En la creciente era de la inteligencia artificial (IA), un fenómeno inusual conocido como "alucinaciones de IA" presenta tanto desafíos como oportunidades. Estos incidentes ocurren cuando los sistemas de IA producen erróneamente resultados incorrectos o engañosos al interpretar mal datos complejos. Comprender estas alucinaciones es esencial para la aplicación segura y efectiva de las tecnologías de IA y no tener problemas con la ley, con demandas o con fallos de documentación sobre casos.

Las alucinaciones de la IA generalmente surgen cuando los modelos de aprendizaje automático, especialmente las redes de aprendizaje profundo perciben erróneamente el ruido o los datos no estructurados como patrones significativos. Entrenados con enormes cantidades de datos, estos modelos pueden ocasionalmente formar conexiones ilógicas, lo que lleva a resultados inesperados e incorrectos. Esto puede ocurrir debido al sobreajuste, donde un modelo aprende a predecir los datos de entrenamiento tan bien que se desempeña mal con datos nuevos.

 

Riesgo de las alucinaciones

El potencial de daño de las alucinaciones de la IA es profundo en sectores como la salud, donde una IA que interpreta mal los datos de un paciente podría llevar a diagnósticos o tratamientos erróneos. En la conducción autónoma, una señal de tráfico mal interpretada o un peatón no reconocido podrían provocar accidentes. También en el marco legal, donde una mala interpretación de una ley, o un dato erróneo podría causar perjuicios a la defensa.

Por lo tanto, identificar y abordar estas alucinaciones es importante para prevenir consecuencias graves.

Estas alucinaciones pueden surgir de diversas fuentes, incluidos sesgos en los datos de entrenamiento, la arquitectura del modelo o la diversidad insuficiente en los conjuntos de datos, lo que hace que el sistema interprete mal o "alucine" las entradas de datos. La complejidad y la naturaleza de caja negra de muchos sistemas de IA pueden exacerbar estos problemas, dificultando predecir cuándo o por qué ocurren estos errores.

 

No todas son malas

Curiosamente, no todas las alucinaciones de la IA son perjudiciales. En algunos contextos, estos errores pueden llevar a nuevos conocimientos y descubrimientos, siempre que se reconozcan y gestionen de manera efectiva. Las medidas preventivas incluyen mejorar la calidad y diversidad de los datos, usar técnicas robustas de validación de modelos y aumentar la transparencia en los procesos de toma de decisiones de la IA.

Como ejemplo de esta ‘alucinación positiva’, un descubrimiento inesperado. Este caso involucra a un sistema de IA diseñado para predecir las estructuras moleculares y sus propiedades físicas. Durante un experimento, el sistema "alucinó" una estructura molecular que, según el conocimiento químico convencional y los datos de entrenamiento, parecía improbable o imposible. Sin embargo, al sintetizar esta estructura en el laboratorio, los investigadores descubrieron que no solo era viable, sino que poseía propiedades únicas altamente deseables, como una resistencia excepcional al calor o una conductividad eléctrica mejorada.

Este "error" resultó ser un avance, ya que la estructura "alucinada" por la IA llevó a la creación de un nuevo material con aplicaciones potenciales en la electrónica avanzada y otras tecnologías emergentes

Es por ello que se hace necesario la figura del ser humano, tanto para introducir datos para entrenar los modelos de IA como para interpretar e identificar esas alucinaciones que se dan en algunos resultados para poder solventarlas o estudiarlas.

A medida que la tecnología de la IA avanza, es probable que aumente el enfoque en entender, prevenir o aprovechar las alucinaciones. Los desarrollos en la IA explicable (XAI) son prometedores, ya que se esfuerzan por hacer las operaciones de la IA más transparentes y comprensibles, lo que podría ayudar en la identificación y mitigación de las alucinaciones de manera más eficiente.