Esto sucede porque los modelos de lenguaje generan respuestas a partir de patrones y probabilidades, por lo que, cuando no cuentan con suficiente información o contexto, pueden producir datos, referencias o afirmaciones que parecen reales, pero que no necesariamente lo son. A este fenómeno se le conoce como alucinación de la inteligencia artificial.
Esto ocurre porque los modelos de IA generativa no funcionan exactamente como una persona que investiga, comprende y verifica cada dato. Su funcionamiento se basa en patrones aprendidos durante el entrenamiento y en la predicción de cuál es la siguiente palabra o secuencia de palabras más probable.
¿Cómo podemos evitar las alucinaciones?
-Formular preguntas claras y específicas.
-Proporcionar documentos o fuentes confiables para contextualizar las respuestas.
-Solicitar referencias y verificar que realmente existan.
-Contrastar la información con otras fuentes.
-Utilizar herramientas como NotebookLM, que permite trabajar con documentos y fuentes proporcionadas por el usuario, hacer preguntas sobre su contenido y obtener respuestas fundamentadas en esas fuentes.
La IA puede facilitarnos mucho el trabajo y el aprendizaje, pero la responsabilidad de validar la información sigue estando en nosotros. Nuestro reto es conocer el objetivo al que debe llegar para tener la capacidad de avalar su resultado, en un tiempo tan exageradamente rapido en el que nosotros no somos capaces de realizar nuestras propias actividades.
