Cómo identificar si una respuesta de inteligencia artificial es falsa: ojo con las alucinaciones

Hay datos que pueden ofrecer mejor calidad de vida para las personas, pero no siempre la respuesta más simple es la más certera. Eso también llega a pasar con la tecnología y obliga a los usuarios a estar alerta.

Identificar información incorrecta de una inteligencia artificial (IA) es una habilidad fundamental en el mundo digital actual. Aunque las IAs son herramientas de gran alcance, no son infalibles y es crucial aplicar el pensamiento crítico. La clave es tratar los resultados como un excelente punto de partida, no como la verdad absoluta.

Hay algunas estrategias muy efectivas para verificar los datos y detectar posibles errores, de cara a no cometer errores que desemboquen en problemas de ciberseguridad.

¿Qué son las alucinaciones en la inteligencia artificial?

El error más común y engañoso de una inteligencia artificial es la alucinación. Esto ocurre cuando el sistema, en lugar de admitir que no sabe algo, inventa información que parece completamente plausible. Puede crear fechas, nombres, estadísticas, citas e incluso enlaces o títulos de libros y estudios científicos que no existen.

Una señal de alerta es cuando la IA proporciona un dato muy específico sin una fuente clara. Si da una fuente, el siguiente paso es crucial: verificarla. Buscar el libro, el estudio o el autor en Google. Si el enlace que da no funciona o lleva a un sitio irrelevante, o si no se encuentra rastro de la fuente en ningún otro lugar, es casi seguro que se trata de una alucinación.

Verificar con fuentes externas y confiables es la regla de oro. Nunca quedarse con la primera respuesta.

• Buscar la triangulación: intentar confirmar el dato en al menos dos o tres fuentes independientes y de alta reputación (medios de comunicación reconocidos, sitios web académicos, organizaciones gubernamentales, etc.). Si solo encuentras la información en blogs o foros, pero no en fuentes confiables, desconfía.
• Ir a la fuente original: si la IA menciona un estudio de una universidad o un informe de una organización, ir directamente al sitio web de esa entidad y busca el documento original.

A veces, la información no es una mentira directa, sino una verdad a medias o sacada de contexto.

• Tono demasiado seguro: las IAs están diseñadas para sonar seguras y convincentes, incluso cuando la información es especulativa. Desconfía de las respuestas absolutistas (“siempre”, “nunca”, “la única manera”) para temas complejos.
• Falta de actualidad: Confirma si la información es reciente, ya que muchos modelos de IA tienen una fecha de corte en su conocimiento y pueden no estar al tanto de los últimos acontecimientos, a menos que tengan acceso a búsquedas en tiempo real.

En resumen, el escepticismo saludable y la capacidad para contrastar información son las herramientas más poderosas.

¿Cómo corregir las alucinaciones de una inteligencia artificial?

Corregir las alucinaciones de una inteligencia artificial es un proceso activo que depende más de cómo interactuamos con ella que de una simple edición. Como usuario, no se puede modificar el modelo interno de la IA, pero sí se pueden utilizar técnicas muy efectivas para guiarla, minimizar la probabilidad de errores y gestionar la información incorrecta cuando aparece.

La estrategia se divide en dos enfoques: ser proactivo (prevenir el error) y ser reactivo (manejar el error).

La forma más poderosa de evitar alucinaciones es darle a la IA instrucciones claras y con contexto. Esto se conoce como ingeniería de ‘prompts’.

• Ser ultra específico: En lugar de preguntar “¿Quién fue Simón Bolívar?”, un mejor prompt sería: “Describe en tres párrafos el rol de Simón Bolívar en la independencia de la Gran Colombia, mencionando las batallas clave entre 1819 y 1824”. La especificidad reduce el espacio para la invención.
• Pedir fuentes por adelantado: incluir siempre en la solicitud frases como “cita tus fuentes con enlaces verificables” o “basa tu respuesta en informes de la ONU”. Esto obliga a la IA a anclar su respuesta en información existente (si tiene capacidad de búsqueda) y te facilita la verificación.
• Proporcionar el contexto (Grounding): esta es la técnica más efectiva. Pegar el texto de un artículo, un informe o un estudio y pedirle a la IA que trabaje con esa información. Por ejemplo: “Basándote en el siguiente texto [pegar texto aquí], resume los puntos principales”. Al darle una “fuente de verdad”, limitas casi por completo su capacidad de alucinar sobre ese tema.

Cuando se sospecha que la IA ha cometido un error, el siguiente paso es la verificación y corrección activa.

• Corregir dentro de la conversación: si se detecta un dato falso, decirlo. Por ejemplo: “La información que me diste es incorrecta. La Segunda Guerra Mundial terminó en 1945, no en 1946. Por favor, corrige la información y continúa”. Esto puede ayudar a recalibrar la respuesta en el contexto de esa conversación específica.
• Aplicar el ‘fact-checking’ externo: como se dijo antes, la verificación en fuentes confiables e independientes es la última y más importante barrera. Usar la respuesta de la IA como un borrador o un punto de partida, pero siempre confirmar los datos críticos por tu cuenta antes de usarlos.

La mejor manera de ajustar a una IA es actuar como un copiloto exigente: darle instrucciones precisas, proveerle el combustible (información de calidad) y verificar siempre la ruta que sugiere.

¿Cómo hacer ‘prompts’ para principiantes?

Crear un buen ‘prompt’ (instrucción) es darle un mapa claro a la IA. No necesitas ser un experto, solo seguir algunos principios básicos para obtener respuestas mucho más útiles y precisas. Aquí hay consejos clave para empezar:

1. Ser claro y específico: La IA no puede leer tu mente. En vez de un prompt vago como “háblame de carros”, pide algo detallado: “dame una lista de 3 carros tipo SUV familiares, económicos en gasolina, del año 2025”.
2. Asignar un rol (Persona): decirle a la IA quién se desea que sea. Esto define el tono y el estilo de la respuesta. Por ejemplo: “Actúa como un nutricionista y dame 5 ideas de desayunos saludables”.
3. Definir el formato de salida: pedirle la respuesta de la manera que se necesita. Se puedes solicitar: “resume la información en una tabla de dos columnas”, “escribe la respuesta en tres párrafos cortos” o “dame una lista con viñetas”.
4. Dar contexto: explicar brevemente el propósito de tu solicitud. “Estoy escribiendo un correo para mi jefe, ayúdame a que suene profesional y amigable”.