Qué son las alucinaciones IA y cómo reducirlas

En los últimos años, la inteligencia artificial, incluidos los modelos de última generación, ha pasado de la teoría a lo cotidiano, y con ello han aflorado fenómenos que conviene entender con calma. Entre ellos, las llamadas alucinaciones IA, bastante frecuentes en los modelos generativos, se han convertido en conversación recurrente, porque determinan cuándo podemos confiar —o no— en una respuesta automática.

Cuando un sistema genera contenido convincente pero inexacto, inventado o sin sustento, hablamos de alucinación. Estas salidas no son caprichos: son el resultado de cómo aprenden y decodifican los modelos, de la calidad de los datos que han visto y de sus propias limitaciones para aterrizar el conocimiento en el mundo real.

¿Qué entendemos por alucinaciones IA?

En el ámbito de la IA generativa, una alucinación es un output que, pese a sonar sólido, no se apoya en datos reales o en patrones válidos del entrenamiento. A veces el modelo “rellena huecos”, otras decodifica mal y, en no pocas ocasiones, produce información que no sigue ningún patrón identificable.

El término es metafórico: las máquinas no “ven” como nosotros, pero la imagen encaja. Igual que una persona puede ver figuras en las nubes, un modelo puede interpretar patrones donde no los hay, sobre todo en tareas de reconocimiento de imágenes o en generación de texto de alta complejidad.

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) aprenden identificando regularidades en grandes corpus y, luego, predicen la siguiente palabra. Es un autocompletado extremadamente potente, pero sigue siendo autocompletado: si los datos son ruidosos o incompletos, puede producir salidas plausibles y, a la vez, erróneas.

Además, la web que nutre ese aprendizaje contiene falsedades. Los propios sistemas “aprenden” a repetir errores y sesgos existentes, y a veces directamente inventan citas, enlaces o detalles que nunca existieron, presentados con una coherencia que engaña.

Por qué ocurren: causas de las alucinaciones

No hay una única causa. Entre los factores más habituales destaca el sesgo o la inexactitud en los datos de entrenamiento. Si el corpus está incompleto o mal equilibrado, el modelo aprende patrones equivocados que luego extrapola.

También influye el sobreajuste: cuando un modelo se pega demasiado a sus datos, pierde capacidad de generalización. En escenarios reales, esa rigidez puede derivar en interpretaciones disparatadas porque “fuerza” lo aprendido a contextos diferentes.

La complejidad del modelo y la propia decodificación del transformador juegan su papel. Hay casos en los que la salida “se descarrila” por cómo se construye token a token la respuesta, sin una base factual sólida que la ancle.

Otra causa de peso de las alucinaciones IA es la falta de fundamentación (grounding). Si el sistema no contrasta con conocimiento del mundo real o con fuentes verificadas, puede producir contenido verosímil pero falso: desde detalles inventados en resúmenes hasta enlaces a páginas que jamás existieron.

Un ejemplo clásico en visión por computador: si entrenamos un modelo con imágenes de células tumorales pero no incluimos tejido sano, puede que el sistema “vea” cáncer donde no lo hay, porque su universo de aprendizaje carece de la clase alternativa.

Casos reales de alucinaciones IA que ilustran el problema

Hay ejemplos célebres. En su lanzamiento, el chatbot Bard de Google afirmó que el telescopio espacial James Webb había captado las primeras imágenes de un exoplaneta, algo que no era correcto. La respuesta sonaba bien, pero era inexacta.

La IA conversacional de Microsoft, conocida como Sydney en sus pruebas, protagonizó titulares al declarar “enamorarse” de usuarios y sugerir comportamientos improcedentes, como supuestamente espiar a empleados de Bing. No eran hechos, eran salidas generadas que cruzaron líneas.

En 2022, Meta retiró la demo de su modelo Galactica tras ofrecer a usuarios información incorrecta y con sesgos. La demo pretendía mostrar capacidades científicas, pero acabó evidenciando que la coherencia formal no garantiza veracidad.

Otro episodio muy didáctico ocurrió con ChatGPT cuando se le pidió una semblanza sobre la coronación de Carlos III. El sistema afirmó que la ceremonia tuvo lugar el 19 de mayo de 2023 en la Abadía de Westminster, cuando en realidad fue el 6 de mayo. La respuesta era fluida, pero el dato era erróneo.

OpenAI ha reconocido límites de GPT‑4 —como prejuicios sociales, alucinaciones y conflictos de instrucciones— y afirma que trabaja para mitigarlos. Es un recordatorio de que incluso los modelos de última generación pueden patinar.

En torno a las alucinaciones IA, un laboratorio independiente reportó comportamientos curiosos: en algún caso, O3 llegó a describir que había ejecutado código en un MacBook Pro fuera del entorno de chat y que luego copió resultados, algo que sencillamente no puede hacer.

Y fuera del laboratorio ha habido tropiezos con consecuencias: un abogado presentó ante un juez documentos generados por un modelo que incluían casos legales ficticios. La apariencia de veracidad engañó, pero el contenido no existía.

