Alucinaciones de la IA: cuando la IA inventa cosas (y por qué)

La mentira confiada

La IA me dijo que la Torre Eiffel fue construida en 1889 para la Exposición Universal. Correcto.

La IA me dijo que fue diseñada por Gustave Eiffel. Correcto.

La IA me dijo que originalmente estaba destinada a ser desmantelada después de 20 años. Correcto.

La IA me dijo que fue pintada de rosa brillante en 1962 para celebrar la independencia francesa. Completamente falso. Lo dijo con confianza. Con detalles específicos. Totalmente inventado.

Eso es una alucinación. La IA genera información falsa presentada como un hecho. Entender por qué sucede esto es importante. Porque confiar en una IA que alucina es peligroso.

Qué son realmente las alucinaciones de la IA

Una alucinación es cuando la IA genera información que es fácticamente incorrecta, sin sentido o infiel al material de origen. Pero la presenta con confianza. Como si lo supiera.

• No son errores aleatorios: Las alucinaciones no son errores tipográficos. Son falsedades que suenan plausibles. Que la Torre Eiffel fuera pintada de rosa suena plausible. Año específico. Razón específica. Simplemente incorrecto.
• Alta confianza, baja precisión: La IA no dice "quizás" o "posiblemente". Afirma hechos. Sin rodeos. Sin marcadores de incertidumbre. Entrega confiada de información falsa.
• Tipos de alucinaciones: Alucinaciones fácticas: Información incorrecta sobre cosas reales. "Einstein ganó el Premio Nobel en 1922" (fue en 1921).

• Entidades fabricadas: Inventar cosas que no existen. "El estudio innovador del Dr. Johnson en 2019..." (no existe tal estudio).
• Resúmenes infieles: Resumir texto incorrectamente. Añadir afirmaciones que no están en la fuente. Omitir calificadores cruciales. Cambiar el significado.
• Inconsistencias lógicas: Contradecirse a sí misma. El párrafo 1 dice X. El párrafo 3 dice no-X. Ambos afirmados con confianza.

Todo presentado como verdad. Eso es lo que hace que las alucinaciones sean peligrosas.

Por qué ocurren las alucinaciones

Comprender la causa ayuda a comprender la solución:

Finalización de patrones, no recuperación de conocimiento:

Las redes neuronales no tienen una base de datos de hechos. Completan patrones. "La Torre Eiffel fue pintada..." activa la coincidencia de patrones. Rosa + celebración + año suena plausible. El modelo completa el patrón. Pero el patrón no se basa en hechos.

Es un autocompletado sofisticado. No una búsqueda de hechos. El modelo predice qué palabras deben seguir. A veces esas palabras forman falsedades.

Limitaciones de los datos de entrenamiento:

El modelo aprende de los datos de entrenamiento. Si el tema es raro en los datos de entrenamiento, el modelo adivina. Esas conjeturas pueden ser incorrectas. Temas de baja frecuencia = mayor riesgo de alucinación.

Ejemplo: Preguntar sobre un artículo de investigación específico de 2023. Si no está en el entrenamiento (la fecha límite de entrenamiento fue 2022), el modelo extrapola. Crea un artículo que suena plausible pero es falso.

• Sobre-generalización: El modelo ve el patrón X→Y con frecuencia. Asume que es universal. Lo aplica al caso Z donde no se cumple. Genera información incorrecta por falsa generalización.
• Sesgo de confirmación en la generación: Una vez que el modelo comienza una dirección, continúa. El primer token sugiere "rosa" → los siguientes tokens refuerzan la narrativa rosa. Historia coherente. Simplemente falsa.

Los modelos de lenguaje son máquinas de consistencia. Mantienen narrativas coherentes. Eso no significa que esas narrativas sean verdaderas.

Sin verificación de la verdad:

Los modelos no verifican los hechos. No hay verificación interna. No hay un paso de "¿es esto cierto?". Optimizan la fluidez y la coherencia. La verdad es secundaria. En realidad, la verdad no es un objetivo explícito en absoluto.

