Alucinaciones de la IA vs Desinformación: Explicamos las Diferencias Clave

Cuando una IA comete un error, se le suele llamar alucinación. Cuando una persona difunde una mentira, eso es desinformación. Ambas te dan datos incorrectos, pero provienen de lugares completamente diferentes.

Saber de cuál se trata es bastante importante, especialmente si estás utilizando herramientas de IA para que te ayuden en tu trabajo o investigación.

La forma en que comienza cada problema y cómo crece no es la misma. Esto es clave para descubrir qué salió mal y cómo solucionarlo, o al menos cómo evitarlo la próxima vez.

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¿Qué es la alucinación de la IA frente a la desinformación?

Es fácil confundir estos dos conceptos. Ambos terminan en que obtienes información incorrecta, pero los caminos que toman para llegar allí son totalmente distintos.

¿Qué es una alucinación de la IA?

Piensa en ello como un fallo del sistema. Una IA alucina cuando genera con total seguridad algo falso. Esto sucede debido a fallos en su entrenamiento o simples errores en su proceso de predicción. Estos modelos funcionan adivinando la siguiente palabra más probable en una secuencia.

No buscan la verdad; están organizando texto para que suene bien. Por ello, es crucial aprender cómo reducir las alucinaciones de la IA al escribir estableciendo límites estrictos.

El Instituto de IA Centrada en el Humano de Stanford señaló en un informe de 2023 que estas invenciones se vuelven más comunes cuando se le pregunta a una IA sobre temas que no comprende del todo.

¿Qué es la desinformación?

Esta comienza con nosotros. La desinformación es información falsa o engañosa compartida por personas. La clave aquí es la intención: por lo general, la comparte alguien que la cree, o que al menos no tiene la intención de causar daño.

Comprender la propagación de noticias verdaderas y falsas en línea demuestra que la desinformación a menudo se difunde a través de redes sociales donde la confianza pesa más que la verificación crítica.

Se propaga a través de errores involuntarios, sesgos o simplemente por no tener la historia completa. Compartir un artículo antiguo sobre un tratamiento de salud, pensando que es actual, es un ejemplo típico.

Organizaciones como la OMS utilizan este término específicamente para referirse a la información inexacta que no es deliberadamente maliciosa.

¿Por qué todo el mundo las confunde?

El resultado es el mismo: te quedas con un dato falso. Pero la mecánica no lo es. Una alucinación es un error de la máquina. La desinformación es un comportamiento humano.

La confusión ocurre cuando una persona toma el resultado alucinado de una IA y lo comparte en línea. De repente, un fallo técnico se convierte en un problema social.

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Diferencias clave entre la alucinación de la IA y la desinformación

Las principales diferencias radican en dónde comienzan y cómo se mueven.

Una comparación directa

Cómo funcionan realmente

Una alucinación de la IA es un poco como un autocompletado muy inteligente pero muy propenso a fallar. El sistema tiene un vacío en su conocimiento y, en lugar de admitirlo, inventa algo plausible para llenar el espacio.

La desinformación viaja a través de las personas. Se ve impulsada por las emociones, el miedo, el entusiasmo, el deseo de confirmar lo que ya pensamos y por el simple hecho de repetirse lo suficiente como para que empiece a sonar real.

He aquí una analogía sencilla: si una alucinación de la IA es una calculadora que te da 2 + 2 = 5 debido a un error de software, la desinformación es tu amigo diciéndote que la respuesta es 5 porque lo aprendió mal.

Cuando se combinan

Aquí es donde las cosas se complican. Una IA podría alucinar una estadística falsa y un humano podría compartirla. Esto crea un ciclo donde la falsedad original se vuelve más difícil de rastrear.

La investigación sobre la consistencia interna de los grandes modelos de lenguaje es muy útil en este punto, ya que analiza cómo estos modelos pueden generar contenido engañoso que parece perfectamente auténtico para el lector promedio.

Otras personas lo ven, confían en ello e incluso pueden reintroducirlo en otro sistema de IA. Este bucle hace que la falsedad original sea más difícil de rastrear y de erradicar.

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¿Qué causa las alucinaciones de la IA?

La razón principal es que los modelos de lenguaje de IA no están diseñados para decir la verdad. Están diseñados para escribir frases que suenen bien. Esto genera algunos problemas técnicos específicos.

Funcionan adivinando, no sabiendo

Estos modelos operan basándose en probabilidades. Predicen la siguiente palabra según los patrones en sus datos de entrenamiento, no verificando un hecho. Si una secuencia de palabras que parece factible resulta ser falsa, la IA la generará de todos modos.

Prioriza un lenguaje coherente por encima de la información precisa. Cuando le preguntas sobre algo poco conocido o muy nuevo, sus predicciones se vuelven menos confiables.

