Las “alucinaciones” de la inteligencia artificial son más comunes de lo que imaginamos y siguen generando polémica en el mundo tecnológico. Según la última publicación de OpenAI, estos errores no son un simple fallo, sino el resultado directo de cómo se entrena y premia a modelos como ChatGPT y GPT-5.
Desde los primeros días del auge de ChatGPT, expertos y consultores han debatido sobre cómo eliminar o reducir estas respuestas falsas. OpenAI ha puesto punto final a este debate al confirmar que, por ahora, las alucinaciones son casi inevitables y forman parte del ADN de los modelos actuales.
El sistema de recompensa, el verdadero culpable
Según OpenAI, el problema radica en los sistemas de evaluación utilizados durante el entrenamiento. Estos sistemas priorizan siempre que la IA responda a cualquier pregunta, penalizando el silencio y premiando la “adivinanza afortunada”. Un modelo que afirma “no lo sé” es castigado y uno que arriesga, aunque se equivoque, puede salir beneficiado.
Por ejemplo, si se pide a la IA que adivine una fecha de cumpleaños, tiene una probabilidad mínima de acertar, pero un sistema de evaluación tradicional prefiere una respuesta arriesgada antes que una honesta “no lo sé”. Según los informes de OpenAI, este enfoque fomenta modelos que rellenan los huecos con información inventada, ya que no está programado para abstenerse de responder.
Leon Palafox, profesor en la Universidad Panamericana, lo explica así: “Las alucinaciones son inevitables en los LLMs. No hay forma teórica de eliminarlas — salvo permitir que el modelo diga ‘no sé’.” Aun así, en contextos abiertos, seguirían apareciendo, por lo que, según el experto, lo único posible es gestionarlas.
En este sentido, la “gestión de alucinaciones” en inteligencia artificial se vuelve una tarea clave, mucho más realista que su supuesta eliminación total.
Comparativa entre modelos: más fiable no significa perfecto
Los datos compartidos por OpenAI en su último paper arrojan luz sobre las diferencias entre varios modelos. Por ejemplo, el modelo antiguo (04-mini) tenía una tasa de acierto superior, pero también una altísima proporción de errores: hasta un 75%. El motivo principal es que “casi nunca se abstiene de responder”.
El nuevo modelo de OpenAI, aunque acierta menos a nivel estadístico, demuestra ser mucho más fiable, con una tasa de alucinaciones reducida al 26%. Este éxito se explica porque sabe cuándo no tiene la respuesta y así evita caer en errores graves, aunque las métricas industriales sigan premiando al modelo que responde siempre, aún con fallos.
Esto plantea la pregunta de si realmente los benchmarks y clasificaciones actuales están ayudando al avance real de la IA, o si únicamente favorecen a los modelos que “adivinan” más que piensan con prudencia.
La clave para mejorar la inteligencia artificial está, según OpenAI, en recompensar la “humildad” de los modelos: valorar positivamente las abstenciones y penalizar duramente los errores confiados.
El origen: cómo “piensa” la IA y por qué se equivoca
Para entender por qué estos errores ocurren, OpenAI detalla cómo funciona el proceso. Un modelo como ChatGPT predice la siguiente palabra de un texto basándose en patrones estadísticos y enormes cantidades de datos, lo que le permite ser muy preciso en gramática y estilo.
Sin embargo, cuando la pregunta exige datos concretos, como una fecha de nacimiento o información arbitraria, el modelo simplemente “rellena el hueco” con la opción que estadísticamente parece más plausible. El resultado: una respuesta convincente, pero a menudo falsa.
En palabras de OpenAI, “no hay etiquetas de verdadero/falso en cada declaración, solo ejemplos positivos de lenguaje fluido”. Esto significa que el modelo nunca ha aprendido a distinguir claramente cuando debe abstenerse de inventar información. En consecuencia, funciona bien con temas estructurados, pero puede patinar gravemente en datos fácticos.
Mitos y realidad sobre las alucinaciones en inteligencia artificial
El reciente artículo de OpenAI no solo arroja datos, sino que también derriba algunos mitos frecuentes en el sector. Entre los más repetidos se encuentran:
- “La precisión llegará al 100%”. Según OpenAI, esto es imposible, ya que siempre existirán preguntas inherentemente imposibles de responder de forma correcta.
- “Son inevitables”. Aunque son muy difíciles de evitar, los modelos pueden entrenarse para abstenerse cuando no están seguros, aunque aún no se ha logrado en la práctica.
- “Solo los modelos gigantescos pueden eliminarlas”. Los ingenieros de OpenAI recalcan que, en muchos casos, los modelos pequeños reconocen sus propias limitaciones mejor que los grandes.
OpenAI señala que “el modelo pequeño puede conocer mejor sus límites”, lo que invita a repensar el enfoque de los desarrolladores y no perseguir únicamente el tamaño con la esperanza de mejorar los resultados.
Esta reflexión es importante para todos los que trabajan en IA, recordando que la gestión inteligente de sus errores puede ser más útil que su ocultamiento.
El papel de los gurús y los “solucionadores” en redes sociales
El mismo día que OpenAI publicó su informe, las redes sociales se llenaron de expertos y usuarios compartiendo prompts y trucos para evitar las alucinaciones en ChatGPT. Paradójicamente, algunos de estos métodos prometen soluciones milagrosas que, según la fuente, no tienen respaldo científico.
Es crucial desconfiar de los trucos sencillos que prometen eliminar la problemática de raíz. Si OpenAI, empresa líder del sector, reconoce la inevitabilidad, resulta sensato asumir que la solución es gestionar, no eliminar las alucinaciones.
Fuente: https://www.genbeta.com/inteligencia-artificial/alucinan-porque-les-premiamos-adivinar-openai-explica-que-modelos-como-gpt-5-todavia-se-inventan-cosas