sesgos en los datos o sobreajustes.
Estos ejemplos ilustran como las alucinaciones se pueden manifestar de maneras que hacen que los resultados generados por la IAG sean menos útiles, poco fiables o directamente engañosos. Es importante que los desarrolladores de sistemas IAG implementen controles y validaciones para minimizar estas incidencias y mejorar la fiabilidad de sus modelos.