Un artículo de MIT Technology Review señaló que las preguntas muy específicas son un desencadenante común de estas invenciones.

Su material de entrenamiento tiene vacíos

Los datos de los que aprenden estas IA son masivos, pero tienen fallas. Pueden estar incompletos, desactualizados o llenos de afirmaciones contradictorias. Si el modelo no fue entrenado con suficiente información sobre un evento o concepto en particular, tendrá un vacío de conocimiento.

Para completar tu solicitud, improvisará, uniendo patrones de temas relacionados para crear una respuesta plausible pero inventada.

A veces no entienden lo que estás preguntando

Esto se conoce como deriva semántica. La IA podría aferrarse a una sola palabra de tu instrucción y desarrollarla, perdiendo de vista tu pregunta real.

Esto da lugar a respuestas basadas en una suposición errónea, completamente fuera de tema o que establecen vínculos inventados entre ideas no relacionadas.

Al seleccionar software para investigar, saber cómo elegir una herramienta de escritura con IA que priorice el respaldo en hechos del mundo real en lugar de "adivinar" de forma creativa es vital para mantener la integridad.

¿Cuándo es más probable que ocurran las alucinaciones?

Las verás con más frecuencia bajo ciertas condiciones:

• Cuando tu pregunta es vaga o tiene múltiples significados.

• Cuando el tema es tan nuevo o especializado que los datos de la IA son escasos.

• Cuando pides algo muy amplio, como "todo sobre X".

• Cuando solicitas específicamente números precisos, fuentes o citas, la IA a menudo las inventará para cumplir con tu solicitud.

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Cómo se propaga la desinformación en la era de la IA

La forma en que se mueve la información falsa hoy en día es diferente. Las herramientas de IA no inician el fuego, pero pueden echarle gasolina.

Las personas son el motor

La desinformación se propaga porque la creemos. Confiamos en nuestros amigos, nos gustan las historias que encajan con nuestras opiniones y compartimos cosas que nos generan enojo o esperanza. Las redes sociales toman estos comportamientos humanos naturales y aumentan exponencialmente su velocidad.

El Foro Económico Mundial ha catalogado esta amenaza combinada (sesgo humano más escala digital) como un riesgo global importante.

Cómo la IA alimenta el problema

Los sistemas de IA pueden tomar una sola información falsa y multiplicarla. Lo hacen de varias maneras:

• Pueden producir miles de artículos, publicaciones o comentarios basados en una idea errónea.

• Escriben con un tono seguro y experto que hace que el contenido parezca confiable.

• Si sus datos de entrenamiento ya contenían desinformación, podrían repetirla y reforzarla.

Esto nos lleva a un nuevo riesgo con respecto a los descubrimientos matemáticos a partir de modelos de lenguaje, donde incluso los sistemas automatizados de alto nivel pueden propagar errores sistémicos si no son verificados adecuadamente por expertos en la materia.

El nuevo ciclo de vida de una mentira

Este es un patrón común hoy en día:

• Un modelo de IA, tal vez a través de una alucinación, genera una afirmación falsa.

• Una persona lo lee, asume que es verdad porque se ve profesional y lo publica en línea.

• Otros lo ven, confían en la persona que lo compartió y lo vuelven a publicar.

• La idea gana fuerza y empieza a parecer de conocimiento público.

Este ciclo no solo propaga el dato falso original. También daña la confianza en los propios sistemas de IA, porque sus resultados alimentan directamente la confusión. Esto hace que verificar las fuentes de forma manual sea más crucial que nunca.

Riesgos e impacto en el mundo real

Conocer la diferencia entre un fallo de IA y una mentira humana no es solo algo académico. Importa en entornos donde los errores tienen consecuencias graves.

In investigación y ciencia

Las alucinaciones pueden dar lugar a datos inventados o fuentes falsas. Para evitarlo, todo investigador debería utilizar un gestor de citas para asegurarse de que cada referencia mencionada realmente exista en el mundo real.

Utilizar una IA para ayudar a escribir un artículo académico puede salir muy mal. Si la herramienta alucina, podría inventar un estudio, falsear datos o citar una fuente inexistente.

Un investigador que incluya esta información falsa podría enfrentarse al rechazo de su artículo o, peor aún, a un artículo publicado que luego deba ser retirado.

Su reputación se vería directamente afectada. Si trabajas en el ámbito académico, también vale la pena saber cómo declarar claramente el uso de IA en la escritura académica para que tus métodos sigan siendo transparentes.

Ya existen casos documentados en los que referencias falsas generadas por IA se han colado en borradores enviados para revisión por pares.

En derecho y medicina

Aquí las consecuencias son aún mayores. Un abogado que utilice una IA que alucine un precedente o una ley podría construir un caso sobre una base que no es real.

En el área de la salud, un médico o enfermero que confíe en la IA como apoyo para el diagnóstico médico podría recibir una sugerencia muy segura, pero completamente incorrecta.