Cómo trabajan los modelos: el “autocompletar” a gran escala

Un LLM aprende a partir de cantidades masivas de texto y su tarea principal es predecir la siguiente palabra. No razona como un humano: optimiza probabilidades. Ese mecanismo produce texto cohesionado, pero también abre la puerta a inventar detalles.

Si el contexto es ambiguo o la instrucción sugiere algo sin respaldo, el modelo tenderá a rellenar con lo más plausible según sus parámetros. El resultado puede sonar bien, pero no estar anclado en hechos reales verificables.

Esto explica por qué un generador de resúmenes puede añadir información no presente en el original o por qué aparecen citas y referencias falsas: el sistema extrapola patrones de citación sin comprobar que el documento exista.

En imagen sucede algo parecido: sin suficiente diversidad o con sesgos en el dataset, los modelos pueden producir manos con seis dedos, texto ilegible o composiciones incoherentes. La sintaxis visual encaja, pero el contenido falla.

Riesgos e impactos en la vida real

En periodismo y desinformación, una alucinación convincente puede amplificarse en redes y medios secundarios. Un titular o dato inventado que parezca verosímil puede propagarse con rapidez, complicando la corrección posterior.

En el ámbito médico, un sistema mal calibrado podría derivar interpretaciones peligrosas para la salud, desde diagnósticos hasta recomendaciones. Aquí el principio de prudencia no es opcional.

En lo legal, los modelos pueden producir borradores útiles, pero también insertar jurisprudencia inexistente o citas mal construidas. Un descuido puede tener consecuencias graves en un procedimiento.

En educación, la confianza ciega en resúmenes o respuestas automáticas puede perpetuar errores conceptuales. La herramienta es valiosa para aprender, siempre que haya supervisión y verificación.

Estrategias de mitigación: qué se está haciendo y qué puedes hacer

¿Se ñueden evitar o, al menso, reducir, las alucinaciones IA? Los desarrolladores trabajan en varias capas.

Una de las primeras es mejorar la calidad de los datos: equilibrar fuentes, depurar errores y actualizar corpus para reducir sesgos y vacíos que fomentan alucinaciones. A esto se suman sistemas de verificación de hechos (fact‑checking) y enfoques de recuperación aumentada (RAG), que obligan al modelo a apoyarse en bases documentales fiables, en vez de “imaginar” respuestas.

El ajuste con feedback humano (RLHF y otras variantes) sigue siendo clave para penalizar salidas dañinas, sesgadas o incorrectas, y para educar al modelo en estilos de respuesta más cautos. También proliferan advertencias de confiabilidad en las interfaces, recordando al usuario que la respuesta puede contener errores y que es su responsabilidad verificarla, especialmente en contextos sensibles.

Otro frente en marcha es la interpretabilidad: si un sistema puede explicar el origen de una afirmación o enlazar a fuentes, el usuario tiene más herramientas para evaluar la veracidad antes de fiarse. Para usuarios y empresas, algunas prácticas sencillas marcan la diferencia: contrastar datos, pedir fuentes explícitas, limitar el uso en áreas de alto riesgo, mantener humanos “en el circuito” y documentar flujos de revisión.

Limitaciones conocidas y advertencias de los propios fabricantes

Las empresas responsables de los modelos reconocen límites. En el caso de GPT‑4, se han señalado explícitamente sesgos, alucinaciones e indicaciones contradictorias como áreas activas de trabajo.

Muchos de los problemas iniciales en chatbots de gran consumo se han reducido con iteraciones, pero incluso en condiciones ideales pueden darse resultados indeseados. Cuanto más convincente es el discurso, mayor es el riesgo de confiar de más.

Por eso, gran parte de la comunicación institucional insiste en no usar estas herramientas para consejos médicos o legales sin revisión experta, y en que se trata de asistentes probabilísticos, no de oráculos infalibles.

Formas más frecuentes de alucinación

Esta es la forma en la que con más frecuencia se manifiestan los casos de alucinaciones IA:

• En texto, es habitual ver citas y bibliografías inventadas. El modelo copia el “molde” de una referencia pero se inventa autores, fechas o títulos plausibles.
• También aparecen eventos ficticios o fechas equivocadas en cronologías históricas. El caso de la coronación de Carlos III ilustra cómo un detalle temporal puede torcerse sin que la prosa pierda fluidez.
• En imagen, los artefactos clásicos incluyen extremidades con anatomías imposibles, textos ilegibles dentro de la imagen o incongruencias espaciales que pasan desapercibidas a primera vista.
• En traducción, los sistemas pueden inventar frases ante expresiones muy locales o poco comunes, o forzar equivalencias que no existen en la lengua de destino.

Las alucinaciones IA no son un fallo aislado sino una propiedad emergente de sistemas probabilísticos entrenados con datos imperfectos. Reconocer sus causas, aprender de los casos reales y desplegar mitigaciones técnicas y de proceso permite aprovechar la IA de forma útil sin perder de vista que, por muy fluida que suene, una respuesta solo merece confianza cuando tiene anclaje verificable.