El alucinación en IA se refiere a un fenómeno en el que un modelo deIA Generativa (como LLM) produce información incorrecta, incoherente o completamente inventada, al tiempo que la presenta como factual.
Estos errores se derivan de la propia naturaleza de los LLM, que están diseñados para predecir respuestas estadísticamente plausibles en lugar de verificadas.
AI alucinación ilustración @Alexandre SALQUE
Tipos de alucinaciones en AI
- Información inventada 📖: La IA puede generar hechos inexactos, referencias ficticias o fuentes inexistentes.
👉 Por ejemplo, en 2023 ChatGPT inventó casos legales utilizados en un juicio real, provocando un escándalo. - Falta de coherencia lógica 🔄: algunas respuestas pueden parecer plausibles pero contienen errores de razonamiento o contradicciones internas.
👉 Por ejemplo, un chatbot puede afirmar que el telescopio James Webb ha tomado la primera imagen de un exoplaneta, mientras que el responsable de este logro es el Very Large Telescope. - Condena aparente 🎭: la IA no siempre señala sus errores, lo que dificulta distinguir entre una respuesta correcta y una alucinación. Las IA presentan sus respuestas con seguridad, incluso cuando se están inventando cosas.
👉 Un estudio de Stanford (2024) demuestra que los modelos tienden a "dar la razón al usuario, aunque se equivoquen". - Sesgos y errores contextuales ⚠️: La IA puede malinterpretar una pregunta y generar una respuesta irrelevante o incorrecta.
👉 Por ejemplo, si un usuario menciona una premisa falsa ("El helio es el elemento más abundante"), la IA confirmará el error en lugar de corregirlo.
💥 Ejemplos de alucinaciones
- Consejos peligrosos Un chatbot sugirió añadir pegamento a una pizza para arreglar el queso, basándose en un comentario sarcástico de Reddit.
- 🔍 Presupuesto falso Inventar referencias a artículos o estudios que no existen. En 2023, ChatGPT generó citas de artículos jurídicos inexistentes utilizadas por un abogado en un caso real.
- 📅 Error histórico Afirmar que un acontecimiento tuvo lugar en una fecha equivocada.
- 🏢 Empresa ficticia Proporcionar información sobre una empresa que no existe.
- 👥 Personaje imaginario Atribuir logros a alguien que nunca los ha hecho.
- Errores científicos Google Bard atribuye erróneamente la primera imagen de un exoplaneta al telescopio James Webb (2023)
📊 Estadísticas
- 30-90% de errores en referencias científicas generadas por chatbots (estudio 2024) 3.
- 3,5% → 1,8% Tasa de alucinaciones reducida entre GPT-3.5 (2023) y GPT-4 (2025)
Causas de las alucinaciones AI
- Falta de datos precisos 📉
La IA genera respuestas basadas en modelos estadísticos y no en un único comprensión real. - Compresión de datos
Los LLM comprimen miles de millones de datos en parámetrosa veces se pierde información crítica (por ejemplo, se inventan las respuestas 2%) - Ruido o sesgo en los datos de entrenamiento 🔊
Los modelos pueden aprender de sesgos o errores en sus datos de entrenamiento (por ejemplo, mensajes sarcásticos en Reddit). - Falta de acceso a fuentes en tiempo real ⏳
Un modelo de IA puede no tener acceso a las últimas actualizaciones, lo que puede dar lugar a errores sobre hechos recientes. - Optimizar la fluidez y la exhaustividad 🏃♂️
Los modelos prefieren dar una respuesta completa antes que admitir la incertidumbre, alentados por el aprendizaje humano por refuerzo.
💉 ¿Cómo se pueden reducir las alucinaciones?
✔ Comprobación de fuentes Coteje siempre la información facilitada por AI con fuentes fiables.
✔ Acceso a bases de datos externas Conectar la IA a bases de conocimientos actualizadas.
✔ Mejora de la formación de modelos Refinar los datos de entrenamiento para minimizar el sesgo.
✔ Uso de filtros y postprocesado detectar y corregir las incoherencias antes de mostrar una respuesta.
Aquí tienes otras formas:
- Generación aumentada por recuperación (AGR)
Conectar los LLM a bases de datos externas (por ejemplo, Gemini de Google comprueba las respuestas mediante búsquedas en tiempo real). Esto reduce 30% en resúmenes de documentos - Autocontrol e introspección
Obligar a los modelos a pensar en varias etapas ("cadena de pensamiento") mejora la coherencia. Ejemplo: OpenAI está probando modelos capaces de expresar incertidumbre ("no estoy seguro de esto"). - Validación humana y filtros
96% de los contenidos generados por IA requiere corrección humana, según un estudio de marketing (2025). Herramientas como Vectara miden las alucinaciones mediante índices de vulnerabilidad. - Formación sobre datos específicos
Los modelos especializados (jurídicos, médicos, etc.) reducen los errores al basarse en corpus verificados.
🔮 Outlook futuro
A pesar de los avances, las alucinaciones siguen siendo un reto estructural. Jensen Huang (CEO de Nvidia) cree que el problema persistirá "durante algunos años". Sin embargo, innovaciones como el GAR y la IA "metacognitiva" (autoevaluación de la credibilidad) podrían limitar los riesgos, sobre todo en ámbitos críticos (médico, jurídico).
