¿Qué son las alucinaciones de la IA? Causas, casos y 11 soluciones

Las alucinaciones de la IA ocurren cuando una inteligencia artificial generativa produce contenido erróneo o inexistente, pero responde con un tono seguro. En este artículo explicamos las causas de las alucinaciones de la IA, 5 ejemplos y su impacto en el trabajo, además de recopilar 11 métodos para solucionar las alucinaciones de la IA que tanto usuarios comunes como empresas pueden implementar.

Las alucinaciones de la IA se refieren a cuando la inteligencia artificial generativa produce información errónea, inventada o que no coincide con las fuentes de datos, pero responde con un tono seguro. Este fenómeno también se conoce como "decir mentiras con total seguridad". Las causas de las alucinaciones de la IA están relacionadas con la forma en que los modelos generan contenido: la IA generativa predice la siguiente palabra basándose en los datos de entrenamiento y el contexto. Cuando los datos son insuficientes, contienen errores o a la pregunta le falta contexto, el modelo puede inventar contenido inexistente, como fabricar el autor y la fuente de un artículo académico.

A continuación se explican 5 factores comunes que provocan las alucinaciones de la IA.

Causa 1 de las alucinaciones de la IA: El modelo predice texto por probabilidad

Las herramientas de IA generativa calculan la probabilidad de que aparezca la palabra siguiente en función del texto anterior para formar oraciones paso a paso. El objetivo del modelo es generar contenido que cumpla con las reglas gramaticales, por lo que el proceso de respuesta no siempre verifica si un evento, persona o dato existe, lo que puede resultar en información errónea.

Causa 2 de las alucinaciones de la IA: Datos de entrenamiento incompletos u obsoletos

Las respuestas del modelo provienen de sus datos de entrenamiento. Si los datos carecen de contenido en un área específica, contienen errores o no cubren eventos recientes, el modelo podría usar la información existente para adivinar la respuesta, algo que ocurre con frecuencia en temas cambiantes como noticias de última hora, precios de productos o regulaciones.

Causa 3 de las alucinaciones de la IA: Dificultad para comprender contextos complejos

Si el contenido introducido contiene preguntas con múltiples enfoques diferentes, es posible que la IA no logre mantener la relación lógica entre el antes y el después, lo que ocasiona que la respuesta se desvíe del tema.

Causa 4 de las alucinaciones de la IA: Prompts ambiguos o con premisas erróneas

Si la pregunta en sí contiene una premisa errónea, es probable que el modelo la adopte para responder. Por ejemplo, al preguntar cuáles son los capítulos de un libro que no existe, el modelo podría generar nombres de capítulos por su cuenta.

Causa 5 de las alucinaciones de la IA: Tendencia del modelo a responder en lugar de admitir desconocimiento

Algunas IAs priorizan la generación de contenido que se ajuste a la consulta del usuario. Incluso cuando los datos son insuficientes, pueden seguir complementando la respuesta; este mecanismo fomenta que la IA genere contenido especulativo con un tono seguro, convirtiéndose en una invención convincente.

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Los ejemplos de alucinaciones de la IA pueden aparecer en textos, datos, URLs e imágenes. A continuación se recopilan 5 situaciones comunes.

Ejemplo 1 de alucinación de la IA: Invención de personas o eventos inexistentes

La IA puede complementar información basándose en nombres de personas o eventos similares, haciendo que el usuario crea erróneamente que los datos existen.

Ejemplo 2 de alucinación de la IA: Proporcionar literatura, casos o URLs inexistentes

Al responder con datos de investigación, la IA puede inventar autores, nombres de tesis o años de publicación por sí misma. Por ejemplo, las alucinaciones de ChatGPT en IA pueden generar fuentes bibliográficas con formatos correctos, pero es imposible encontrar dicha literatura en Google Scholar.

Ejemplo 3 de alucinación de la IA: Generación de información de productos errónea

Cuando la información de un producto se actualiza, la IA puede utilizar erróneamente datos pasados, provocando que su respuesta difiera del sitio web oficial. Por ejemplo, el modelo podría describir una función de pago como gratuita, afectando la decisión de compra del usuario.

Ejemplo 4 de alucinación de la IA: Interpretar correlación como causalidad

Al ver que dos conjuntos de datos cambian al mismo tiempo, puede determinar que uno provoca el otro. Por ejemplo, si el volumen de búsqueda y las ventas aumentan simultáneamente durante un período determinado, la IA podría concluir que el incremento en las búsquedas causó el crecimiento de las ventas.

Ejemplo 5 de alucinación de la IA: Generación de imágenes inconsistentes con los hechos

El modelo de generación de imágenes puede representar erróneamente personajes, textos, ubicaciones o estructuras de objetos. Por ejemplo, al pedir un mapamundi, la IA podría producir nombres de lugares inexistentes.

Las alucinaciones de la IA pueden afectar la toma de decisiones empresariales, dañar la reputación de la marca o alterar los flujos de trabajo, entre otros aspectos.

Impacto en la toma de decisiones empresariales

Las empresas utilizan la IA para organizar datos corporativos; si el contenido es erróneo, afectará el juicio, por lo que la precisión de los datos proporcionados al modelo es de suma importancia.

Daño a la reputación de la marca

Publicar información errónea generada por la IA en el sitio web oficial puede hacer que los consumidores duden de las fuentes de datos de la marca. Cuando involucra a personas, derechos de autor o prejuicios, también puede derivar en problemas éticos y morales de la IA.

