La IA diagnostica enfermedades inexistentes: el peligro de las alucinaciones
Un experimento reveló que sistemas como ChatGPT repiten patologías falsas creadas por científicos, alertando sobre riesgos en salud.
CIENCIA & TECNOLOGíA • 24 Abr, 2026 03:36 h
La inteligencia artificial, especialmente los Grandes Modelos de Lenguaje como ChatGPT, Gemini y Claude, ha demostrado una capacidad asombrosa para realizar tareas complejas. Sin embargo, un reciente experimento de la investigadora Almira Osmanovic Thunström, de la Universidad de Gotemburgo, expuso una grave vulnerabilidad: la facilidad con la que estos sistemas pueden propagar información médica falsa.
Thunström inventó una afección cutánea llamada Bixonimania y subió dos artículos falsos sobre ella a un servidor de preprints, atribuyéndolos a un autor ficticio, Lazljiv Izgubljenovic, cuya foto fue generada por otra IA. En pocas semanas, los principales sistemas de IA comenzaron a repetir la enfermedad como si fuera real, integrándola en sus respuestas.
Este fenómeno, conocido como alucinación, ocurre cuando los algoritmos incorporan datos sesgados o falsos durante su entrenamiento masivo, que procesa hasta un millón de tokens por segundo desde internet. En este caso, la información inventada se infiltró en el acervo digital, y los modelos la replicaron sin verificar su veracidad.
Lo más alarmante fue que otros científicos citaron estos artículos ficticios en sus investigaciones, como si fueran auténticos. El experimento, detallado por el investigador Ricardo Mansilla Corona del Cephcis de la UNAM, subraya cómo la excelencia de la IA en conversaciones y tareas complejas puede convertirse en un riesgo cuando no se filtran adecuadamente los datos de entrada.
Las consecuencias son profundas para la salud humana y la credibilidad científica. Si una IA puede difundir una enfermedad inexistente, el potencial de daño en diagnósticos médicos reales es enorme.
Este caso debe encender las alarmas sobre la necesidad de protocolos más estrictos en el entrenamiento de modelos, especialmente en áreas sensibles. La comunidad científica y los desarrolladores deben priorizar la verificación de fuentes y la transparencia en los datos para evitar que las alucinaciones de la IA se conviertan en una amenaza sistemática para la información veraz..
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