Antes de publicar los documentos que usted haya hecho con IA, es importante contratar un corrector de estilo para que los revise. Según el profesor Feng Li, Decano asociado de investigación e innovación en la Escuela de Negocios Bayes (2025): “La IA puede «alucinar», es decir, generar contenido falso, incoherente o irrelevante”.
La alucinación (hallucination) en el contexto de Procesamiento del Lenguaje Natural y en general en aplicaciones de IA es un fenómeno en el que un modelo de lenguaje grande o LLM (Large Language Model) percibe patrones que son inexistentes o imperceptibles para los observadores humanos; en consecuencia, crea resultados inesperados o incorrectos generados por los modelos de lenguaje (Spinak, 2023).
Existen varias razones por las cuales la IA puede alucinar:
- Datos insuficientes o sesgados: si el modelo se entrena con datos que están incompletos o que tienen sesgos, es probable que genere resultados incorrectos o poco fiables. Por ejemplo, si un modelo se entrena con datos que no cubren una amplia gama de situaciones, puede «alucinar» cuando se enfrenta a un escenario no contemplado en sus datos de entrenamiento.
- Ambigüedad en la interpretación: las redes neuronales no tienen una comprensión del mundo como los humanos. Si una entrada es ambigua o carece de contexto, el modelo puede interpretar la información de una manera incorrecta o inesperada. Esta falta de comprensión profunda puede llevar a respuestas que parecen «alucinadas».
- Generalización inapropiada: a veces, un modelo puede extrapolar patrones que no son válidos para todas las situaciones. Por ejemplo, si un modelo ha aprendido que una cierta combinación de palabras generalmente produce una respuesta específica, puede «alucinar» respuestas similares, aunque no tengan sentido en el contexto actual.
- Limitaciones de las arquitecturas de IA: los modelos de IA más avanzados como los de procesamiento del lenguaje natural (por ejemplo, GPT-3 y GPT-4), a menudo se enfrentan a la dificultad de gestionar contextos más amplios o complejos. En estos casos, el modelo puede «perderse» al intentar manejar información a gran escala, lo que lleva a alucinaciones. Esto es especialmente común cuando la IA intenta hacer inferencias o predicciones fuera de su alcance.