{"id":129479,"date":"2025-09-11T08:30:25","date_gmt":"2025-09-11T06:30:25","guid":{"rendered":"https:\/\/quondos.com\/mag\/?p=129479"},"modified":"2025-09-11T08:30:27","modified_gmt":"2025-09-11T06:30:27","slug":"openai-revela-por-que-chatgpt-sigue-inventando-cosas-el-dilema-de-las-alucinaciones-en-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/quondos.com\/mag\/openai-revela-por-que-chatgpt-sigue-inventando-cosas-el-dilema-de-las-alucinaciones-en-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"OpenAI revela por qu\u00e9 ChatGPT sigue inventando cosas: el dilema de las \u201calucinaciones\u201d en la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/1200x675_cmsv2_365b6213-1af6-509-1024x576.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-129480\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/1200x675_cmsv2_365b6213-1af6-509-1024x576.webp 1024w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/1200x675_cmsv2_365b6213-1af6-509-300x169.webp 300w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/1200x675_cmsv2_365b6213-1af6-509-768x432.webp 768w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/1200x675_cmsv2_365b6213-1af6-509.webp 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p> Las <strong>\u201calucinaciones\u201d de la inteligencia artificial<\/strong> son m\u00e1s comunes de lo que imaginamos y siguen generando pol\u00e9mica en el mundo tecnol\u00f3gico. Seg\u00fan la \u00faltima publicaci\u00f3n de OpenAI, estos errores no son un simple fallo, sino el resultado directo de c\u00f3mo se entrena y premia a modelos como ChatGPT y GPT-5. <\/p> <p> Desde los primeros d\u00edas del auge de ChatGPT, expertos y consultores han debatido sobre c\u00f3mo eliminar o reducir estas respuestas falsas. <strong>OpenAI ha puesto punto final a este debate<\/strong> al confirmar que, por ahora, las alucinaciones son casi inevitables y forman parte del ADN de los modelos actuales. <\/p> <div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_76 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/openai-revela-por-que-chatgpt-sigue-inventando-cosas-el-dilema-de-las-alucinaciones-en-la-inteligencia-artificial\/#El_sistema_de_recompensa_el_verdadero_culpable\" >El sistema de recompensa, el verdadero culpable<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/openai-revela-por-que-chatgpt-sigue-inventando-cosas-el-dilema-de-las-alucinaciones-en-la-inteligencia-artificial\/#Comparativa_entre_modelos_mas_fiable_no_significa_perfecto\" >Comparativa entre modelos: m\u00e1s fiable no significa perfecto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/openai-revela-por-que-chatgpt-sigue-inventando-cosas-el-dilema-de-las-alucinaciones-en-la-inteligencia-artificial\/#El_origen_como_%E2%80%9Cpiensa%E2%80%9D_la_IA_y_por_que_se_equivoca\" >El origen: c\u00f3mo \u201cpiensa\u201d la IA y por qu\u00e9 se equivoca<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/openai-revela-por-que-chatgpt-sigue-inventando-cosas-el-dilema-de-las-alucinaciones-en-la-inteligencia-artificial\/#Mitos_y_realidad_sobre_las_alucinaciones_en_inteligencia_artificial\" >Mitos y realidad sobre las alucinaciones en inteligencia artificial<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/openai-revela-por-que-chatgpt-sigue-inventando-cosas-el-dilema-de-las-alucinaciones-en-la-inteligencia-artificial\/#El_papel_de_los_gurus_y_los_%E2%80%9Csolucionadores%E2%80%9D_en_redes_sociales\" >El papel de los gur\u00fas y los \u201csolucionadores\u201d en redes sociales<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"El_sistema_de_recompensa_el_verdadero_culpable\"><\/span>El sistema de recompensa, el verdadero culpable<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p> Seg\u00fan OpenAI, <strong>el problema radica en los sistemas de evaluaci\u00f3n<\/strong> utilizados durante el entrenamiento. Estos sistemas priorizan siempre que la IA responda a cualquier pregunta, penalizando el silencio y premiando la \u201cadivinanza afortunada\u201d. Un modelo que afirma <strong>\u201cno lo s\u00e9\u201d<\/strong> es castigado y uno que arriesga, aunque se equivoque, puede