A muchas personas ya les ha pasado: le preguntan algo a un sistema de inteligencia artificial, como ChatGPT u otros similares, y reciben una respuesta larga, convincente… pero falsa. Este fenómeno tiene un nombre: alucinaciones de la IA. No hablamos de visiones ni sueños, sino de momentos en los que la máquina se “inventa” información que parece cierta, pero no lo es.
Un estudio reciente de OpenAI explica que esto no es un fallo técnico puntual, sino una consecuencia de cómo están diseñados estos sistemas. En pocas palabras: prefieren sonar seguros aunque no tengan la razón antes que decir “no lo sé”.
¿Por qué ocurre esto?
Los modelos de lenguaje (asistentes que responden en texto) aprenden leyendo cantidades enormes de información, como si repasaran millones de libros, artículos y páginas web. Su trabajo consiste en predecir la palabra más probable que debe venir después de otra.
Eso significa que su prioridad es sonar fluidos, naturales y convincentes, no necesariamente dar siempre la respuesta exacta.
Un ejemplo sencillo: imagina un examen en el colegio. Si dejar una pregunta en blanco resta puntos, ¿qué haces? Seguramente arriesgar una respuesta aunque no estés seguro. Estos sistemas hacen lo mismo: prefieren inventar un dato con seguridad antes que callar.
¿Cómo se podría solucionar?
OpenAI propone un cambio en las reglas: enseñar a la IA a que está bien decir “no lo sé”. Así, cuando no esté segura, preferirá callarse antes que “mentir” con seguridad.
El problema es que hoy estos modelos no tienen un “medidor interno” de confianza claro. Cuando les pedimos “responde solo si estás al 90 % seguro”, lo toman como un consejo de estilo, no como una cifra real. Aun así, educarlos para rechazar preguntas cuando no tienen datos fiables puede ser un paso adelante.
¿Qué podemos hacer los usuarios?
Mientras las empresas mejoran sus sistemas, nosotros mismos podemos reducir las alucinaciones con algunos trucos sencillos:
- Pide siempre fuentes. Como en un trabajo escolar: si no hay referencias o enlaces fiables, sospecha.
- Haz preguntas claras y concretas. Cuanto más específico seas, menos se “irá por las ramas”.
- Comprueba la respuesta en otra fuente. Si varias coinciden, es más probable que sea cierto.
- Desconfía de las respuestas demasiado seguras. A veces, cuando algo suena perfecto y detallado, es cuando más riesgo hay de que sea inventado.
- No uses lo que diga la IA sin revisar. Tómalo como un borrador, no como la verdad absoluta.
Cuando la IA entra en el cine: el caso Orson Welles
El debate sobre las “invenciones” de la inteligencia artificial también ha llegado al mundo del cine. La empresa Showrunner quiere recrear con IA 43 minutos perdidos de la película The Magnificent Ambersons, de 1942, dirigida por Orson Welles.
Usarán fotos antiguas de los decorados y nuevas técnicas de animación y montaje. El resultado será una mezcla de tecnología moderna con recuerdos del pasado.
Este proyecto genera entusiasmo, porque podría recuperar una obra perdida para la historia del cine. Pero también despierta dudas:
- ¿Lo que veremos será fiel a lo que Welles quiso hacer o una interpretación inventada?
- ¿Cómo sabrá el espectador qué partes son originales y cuáles fueron creadas por la IA?
Aquí vemos de nuevo el mismo dilema: la IA rellena los huecos con lo que parece probable, pero eso no siempre coincide con la verdad.
Lo que hay detrás de las “mentiras” de la IA
En el fondo, el problema de las alucinaciones se debe a tres razones principales:
- Datos limitados. Ninguna base de datos contiene toda la verdad del mundo. Siempre habrá huecos.
- El lenguaje no es la realidad. Estos sistemas solo saben cómo se escriben las palabras, no cómo funcionan las cosas en la vida real.
- Las pruebas premian la fluidez. Mientras los exámenes de calidad sigan valorando respuestas seguras antes que honestas, la máquina seguirá inventando.
¿Qué podemos esperar en el futuro?
La solución pasa por varias medidas:
- Recompensar la honestidad. Enseñar a la IA que está bien admitir que no tiene la respuesta.
- Exigir fuentes. Sistemas que obliguen a citar documentos o enlaces.
- Avisos de confianza. Que el propio sistema señale qué respuestas son seguras y cuáles no tanto.
Y, sobre todo, educar a los usuarios. Igual que aprendimos a distinguir noticias falsas en internet, tendremos que aprender a detectar cuando una IA “se pasa de lista”.
Conclusión
Las alucinaciones de la IA no significan que estas herramientas no sirvan. Al contrario: pueden ser muy útiles siempre que sepamos cuándo confiar y cuándo verificar. Como ocurre con cualquier avance, la clave está en usarlo con criterio, precaución y sentido común.
El caso de Orson Welles muestra el mismo dilema en el cine: la IA puede rescatar lo perdido, pero también puede inventar lo que nunca existió. Y ahí está el reto: distinguir entre lo real y lo plausible.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Por qué ChatGPT y otras IA se inventan cosas?
Porque están diseñadas para sonar convincentes, no para saber la verdad absoluta. Prefieren dar una respuesta segura antes que decir “no lo sé”.
¿Cómo evitar que la IA me dé información falsa?
Haz preguntas claras, pide siempre fuentes, comprueba en varias herramientas y no uses sus respuestas sin revisar.
¿Qué significa que la IA “alucina”?
Significa que crea datos inventados que parecen reales, como si completara los huecos de su memoria con conjeturas plausibles.
¿Puede la IA ayudar en la cultura, como con el cine de Orson Welles?
Sí, puede recrear materiales perdidos, pero siempre habrá que marcar qué es real y qué es creado artificialmente para no confundir al público.