Ejemplos reales de alucinaciones

Casos documentados:

• Citas legales (ChatGPT en los tribunales): Un abogado usó ChatGPT para investigar casos. El modelo citó varios precedentes. Nombres de casos. Decisiones judiciales. Fallos específicos. El abogado los presentó. Problema: esos casos no existían. Inventados por la IA. El abogado se enfrentó a sanciones. La IA alucinó precedentes legales.
• Información médica: El usuario pregunta sobre una enfermedad rara. La IA proporciona síntomas, tratamientos, nombres de medicamentos. Suena médico. Cita dosis específicas. Pero combina nombres de medicamentos reales con usos incorrectos. O inventa tratamientos inexistentes. Peligroso si se sigue.
• Fuentes académicas: "Según un estudio de 2020 de Smith et al. publicado en Nature..." Revista específica. Autores. Año. El estudio no existe. Completamente fabricado. Pero sigue el patrón de citas reales.
• Eventos históricos: "El Tratado de París de 1783 incluía disposiciones sobre..." Añade disposiciones que no estaban en el tratado. O fusiona detalles de diferentes tratados. Revisión histórica que suena plausible.
• Generación de código: La IA genera código usando una biblioteca. Inventa métodos API que no existen. O usa nombres de métodos correctos con firmas incorrectas. El código parece correcto. No se ejecuta. API alucinada.

Todos los ejemplos comparten: presentación plausible, detalles específicos, falsedad completa.

Detección de alucinaciones

¿Cómo detectarlas?

• Verificar detalles: Las afirmaciones específicas son verificables. "Estudio de X en la revista Y año Z" → búscalo. Las alucinaciones a menudo incluyen detalles falsos específicos. Verifícalos.
• Referencia cruzada: Múltiples fuentes. Si la IA dice algo sorprendente, verifícalo en otro lugar. Wikipedia. Fuentes oficiales. Bases de datos de investigación reales. No confíes solo en la IA.
• Buscar lenguaje de cobertura: La incertidumbre real incluye "puede", "posiblemente", "según algunas fuentes". La confianza absoluta en temas oscuros es sospechosa. Las respuestas legítimas reconocen la incertidumbre.
• Probar la consistencia interna: Haz la misma pregunta de diferentes maneras. Las alucinaciones a menudo producen respuestas inconsistentes. El conocimiento real se mantiene consistente.
• Solicitar fuentes: Pregunta a la IA dónde aprendió esto. Las alucinaciones no pueden citar fuentes reales. Podrían inventar fuentes, pero puedes verificarlas.
• Revisión de expertos en el dominio: Los expertos reconocen las alucinaciones en su campo. La sutil incorrección destaca. Para aplicaciones críticas, la revisión de expertos es obligatoria.

Estrategias de mitigación

Cómo reducir las alucinaciones:

Generación aumentada por recuperación (RAG):

No confíes solo en el entrenamiento del modelo. Recupera documentos relevantes. Basa las respuestas en el texto recuperado. El modelo ve: "Aquí está el material de origen. Responde basándote en esto."

Reduce la alucinación. El modelo sigue generando texto, pero basado en documentos reales. Todavía no es perfecto (puede malinterpretar las fuentes), pero mucho mejor.

