Por qué los chatbots de IA "alucinan": Las raíces estadísticas de los errores de modelos de lenguaje
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En resumen
Las "alucinaciones" de IA son afirmaciones confiadas y fluidas generadas por modelos de lenguaje que son factualmente incorrectas. Un estudio de OpenAI de septiembre de 2025 argumenta que la causa raíz es estadística: los métodos de entrenamiento y puntuación recompensan una adivinanza confiada sobre un honesto "No sé", por lo que los modelos aprenden a fingir en lugar de admitir incertidumbre.
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Una alucinación de IA es una respuesta de un chatbot o modelo de lenguaje que se lee como fluida y plausible pero es factualmente incorrecta — un caso judicial fabricado, una estadística inventada, una fecha incorrecta presentada con total confianza. El término ha pasado de una frase de nicho de aprendizaje automático al vocabulario cotidiano a medida que más personas utilizan herramientas como ChatGPT para investigación, escritura y trabajo legal.
Lo que dice la investigación de OpenAI que lo causa
En un documento titulado "Por qué los modelos de lenguaje alucinan", publicado en el sitio web de OpenAI y en el servidor de preimpresión arXiv en septiembre de 2025, los investigadores Adam Tauman Kalai, Ofir Nachum, Santosh S. Vempala y Edwin Zhang argumentan que las alucinaciones no son un fallo misterioso sino un resultado predecible de cómo se construyen y califican los modelos, según el propio resumen de OpenAI del documento.
Durante el preentrenamiento, un modelo aprende del texto que muestra solo ejemplos correctos del uso del lenguaje — nunca se le muestra explícitamente una lista etiquetada de afirmaciones falsas para evitar. Los investigadores describen esto como convertir la alucinación en un problema de clasificación binaria: si un modelo no puede distinguir de manera confiable una afirmación verdadera de una falsa en sus datos de entrenamiento, los errores surgirán a través de una presión estadística ordinaria, independientemente de qué tan buena sea la ingeniería, reporta OpenAI.
Por qué los modelos adivinan en lugar de decir "No sé"
La afirmación central del documento se refiere a lo que sucede después del preentrenamiento, durante la evaluación. Según OpenAI, la mayoría de los puntos de referencia de precisión ampliamente utilizados califican una respuesta confiantemente incorrecta igual que una admisión de incertidumbre — ambos cuentan simplemente como "incorrecto" — mientras que una respuesta correcta y confiada obtiene la mejor puntuación. Los investigadores comparan esto con un estudiante adivinando en un examen de opción múltiple: adivinar tiene la posibilidad de ser correcto, mientras que dejar una pregunta en blanco garantiza cero crédito, según reportado por OpenAI.
No es suficiente añadir algunas nuevas pruebas conscientes de la incertidumbre. Las evaluaciones ampliamente utilizadas basadas en precisión necesitan actualizarse para que su puntuación desaliente la adivinanza.
— Documento de investigación de OpenAI, "Por qué los modelos de lenguaje alucinan"
La solución propuesta por OpenAI no es una prueba de alucinación separada sino un cambio en cómo se califican los puntos de referencia existentes: penalizar los errores confiados más fuertemente que las expresiones de incertidumbre, de modo que los modelos ya no se optimicen para fingir su camino a través de brechas en el conocimiento, según OpenAI.
Qué tanto varían las tasas de alucinación por modelo
Los investigadores de OpenAI reportan una ilustración concreta de este equilibrio: una evaluación de un modelo llamado GPT-5-thinking-mini redujo su tasa de error al 26%, comparado con el 75% para el modelo anterior o4-mini, según el documento según lo reportado por InfoQ. Los investigadores notan que el modelo de menor error logró esto en parte respondiendo con el equivalente de "No sé" en más de la mitad de sus respuestas, en lugar de adivinar, InfoQ reportó.
