Una alucinación en la inteligencia artificial es un error en el que un sistema responde con información falsa, inventada o sin base real, pero la presenta con total seguridad y tono convincente.
¿Por qué ocurren?
- Predicción estadística: Los modelos no "piensan" ni comprenden la realidad; calculan cuál es la siguiente palabra más probable según los patrones del texto.
- Vacíos de datos: Si la IA no posee la información exacta, intenta completar el espacio con datos que "suenan lógicos" en lugar de admitir que no lo sabe.
Ejemplos comunes
- Inventar citas, libros o artículos que jamás han existido.
- Dar datos numéricos o fechas completamente erróneas asegurando que son exactos.
- Generar imágenes o videos con deformaciones físicas o elementos que desafían la lógica.
¿Cómo evitarlas o detectarlas?
- Verifica las fuentes: Contrasta siempre los datos importantes con páginas oficiales o fuentes confiables.
- Da más contexto: Entre más específica sea tu instrucción y los datos que le aportes al sistema, menor será la probabilidad de errores.
- Consulta a varias herramientas: Compara la respuesta en diferentes plataformas de IA para ver si coinciden.
Solución "sencilla":
Se soluciona con skills para no dar margen de error.
Un skill es una especie de guión, es un promt pero mas robusto.
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