Subtítulo: ChatGPT y otros modelos de inteligencia artificial generan a veces respuestas falsas pero convincentes. La causa está en cómo se entrenan y evalúan, y la solución es más simple de lo que parece.
Los sistemas de inteligencia artificial se han convertido en herramientas cotidianas, pero también en generadoras de confusión. Uno de sus fallos más conocidos es que a veces se inventan información: ofrecen respuestas con total seguridad, aunque en realidad sean incorrectas.
Lo curioso es que este fenómeno ocurre incluso con preguntas sencillas. Entonces, ¿por qué la IA se lo inventa?
¿Por qué los modelos de IA inventan información?
La causa no está en un fallo técnico misterioso, sino en la forma en que se entrenan y evalúan estos modelos.
Actualmente, el proceso de evaluación funciona como un examen tipo test en el que no se penalizan los errores. Esto provoca que los modelos tengan un incentivo claro: arriesgarse a dar una respuesta, porque podría ser correcta, frente a admitir que no lo saben, que siempre les daría cero puntos.
En la práctica, la IA aprende a “apostar” y a conjeturar. Por eso vemos respuestas que suenan convincentes aunque no sean reales.
¿Qué diferencia hay entre modelos antiguos y nuevos?
Los modelos más antiguos solían arriesgar más, lo que les daba una ligera ventaja en aciertos, pero también muchos más errores inventados.
En cambio, los modelos más recientes están diseñados para ser más “humildes”: prefieren abstenerse si no están seguros, lo que reduce notablemente las alucinaciones o respuestas falsas.
En otras palabras, un modelo moderno tiende a decir “no lo sé” antes que inventar un dato.
¿Cuál es el origen técnico de estas invenciones?
La base del problema está en cómo funciona el entrenamiento: predecir la siguiente palabra.
Esto convierte a los modelos en expertos en generar texto coherente —gramática impecable, frases bien construidas—, pero no en memorizar datos concretos o poco frecuentes. Por ejemplo, recordar la fecha de nacimiento de una persona poco conocida es algo que se les da muy mal.
El resultado: producen una respuesta que suena plausible, pero que en realidad es inventada.
¿Cómo se puede evitar que la IA se invente cosas?
La solución pasa por cambiar los incentivos en la evaluación.
Si en lugar de premiar las conjeturas se penalizan más los errores que las abstenciones, los modelos se verán motivados a reconocer sus límites en lugar de “jugársela”.
En resumen: que la IA se invente información no es inevitable, sino una consecuencia directa de cómo se mide su rendimiento.
La inteligencia artificial no miente porque quiera, sino porque el sistema actual le recompensa más por adivinar que por callar.
La clave está en diseñar evaluaciones que premien la honestidad del “no lo sé”. Así, en lugar de un chatbot que suena convincente pero poco fiable, tendremos herramientas más útiles, transparentes y seguras para todos.