• Decodificación restringida: Limita lo que el modelo puede decir. Proporciona listas de entidades, bases de datos de hechos, valores permitidos. El modelo solo puede usar información aprobada. Las alucinaciones se reducen al conjunto aprobado.
• Calibración de confianza: Entrena modelos para expresar incertidumbre. Baja confianza en temas raros. Alta confianza en temas bien cubiertos. El usuario ve las puntuaciones de confianza. Sabe cuándo ser escéptico.
• Ajuste fino en la factualidad: Entrena modelos específicamente para ser fácticos. Recompensa las afirmaciones verdaderas. Penaliza las falsas. Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana centrado en la verdad, no solo en la utilidad.
• Cadena de verificación: El modelo genera una respuesta. Luego la verifica. Auto-verificación. "¿Es esta afirmación precisa? ¿Puedo encontrar pruebas que la respalden?" Detecta algunas alucinaciones antes de la salida.
• Consenso de múltiples modelos: Pregunta a varios modelos. Si están de acuerdo, es probable que sea correcto. Si no están de acuerdo, investiga. Las alucinaciones suelen ser específicas del modelo. El consenso aumenta la confianza.
• Vinculación explícita de fuentes: Requiere citas para cada afirmación. Si el modelo no puede citar una fuente, no hagas la afirmación. Fuerza la fundamentación. Reduce las afirmaciones sin respaldo.

Enfoques basados en restricciones (el ángulo de Dweve)

Los sistemas de restricciones binarias ofrecen un camino diferente:

• Representación explícita del conocimiento: Las restricciones codifican los hechos explícitamente. "La entidad X tiene la propiedad Y." No patrones estadísticos. Conocimiento codificado real. La recuperación es determinista. Sin generación a partir de patrones difusos.
• Salidas verificables: Cada conclusión se remonta a las restricciones. "Esta respuesta proviene de las restricciones C1, C2, C3." Pista de auditoría. Verifica las restricciones. Si son correctas, la respuesta es correcta. Sin finalización de patrones ocultos.
• Sin alucinaciones generativas: Los sistemas de restricciones no generan de la misma manera. Coinciden patrones. Aplican reglas. Recuperan conocimiento. No hay una dinámica de "completa esta historia plausible". Si el conocimiento no está en las restricciones, el sistema dice "No lo sé". No fabrica.
• Conocimiento acotado: El sistema sabe lo que sabe. El grafo de conocimiento tiene aristas o no las tiene. Las restricciones existen o no existen. Binario. Límites claros. ¿Fuera de esos límites? Incertidumbre explícita.

Compromiso: Menos flexible que los modelos generativos. No puede llenar los vacíos de forma creativa. Pero para la fiabilidad fáctica, eso es una característica, no un error. El objetivo es estar restringido a la verdad.

Respuesta regulatoria europea (las alucinaciones como responsabilidad legal)

Los reguladores europeos tratan las alucinaciones como fallos graves de cumplimiento, no como errores menores.

Requisitos de transparencia de la Ley de IA de la UE: El artículo 13 exige que los sistemas de IA de alto riesgo sean "suficientemente transparentes para permitir a los usuarios interpretar la salida del sistema y utilizarla adecuadamente". Las alucinaciones —falsedades confiadas— violan directamente este principio. El artículo 15 exige "niveles adecuados de precisión, robustez y ciberseguridad". Los sistemas que generan información fabricada tienen dificultades para cumplir estos requisitos de precisión y se enfrentan a desafíos regulatorios durante las evaluaciones de cumplimiento.

Intersección con el GDPR: Cuando la IA alucina información personal (inventa credenciales, historial laboral, condiciones médicas), potencialmente crea un procesamiento de datos no autorizado según el artículo 6 del GDPR. La autoridad francesa de protección de datos (CNIL) ha establecido precedentes de aplicación para violaciones relacionadas con la IA, con multas de hasta 20 millones de euros o el 4% de los ingresos globales por infracciones graves. Esto crea responsabilidad legal por las fabricaciones generadas por la IA, tratándolas como violaciones de cumplimiento en lugar de meros errores técnicos.

Implementación en los estados miembros: Los reguladores alemanes y franceses han indicado que los sistemas de IA desplegados en infraestructuras críticas deben demostrar mecanismos de verificación de la corrección fáctica. Si bien los protocolos de prueba específicos varían según el sector, el principio es claro: los sistemas propensos a las alucinaciones se enfrentan a un escrutinio elevado en la atención médica, las finanzas y las aplicaciones críticas para la seguridad.