salir beneficiado. <\/p> <p> Por ejemplo, si se pide a la IA que adivine una fecha de cumplea\u00f1os, tiene una probabilidad m\u00ednima de acertar, pero un sistema de evaluaci\u00f3n tradicional prefiere una respuesta arriesgada antes que una honesta \u201cno lo s\u00e9\u201d. Seg\u00fan los informes de OpenAI, este enfoque fomenta modelos que rellenan los huecos con informaci\u00f3n inventada, ya que no est\u00e1 programado para abstenerse de responder. <\/p> <p> <strong>Leon Palafox<\/strong>, profesor en la Universidad Panamericana, lo explica as\u00ed: \u201cLas alucinaciones son inevitables en los LLMs. No hay forma te\u00f3rica de eliminarlas \u2014 salvo permitir que el modelo diga \u2018no s\u00e9\u2019.\u201d Aun as\u00ed, en contextos abiertos, seguir\u00edan apareciendo, por lo que, seg\u00fan el experto, lo \u00fanico posible es gestionarlas. <\/p> <p> En este sentido, la \u201cgesti\u00f3n de alucinaciones\u201d en inteligencia artificial se vuelve una tarea clave, mucho m\u00e1s realista que su supuesta eliminaci\u00f3n total. <\/p> <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comparativa_entre_modelos_mas_fiable_no_significa_perfecto\"><\/span>Comparativa entre modelos: m\u00e1s fiable no significa perfecto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p> Los datos compartidos por OpenAI en su \u00faltimo <strong>paper<\/strong> arrojan luz sobre las diferencias entre varios modelos. Por ejemplo, el modelo antiguo (04-mini) ten\u00eda una tasa de acierto superior, pero tambi\u00e9n una alt\u00edsima proporci\u00f3n de errores: hasta un 75%. El motivo principal es que \u201ccasi nunca se abstiene de responder\u201d. <\/p> <p> El nuevo modelo de OpenAI, aunque acierta menos a nivel estad\u00edstico, demuestra ser <strong>mucho m\u00e1s fiable<\/strong>, con una tasa de alucinaciones reducida al 26%. Este \u00e9xito se explica porque sabe cu\u00e1ndo no tiene la respuesta y as\u00ed evita caer en errores graves, aunque las m\u00e9tricas industriales sigan premiando al modelo que responde siempre, a\u00fan con fallos. <\/p> <p> Esto plantea la pregunta de si realmente los benchmarks y clasificaciones actuales est\u00e1n ayudando al avance real de la IA, o si \u00fanicamente favorecen a los modelos que \u201cadivinan\u201d m\u00e1s que piensan con prudencia. <\/p> <p> La clave para mejorar la inteligencia artificial est\u00e1, seg\u00fan OpenAI, en <strong>recompensar la \u201chumildad\u201d de los modelos<\/strong>: valorar positivamente las abstenciones y penalizar duramente los errores confiados. <\/p> <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"El_origen_como_%E2%80%9Cpiensa%E2%80%9D_la_IA_y_por_que_se_equivoca\"><\/span>El origen: c\u00f3mo \u201cpiensa\u201d la IA y por qu\u00e9 se equivoca<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p> Para entender por qu\u00e9 estos errores ocurren, OpenAI detalla c\u00f3mo funciona el proceso. Un modelo como ChatGPT predice la siguiente palabra de un texto bas\u00e1ndose en patrones estad\u00edsticos y enormes cantidades de datos, lo que le permite ser muy preciso en gram\u00e1tica y estilo. <\/p> <p> Sin embargo, cuando la pregunta exige datos concretos, como una fecha de nacimiento o informaci\u00f3n arbitraria, el modelo simplemente <strong>\u201crellena el hueco\u201d<\/strong> con la opci\u00f3n que estad\u00edsticamente parece m\u00e1s plausible. El resultado: una respuesta convincente, pero a menudo falsa. <\/p> <p> En palabras de OpenAI, \u201cno hay etiquetas de verdadero\/falso en cada declaraci\u00f3n, solo ejemplos positivos de lenguaje fluido\u201d. Esto significa que el modelo nunca ha aprendido a distinguir claramente cuando debe abstenerse de inventar informaci\u00f3n. En consecuencia, funciona bien con temas estructurados, pero puede patinar gravemente en datos f\u00e1cticos. <\/p> <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Mitos_y_realidad_sobre_las_alucinaciones_en_inteligencia_artificial\"><\/span>Mitos y realidad sobre las alucinaciones en inteligencia artificial<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p> El reciente art\u00edculo