Afectación en el flujo de trabajo

Las alucinaciones de la IA aumentan el tiempo dedicado a verificar, modificar y reejecutar tareas. Por ejemplo, si un desarrollador de software utiliza la IA para generar una función que no existe, es posible que deba retroceder para depurar errores, retrasando el progreso original del trabajo.

Para saber cómo evitar las alucinaciones de la IA, se puede comenzar por complementar las condiciones de las preguntas, limitar las fuentes de datos y realizar verificaciones por etapas. A continuación se presentan 6 soluciones para las alucinaciones de la IA.

Proporcionar contexto claro y rangos de tiempo

Al hacer preguntas, se deben añadir escenarios de uso, región y fecha de los datos para evitar que la IA rellene por su cuenta las condiciones faltantes. Por ejemplo, al consultar precios de productos, se puede especificar la región de Taiwán y los planes vigentes.

Limitar a la IA a utilizar únicamente los datos especificados

Es posible proporcionar documentos, URLs o tablas, y exigir que la IA responda basándose estrictamente en el contenido indicado, reduciendo así la probabilidad de que el modelo cite datos de entrenamiento o especule por cuenta propia.

Exigir que no se especule ante la falta de información

Incluir en el prompt la instrucción de que la IA responda "No se puede confirmar" cuando la información sea insuficiente, indicando qué datos faltan, para evitar que el modelo genere contenido inexistente con tal de completar la respuesta.

Distinguir entre hechos, inferencias y sugerencias

Pedir a la IA que divida su respuesta en hechos, inferencias y sugerencias para que el usuario pueda verificar qué contenido tiene sustento en datos y qué parte corresponde a juicios del modelo, disminuyendo el riesgo de mezclar información.

Requerir fuentes originales verificables

Solicitar que la IA adjunte las URLs originales, los nombres de los documentos y la entidad de publicación. Una vez obtenida la respuesta, sigue siendo necesario abrir las fuentes para confirmar que la página existe y contrastar si el contenido respalda la afirmación de la IA.

Dividir problemas complejos en múltiples pasos de verificación

Se puede fragmentar la pregunta en etapas como organización de datos, verificación de fuentes, comparación de contenidos y generación de conclusiones, validando el resultado en cada paso para evitar que la información errónea avance hasta la respuesta final.

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Para mitigar el riesgo de alucinaciones en la IA generativa, las empresas pueden enfocar sus esfuerzos en actualizar las bases de datos, definir reglas para los modelos, realizar pruebas y establecer flujos de gestión basados en revisiones humanas.

Actualizar continuamente la base de conocimientos corporativa

Las empresas deben actualizar de forma periódica sus productos, precios, políticas y documentos internos, eliminando el contenido obsoleto para que el modelo pueda acceder a los datos vigentes y reducir las alucinaciones provocadas por el uso de información antigua.

Limitar el ámbito de respuesta de los modelos

Es posible configurar el modelo para que responda exclusivamente a partir de la base de conocimientos de la empresa o de documentos específicos, deteniendo la generación cuando surja una consulta ajena a dicha base.

Establecer formatos de salida fijos

Requerir que la respuesta siga campos determinados, tales como listar la respuesta, la fuente de datos y la fecha de actualización, lo que facilita la posterior fiscalización de las alucinaciones en la IA generativa.

Realizar pruebas de modelos y monitoreo de errores

Las organizaciones deben probar los modelos utilizando problemas reales, registrando las respuestas erróneas, su frecuencia de aparición y los tipos de problemas, mientras ajustan continuamente los datos y los prompts para evitar que se repitan los mismos fallos de IA.

Conservar procesos de revisión humana y retroalimentación

Los contenidos relacionados con finanzas, leyes, medicina o publicaciones externas deben ser validados por un responsable antes de su uso. Por ejemplo, al generar una explicación de reembolso en atención al cliente, es necesario contrastar primero las normas de la compañía y los datos del pedido.

A continuación se abordan aspectos como la ocurrencia de las alucinaciones de la IA, la verificación de fuentes, sus diferencias con las noticias falsas y sus efectos negativos.

¿Se pueden evitar por completo las alucinaciones de la IA?

Actualmente no es posible evitarlas por completo, pero se puede disminuir su probabilidad de aparición limitando las fuentes de datos, fragmentando las preguntas, verificando las fuentes y aplicando revisiones humanas.

¿Por qué ChatGPT responde información errónea con total seguridad?

ChatGPT genera respuestas basándose en la probabilidad de aparición de las palabras y puede complementar información cuando los datos son escasos, lo que genera afirmaciones falsas pero convincentes.

¿Pedirle a la IA que proporcione fuentes garantiza que no habrá errores?

Exigir que la IA proporcione fuentes aún puede arrojar errores; los usuarios deben abrir la página original para cerciorarse de que la fuente existe y revisar si el contenido respalda lo afirmado por la IA.

¿Qué diferencia hay entre una alucinación de la IA y una noticia falsa?

Una alucinación de la IA suele ser un error originado durante el proceso de generación del modelo, mientras que una noticia falsa es contenido inexacto difundido a través de medios, sitios web o redes sociales. No obstante, una alucinación de la IA también puede convertirse en artículo y difundirse, formando parte de las noticias falsas.

¿Qué impactos negativos pueden traer las alucinaciones de la inteligencia artificial?

Las alucinaciones de la inteligencia artificial pueden propiciar decisiones erróneas, daños a la reputación de la marca, aumento en los tiempos de trabajo o desinformación, siendo estos problemas de la inteligencia artificial retos que las empresas deben afrontar al adoptarla.

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