El 4 de septiembre de 2025, OpenAI publicó un paper titulado Why Language Models Hallucinate, donde aborda uno de los problemas más debatidos en la inteligencia artificial: las alucinaciones en los modelos de lenguaje (LLMs). Estas alucinaciones se refieren a respuestas que suenan plausibles pero son incorrectas o inventadas, lo que compromete la confianza en la IA.
El origen de las alucinaciones
Según el estudio, el problema nace en el preentrenamiento. Los modelos de lenguaje se entrenan prediciendo la siguiente palabra a partir de millones de ejemplos, pero sin información negativa que les permita distinguir entre “correcto” e “incorrecto”. En este proceso, errores estadísticos son inevitables, sobre todo en hechos poco frecuentes o específicos.
Además, las evaluaciones actuales refuerzan el problema: los benchmarks suelen premiar respuestas completas, incluso si son falsas, antes que una admisión de desconocimiento. En otras palabras, los modelos han aprendido que “adivinar” es más rentable que decir “no sé”.
Ejemplos llamativos
El paper muestra casos donde los modelos, al responder sobre datos concretos como el título de la tesis o el cumpleaños de un investigador, ofrecen varias versiones diferentes, todas incorrectas, pero expresadas con gran seguridad.
Posibles soluciones
OpenAI propone rediseñar los sistemas de evaluación para incentivar la honestidad en los modelos, de modo que se valore más una respuesta como “no lo sé” que una alucinación segura. Esto permitiría avanzar hacia sistemas de IA más confiables y útiles para la sociedad.
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