de OpenAI no solo arroja datos, sino que tambi\u00e9n derriba algunos mitos frecuentes en el sector. Entre los m\u00e1s repetidos se encuentran: <\/p> <ul> <li> <strong>\u201cLa precisi\u00f3n llegar\u00e1 al 100%\u201d<\/strong>. Seg\u00fan OpenAI, esto es imposible, ya que siempre existir\u00e1n preguntas inherentemente imposibles de responder de forma correcta. <\/li> <li> <strong>\u201cSon inevitables\u201d<\/strong>. Aunque son muy dif\u00edciles de evitar, los modelos pueden entrenarse para abstenerse cuando no est\u00e1n seguros, aunque a\u00fan no se ha logrado en la pr\u00e1ctica. <\/li> <li> <strong>\u201cSolo los modelos gigantescos pueden eliminarlas\u201d<\/strong>. Los ingenieros de OpenAI recalcan que, en muchos casos, los modelos peque\u00f1os reconocen sus propias limitaciones mejor que los grandes. <\/li> <\/ul> <p> OpenAI se\u00f1ala que <strong>\u201cel modelo peque\u00f1o puede conocer mejor sus l\u00edmites\u201d<\/strong>, lo que invita a repensar el enfoque de los desarrolladores y no perseguir \u00fanicamente el tama\u00f1o con la esperanza de mejorar los resultados. <\/p> <p> Esta reflexi\u00f3n es importante para todos los que trabajan en IA, recordando que la gesti\u00f3n inteligente de sus errores puede ser m\u00e1s \u00fatil que su ocultamiento. <\/p> <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"El_papel_de_los_gurus_y_los_%E2%80%9Csolucionadores%E2%80%9D_en_redes_sociales\"><\/span>El papel de los gur\u00fas y los \u201csolucionadores\u201d en redes sociales<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p> El mismo d\u00eda que OpenAI public\u00f3 su informe, las redes sociales se llenaron de expertos y usuarios compartiendo prompts y trucos para evitar las alucinaciones en ChatGPT. Parad\u00f3jicamente, algunos de estos m\u00e9todos prometen soluciones milagrosas que, seg\u00fan la fuente, no tienen respaldo cient\u00edfico. <\/p> <p> <strong>Es crucial <\/strong>desconfiar de los trucos sencillos que prometen eliminar la problem\u00e1tica de ra\u00edz. Si OpenAI, empresa l\u00edder del sector, reconoce la inevitabilidad, resulta sensato asumir que <strong>la soluci\u00f3n es gestionar, no eliminar<\/strong> las alucinaciones. <\/p>\n\n\n\n<p>Fuente: https:\/\/www.genbeta.com\/inteligencia-artificial\/alucinan-porque-les-premiamos-adivinar-openai-explica-que-modelos-como-gpt-5-todavia-se-inventan-cosas<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las \u201calucinaciones\u201d de la inteligencia artificial son m\u00e1s comunes de lo que imaginamos y siguen generando pol\u00e9mica en el mundo &#8230; <\/p>\n<p class=\"read-more-container\"><a title=\"OpenAI revela por qu\u00e9 ChatGPT sigue inventando cosas: el dilema de las \u201calucinaciones\u201d en la inteligencia artificial\" class=\"read-more button\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/openai-revela-por-que-chatgpt-sigue-inventando-cosas-el-dilema-de-las-alucinaciones-en-la-inteligencia-artificial\/#more-129479\" aria-label=\"Leer m\u00e1s sobre OpenAI revela por qu\u00e9 ChatGPT sigue inventando cosas: el dilema de las \u201calucinaciones\u201d en la inteligencia artificial\">Leer m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":850,"featured_media":129480,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1474],"tags":[],"class_list":["post-129479","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50","no-featured-image-padding"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/129479","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/users\/850"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=129479"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/129479\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":129481,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/129479\/revisions\/129481"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/media\/129480"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=129479"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=129479"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=129479"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}