Una consecuencia del mundo real: citas legales fabricadas
El costo práctico de las alucinaciones ha surgido repetidamente en los tribunales estadounidenses. La Corte de Apelaciones del Segundo Distrito de California multó al abogado del área de Los Ángeles Amir Mostafavi con $10,000 en septiembre de 2025 después de encontrar que 21 de 23 citas de casos en un escrito apelativo que presentó fueron fabricadas por ChatGPT, según el reportaje de CalMatters. El tribunal escribió que ningún escrito legal debe contener citas que el abogado que lo presenta "no haya leído y verificado personalmente", informó CalMatters.
Mostafavi, quien presentó el escrito en julio de 2023 sin verificar el contenido generado por IA, le dijo a la corte, "Espero que este ejemplo ayude a otros a no caer en el agujero. Estoy pagando el precio", según CalMatters. El medio también reportó que el Consejo Judicial de California ha requerido que los tribunales de todo el estado prohiban la IA generativa o adopten una política de uso antes del 15 de diciembre de 2025, y que los rastreadores de tecnología legal han registrado más de 600 instancias documentadas de citas fabricadas por IA en escritos judiciales estadounidenses.
Puntos clave
Las alucinaciones son afirmaciones fluidas y confiadas de un modelo de lenguaje que son factualmente incorrectas, no fallas aleatorias.
El documento de OpenAI de septiembre de 2025 las atribuye en parte a limitaciones de preentrenamiento — los modelos no siempre pueden distinguir afirmaciones verdaderas de falsas en sus datos de entrenamiento.
El impulsor más grande, según OpenAI, es el diseño de evaluación: los puntos de referencia que recompensan adivinanzas confiadas y penalizan admisiones de incertidumbre igual a respuestas incorrectas.
En un ejemplo reportado por OpenAI, un modelo más nuevo (GPT-5-thinking-mini) redujo su tasa de error del 75% al 26% para un modelo anterior (o4-mini), en parte diciendo "No sé" más a menudo, pero la compañía dice que el problema de incentivo subyacente requiere cambiar cómo se califican los puntos de referencia en toda la industria.
Las citas legales generadas por IA fabricadas ya han dado lugar a sanciones judiciales en Estados Unidos, incluida una multa de $10,000 en California en 2025.
Preguntas
¿Qué exactamente es una alucinación de IA?
Es una respuesta generada por un modelo de lenguaje que es fluida, confiada y suena plausible pero factualmente incorrecta — por ejemplo, un caso judicial citado o una estadística que no existe, como se describe en el documento de investigación de OpenAI sobre el tema.
¿Por qué las compañías de IA no pueden simplemente solucionar las alucinaciones?
Los investigadores de OpenAI argumentan que el problema es en parte estadístico: los modelos entrenados solo con ejemplos positivos de texto no pueden separar perfectamente las afirmaciones verdaderas de las falsas, y los puntos de referencia de evaluación actuales recompensan la adivinación confiada sobre la incertidumbre honesta, por lo que eliminar las alucinaciones por completo requeriría repensar cómo se califican los modelos, no solo una mejor ingeniería.
¿Los modelos de IA más nuevos tienen menos probabilidad de alucinar?
Los investigadores de OpenAI reportan un ejemplo de progreso: una evaluación de un modelo llamado GPT-5-thinking-mini redujo su tasa de error al 26%, comparado con el 75% para el modelo anterior o4-mini, según el documento según lo reportado por InfoQ. Los investigadores notan que el modelo de menor error respondió "No sé" en más de la mitad de los casos en lugar de adivinar, lo que ilustra el equilibrio involucrado.
¿Ha sido castigado alguien por confiar en alucinaciones de IA?
Sí. En septiembre de 2025, una corte de apelaciones de California multó al abogado Amir Mostafavi con $10,000 después de encontrar que 21 de 23 citas de casos en un escrito que presentó fueron fabricadas por ChatGPT, según CalMatters.
¿Cree OpenAI que las alucinaciones pueden eliminarse completamente?
El documento de OpenAI no afirma que las alucinaciones puedan eliminarse completamente; argumenta que surgen de presiones estadísticas en el preentrenamiento y la evaluación, y propone cambiar cómo se califican los puntos de referencia de precisión para reducir el incentivo de los modelos a adivinar con confianza en lugar de expresar incertidumbre.
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