Por qué las alucinaciones importan para el despliegue

La base de datos de alucinaciones de IA rastrea 426 casos legales a nivel mundial que involucran fabricaciones generadas por IA. La investigación muestra tasas de alucinación entre el 58% y el 88% para modelos de propósito general al responder consultas fácticas específicas, e incluso herramientas especializadas muestran tasas de alucinación del 20% al 33%. Estos no son casos excepcionales, son desafíos arquitectónicos fundamentales.

Dominios de alto riesgo particularmente vulnerables: Los profesionales legales han documentado casos en los que la IA citó jurisprudencia inexistente, lo que llevó a sanciones profesionales. Los proyectos piloto de atención médica han revelado casos en los que la IA sugirió interacciones medicamentosas inexistentes o fabricó protocolos de tratamiento. Los servicios financieros han encontrado métricas alucinadas e informes de analistas fabricados. Los chatbots del sector público han proporcionado orientación procesal incorrecta basada en regulaciones inventadas.

El patrón en todos los sectores: Las alucinaciones crean una responsabilidad genuina: financiera, regulatoria y reputacional. Las organizaciones europeas tratan cada vez más la IA propensa a las alucinaciones como un riesgo inaceptable en aplicaciones críticas, prefiriendo sistemas con mecanismos de verificación explícitos o eligiendo restringir el despliegue de la IA a casos de uso de menor riesgo donde las fabricaciones causan un daño mínimo.

El futuro de la reducción de alucinaciones

¿Hacia dónde va esto?

• Mejor fundamentación: Integración más estrecha con bases de conocimiento. Cada afirmación respaldada por una fuente recuperable. Fundamentación obligatoria, no opcional.
• Cuantificación de la incertidumbre: Modelos que saben lo que no saben. Expresan la confianza con precisión. Señalan automáticamente las posibles alucinaciones.
• Integración de verificación de hechos: Verificación de hechos en tiempo real. El modelo genera una afirmación. El verificador de hechos la valida. Solo se emiten afirmaciones verificadas.
• Arquitecturas híbridas: Modelos generativos para la fluidez. Sistemas simbólicos para los hechos. Lo mejor de ambos. Legibilidad con fiabilidad.
• Requisitos de transparencia: La regulación podría exigir la atribución de la fuente. Cada afirmación de IA debe citar fuentes. Las alucinaciones se vuelven legalmente problemáticas. Fuerza cambios arquitectónicos.

El objetivo: IA que genere con fluidez Y veracidad. No una u otra. Ambas.

Enfoques emergentes para la reducción de alucinaciones

Instituciones de investigación de todo el mundo están desarrollando soluciones arquitectónicas al problema de las alucinaciones:

Generación con límites de confianza: Sistemas que generan múltiples respuestas candidatas, evalúan la confianza para cada afirmación y devuelven solo afirmaciones de alta confianza con atribución de fuente. Las afirmaciones de baja confianza se marcan como inciertas en lugar de presentarse como un hecho.

Bucles de verificación iterativos: Arquitecturas donde un modelo genera respuestas mientras un segundo verifica las afirmaciones con bases de conocimiento. Las contradicciones desencadenan la regeneración con correcciones, continuando hasta que la verificación pasa o el sistema declara explícitamente la incertidumbre. El costo computacional es mayor, pero las tasas de alucinación disminuyen significativamente.

Sistemas híbridos simbólico-neuronales: Combinando modelos generativos para la fluidez del lenguaje con sistemas simbólicos para la fundamentación fáctica. Cada afirmación fáctica debe existir en un grafo de conocimiento; si no, el sistema declara "no se puede verificar" en lugar de adivinar, evitando la fabricación mediante una restricción arquitectónica.

Generación primero la fuente: Invirtiendo el flujo tradicional al comenzar con fuentes verificadas, luego generando texto que explica o resume esas fuentes sin exceder el contenido de la fuente. Cada oración sigue siendo rastreable a documentos fuente específicos, lo que hace que la alucinación sea imposible por diseño.