Estos escenarios no son hipotéticos; son la razón por la que los expertos insisten en que cada uno de los resultados de la IA en estos campos debe ser revisado por un profesional frente a fuentes verificadas.

La pérdida de confianza

Cuando las personas encuentran errores repetidamente en el contenido generado por IA, dejan de confiar en ella. Esto no se limita a un solo bot.

Una preocupación más amplia en los círculos académicos y profesionales es que la avalancha de trabajos asistidos por IA con imprecisiones ocultas podría debilitar poco a poco la confianza del público en los descubrimientos publicados, los documentos legales y el asesoramiento médico en general.

La herramienta diseñada para impulsar el progreso podría, por el contrario, hacernos dudar de todo.

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Cómo detectar alucinaciones de la IA y desinformación

Aquí tienes algunas formas prácticas de comprobar lo que te dice una IA.

Una verificación rápida: Antes de confiar en la respuesta de una IA, repasa estos puntos:

• ¿Hay fuentes o citas? Compruébalas.

• ¿Puedes confirmar los datos utilizando un sitio web o base de datos confiable en la que ya confíes?

• ¿El texto suena demasiado seguro de sí mismo, como si presentara opiniones como verdades absolutas?

• ¿Has consultado un par de fuentes distintas para ver si dicen lo mismo?

Cómo se ve una "alucinación" de la IA: Cuando una IA inventa información, podrías notar:

• Referencias que no existen, como un estudio falso o una noticia inventada.

• Detalles que cambian o no cuadran si lees con detenimiento.

• Explicaciones que suenan muy fluidas y profesionales, pero que en realidad son vagas o vacías cuando las analizas bien.

Por ejemplo, podría citar un artículo de un investigador real, pero ese artículo específico nunca llegó a publicarse.

Cómo se ve la desinformación: El contenido diseñado para engañar suele tener estos rasgos:

• Lenguaje que intenta provocarte emociones fuertes (enojo, miedo, entusiasmo) para convencerte.

• Una ausencia total de enlaces a fuentes confiables y verificables.

• La misma afirmación aparece repetidamente, pero solo en blogs o cuentas de redes sociales conocidas por su información de baja calidad.

Comparación de cómo detectar cada problema

En resumen, necesitas verificar ambos casos. Pero detectar una alucinación de la IA significa prestar especial atención a detalles técnicos extraños e inconsistencias en la información misma.

Cómo prevenir y reducir las alucinaciones de la IA

Puedes tomar medidas específicas para que las respuestas de la IA sean más confiables. Para ver una lista más detallada de tácticas, consulta los métodos prácticos para reducir las alucinaciones de la IA al escribir.

Escribe mejores instrucciones: La forma en que preguntas importa. Las instrucciones claras y específicas le dan a la IA menos margen para inventar cosas.

• No preguntes: "Explica el cambio climático".

• En su lugar, prueba con: "Resume las principales conclusiones de tres estudios revisados por pares sobre el cambio climático publicados después de 2020".

Utiliza sistemas con acceso a datos externos: Algunas herramientas de IA están conectadas a bases de datos en tiempo real o fuentes de conocimiento. Este método, a menudo llamado Generación Recuperada Aumentada (RAG), ayuda al vincular la respuesta de la IA a documentos y hechos reales. Es una característica común en los sistemas más modernos diseñados para la precisión.

Mantén a un humano al mando: El mejor control de calidad es una persona. No te limites a copiar y pegar la respuesta de una IA. Diseña un proceso donde un humano revise el trabajo.

Un flujo de trabajo sólido se ve así:

• Permite que la IA cree un primer borrador.

• Verifica cada afirmación de ese borrador con fuentes de confianza.

• Edita y finaliza el texto tú mismo.

Algunas reglas prácticas

• Ten siempre a mano una fuente confiable (como una revista científica reconocida o un conjunto de datos oficiales) para contrastar los hechos.

• Ten especial cuidado con la información muy especializada o poco conocida. Es más probable que la IA se equivoque en estos temas.

• Anota de dónde obtuviste la información mientras investigas, para poder rastrearla más adelante.

• Lee el resultado final con ojo crítico. Si algo no te suena bien, probablemente no lo esté.

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Conoce la diferencia antes de que te cueste caro

Es fácil confundir las cosas cuando aparece información inexacta y todo parece convincente a primera vista. Empiezas a dudar de lo que es real, y esa confusión añade riesgos innecesarios.

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La decisión más inteligente es identificar de dónde proviene el error y verificarlo mediante un proceso claro. Herramientas de primera línea como Jenni te ayudan a mantenerte organizado mientras revisas tu trabajo. No sustituirá tu análisis crítico, pero te ofrece un camino seguro para mantener tu contenido preciso, pulido y totalmente confiable.