El gran temor: la alucinación de la inteligencia artificial

Redacción MidPoint | 31 de julio 2023

¿A qué se refiere el término “alucinación” en la inteligencia artificial? Se trata de nada más y nada menos que un fenómeno curioso que se produce cuando un sistema de IA genera información falsa o inexacta sin tener una fuente real para respaldarla. Lo que más llama la atención es que esta información puede estar compuesta de manera totalmente coherente, pero aún así estar basada en datos totalmente falsos.

Un ejemplo de esto sería que con un asistente virtual que te ayuda a planificar las tareas diarias. Un día, el asistente te dice que tienes una reunión importante en una ubicación que nunca has visitado, cuando en realidad no tienes ninguna reunión ese día. Esto sería un ejemplo de alucinación de la inteligencia artificial, donde el sistema ha inventado información que no es real.

¿Por qué existe la “alucinanción” de la IA?

La alucinación en la inteligencia artificial puede ocurrir por varias razones. En muchos casos, los sistemas de IA se entrenan utilizando grandes cantidades de datos para aprender a hacer tareas específicas, como traducir idiomas o reconocer objetos en imágenes. A veces, estos datos pueden contener información incorrecta o rara, y el sistema puede aprender de manera equivocada.

Como resultado, cuando se le presenta una situación inusual o ambigua, puede generar respuestas basadas en esas "experiencias" confusas, que resultan siendo respuestas erróneas debido a la información que se usó para producirlas.

Además, las redes neuronales que componen la IA pueden ser tan complejas que su funcionamiento interno no siempre es fácil de entender. Esto quiere decir que las alucinaciones pueden ser resultado de interacciones complicadas en la red. Por último, los sistemas también pueden generar respuestas basadas en patrones de entrenamiento, a pesar de que algunos patrones puedan no tener sentido en el contexto específico de la pregunta que se le realizó.

Sin embargo, se debe tener en cuenta que la alucinación no es intencional o una decisión que la IA toma de dar una respuesta equivocada. Por el contrario, es una consecuencia de su forma de procesar y analizar la información.

¿Las alucinaciones de la IA pueden ser riesgosas?

Según el contexto en que se analicen, sí pueden llegar a representar un riesgo. Por ejemplo, si se trata de un automóvil autónomo está en funcionamiento en el que, de repente, el sistema detecta un objeto inexistente en la carretera y toma medidas evasivas innecesarias. Esta alucinación donde los datos del entorno se interpretaron incorrectamente puede causar no solo confusión sino también poner a los pasajeros y otros vehículos en riesgo.

¿Se pueden prevenir las alucinaciones en la inteligencia artificial?

Pese a que representa un desafío grande, la respuesta es sí. Hay diferentes estrategias que los científicos pueden aplicar para reducir el riesgo de que se produzcan estas alucinaciones. Una de ellas tiene que ver con alimentar los sistemas con datos de entrenamiento de alta calidad, así como técnicas para evitar que la inteligencia artificial memorice datos de entrenamiento o patrones que sean incorrectos. En este caso, se dará prioridad a patrones más generales e útiles, evitando casos poco comunes que puedan llevar a un error.

En conclisión, es sumamente importante que los sistemas de inteligencia artificial sean desarrollados usando las prácticas más confiables y robustas para hacer que el riesgo de alucinaciones se reduzca al mínimo.