El patrón en estos enfoques: resolver la alucinación a través de la arquitectura en lugar de esperar que un mejor entrenamiento sea suficiente. Las compensaciones —mayor costo computacional, menor flexibilidad creativa— resultan aceptables para aplicaciones donde la fiabilidad fáctica es lo más importante.

Lo que necesitas recordar

• 1. Las alucinaciones son falsedades confiadas. Detalles específicos. Sin rodeos. Completamente incorrectas. Presentación plausible.
• 2. Ocurren debido a la finalización de patrones. No a la recuperación de hechos. Los modelos predicen continuaciones plausibles. Eso no significa que sean verdaderas.
• 3. Los tipos varían. Errores fácticos, entidades fabricadas, resúmenes infieles, inconsistencias lógicas. Todo presentado como verdad.
• 4. La detección requiere verificación. Verifica los detalles. Referencia cruzada. Prueba la consistencia. Revisión de expertos. No confíes ciegamente.
• 5. Existe mitigación. RAG, decodificación restringida, calibración de confianza, cadena de verificación. No es perfecto, pero es mejor.
• 6. Los sistemas de restricciones ayudan. Conocimiento explícito. Salidas verificables. Sin fabricación generativa. Fiabilidad acotada.
• 7. El futuro mejora. Mejor fundamentación, cuantificación de la incertidumbre, verificación de hechos, arquitecturas híbridas. El progreso continúa.
• 8. Las regulaciones europeas tratan las alucinaciones con seriedad. Requisitos de precisión de la Ley de IA de la UE, reglas de procesamiento de datos del GDPR. Las fabricaciones crean una posible responsabilidad: financiera, regulatoria y reputacional.
• 9. Los sectores de alto riesgo se ven particularmente afectados. Servicios legales, de salud, financieros, públicos. Casos documentados de sanciones profesionales, fallos de despliegue, exposición a la responsabilidad. La prevención es esencial para aplicaciones críticas.
• 10. Surgen soluciones arquitectónicas. Generación con límites de confianza, verificación iterativa, sistemas híbridos simbólico-neuronales, enfoques primero la fuente. Investigación que aborda la alucinación a través del diseño, no solo del entrenamiento.

En resumen

Las alucinaciones de la IA son fundamentales para las arquitecturas actuales. No son errores. Son características de los sistemas de coincidencia de patrones. Los modelos completan secuencias plausibles. Esas secuencias no están garantizadas como verdaderas.

El peligro es la confianza. La IA no dice "quizás" o "probablemente". Afirma. Los usuarios confían. Esa confianza está mal depositada en el contenido alucinado.

Existen soluciones. Generación aumentada por recuperación. Sistemas basados en restricciones. Capas de verificación. Ninguna es perfecta. Pero todas reducen el riesgo de alucinación.

Las aplicaciones críticas exigen fiabilidad. Diagnóstico médico. Investigación legal. Asesoramiento financiero. Las alucinaciones son inaceptables. La arquitectura importa. Elija sistemas diseñados para la factualidad, no solo para la fluidez.

Para uso general, sea escéptico. Verifique las afirmaciones. Verifique las fuentes. Referencia cruzada. No asuma que la IA sabe. Predice. A veces se equivoca. Equivocarse con confianza es el tipo más peligroso.

El futuro de la IA debe abordar esto. No solo generar. Generar con veracidad. Con fuentes verificables. Incertidumbre explícita cuando sea apropiado. Eso es una IA confiable. No lo que tenemos hoy. Pero lo que debemos construir mañana.

Los marcos regulatorios como la Ley de IA de la UE reconocen las alucinaciones como desafíos fundamentales para la confiabilidad de la IA. Al exigir precisión, transparencia y robustez, estas regulaciones impulsan el desarrollo hacia mecanismos de verificación y soluciones arquitectónicas. La pregunta no es si abordar las alucinaciones, sino si hacerlo de forma proactiva a través de un mejor diseño o de forma reactiva después de fallos de despliegue.

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