En el contexto de la IA generativa, «alucinar» se refiere a la capacidad del modelo para generar información que puede parecer precisa y coherente, pero que en realidad no se basa en hechos reales o conocimiento verificable. Cuando un modelo de lenguaje como ChatGPT «alucina», está generando contenido que puede parecer posible, pero que no está respaldado por evidencia o información verificada.
ChatGPT es un generador de texto. No «sabe» nada y no garantiza que lo que dice sea correcto. De hecho, muchas de las cosas que proporciona son erróneas. Es importante tener en cuenta que ChatGPT, como modelo de lenguaje, aunque ha sido entrenado con una amplia variedad de datos y puede generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes, pero no tiene acceso directo a información verificable ni a conocimiento específico más allá de lo que ha sido previamente entrenado. Por lo tanto, la información proporcionada por ChatGPT debe ser evaluada críticamente y verificada con otras fuentes confiables. Es importante tener en cuenta que la precisión de las respuestas generadas por un modelo de lenguaje depende de la calidad y la veracidad de los datos con los que fue entrenado.
Los desarrolladores de IA adoptaron el término «alucinaciones» de la psicología humana de manera intencional. Las alucinaciones en los seres humanos son percepciones de cosas que no existen realmente en el entorno circundante. De manera similar, en el contexto de la IA, se produce una alucinación cuando el modelo generativo de IA produce resultados que difieren de lo que se consideraría normal o esperado. Se dice que alucina cuando el modelo genera información que puede parecer plausible pero que no está respaldada por hechos verificables. Esto puede deberse a la forma en que el modelo asocia conceptos y genera respuestas a partir de los datos con los que fue entrenado. Por ejemplo, cuando se le presiona sobre la búsqueda de determinada bibliografía, la herramienta puede proporcionarnos libros o artículos que nunca fueron escritos, pero que podrían haber sido escritos por un autor determinado. Esta desviación puede llevar a la generación de información incorrecta, incoherente o fantasiosa.
Los expertos insisten en que estas herramientas son tan buenas como sus datos subyacentes, que sabemos que a veces pueden ser datos erróneos, sesgados y incluso diseñados para engañar. Por consiguiente, aunque el resultado generado por un modelo sea gramaticalmente correcto y suene sensato, puede contener información falsa, o información «inventada» por el modelo. De ahí viene el concepto de “Alucinación”. Las alucinaciones se producen porque, aunque los modelos se entrenan con enormes cantidades de datos textuales, no son capaces de entender el mundo de forma humana ni de verificar la veracidad de la información como harían las personas.
Si bien se han implementado medidas para mejorar la precisión y la coherencia de las respuestas generadas por ChatGPT, todavía es posible que ocasionalmente produzca información incorrecta o inexacta. Como un proceso en desarrollo continuo, OpenAI sigue trabajando en mejorar sus modelos y mitigar estos problemas.
Pero es muy importante que los usuarios sean críticos y verifiquen la información proporcionada buscando información adicional de fuentes confiables y contrastar los datos para obtener una imagen precisa. Ya que no se puede determinar la veracidad de un hecho generado por la IA basándose únicamente en el aspecto del texto o en la apariencia de veracidad que pueda tener. Los modelos de lenguaje como ChatGPT están diseñados para generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes, lo que puede hacer que la información parezca verosímil y correcta. Sin embargo, la generación de texto se basa en patrones y datos previos en lugar de tener acceso directo a información verificable o conocimiento actualizado.
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