Enfrentado a un examen de selección múltiple con cuatro opciones, el estudiante que responde al azar tiene 25% de probabilidad de acertar. No responder garantiza el cero. Con un ejemplo similar, un equipo de investigadores de OpenAI y Georgia Tech, encabezado por Adam Kalai, explica en un artículo publicado en abril de este año en Nature por qué un modelo de lenguaje contesta aunque no sepa. Y ahí reside buena parte de las llamadas alucinaciones de la inteligencia artificial.

Estos modelos de IA, vale aclarar, no consultan una enciclopedia interior en busca de una respuesta. Generan texto a partir de patrones estadísticos aprendidos y, durante su entrenamiento y evaluación, las métricas de........

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