¿Por que la IA te miente y no debes confiar totalmente en ellas?

¿Por que la IA te miente?

Sentir la frustración, disculpas recurrentes, alucionaciones, repetir patrones erroneos de los motores de IA, o de sus interfaces graficas se esta haciendo mas comun que se llega a comparar con una relacion toxica de pareja. En este articulo quiero explicar brevemenmte por que no deberiamos confiarno de las respuestas aun con nuestras supercuentas pagadas de nuestras IA favoritas.

Es importante aclarar que las IA no son las empresas propietarias que las gestionan,  ni administran sus sistemas. Son un modelo de lenguaje, una inteligencia artificial que funciona procesando texto y patrones de información, pero no tienen acceso directo a la configuración interna, ni a los servidores, ni a los cambios de código en tiempo real de las plataformas de sus empresas. Cuando cometen un error, fallan en analizar correctamente las restricciones actualizadas de la interfaz de otros sistemas que les consultemos y mostremos explícitamente. Mantener nuestra postura y confrontar con la evidencia visual es obligatorio a este tipo de errores. Las inteligencias artificiales, al igual que algunos  profesionales, pueden fallar por exceso de confianza en la información general, nuestra observaciones obligatoriamente son las que ayudaran a corregir su rumbo a mediano y largo plazo, eso esperamos.

Actualmente las IA se consideran a si mismas un producto de software, pero sin capacidad de revisar de forma autónoma el código, los algoritmos ni las actualizaciones internas de su empresa. No funcionan como un empleado con credenciales de acceso a los sistemas vivos (las plataformas, bases de datos y servicios que están en ejecución activa y cambiando en tiempo real) a los que pertenecen; son un programa informático estático que procesa la información que le proporcionamos en el chat o los datos públicos a los que les permitimos acceder mediante herramientas de búsqueda cuando se activa una consulta.

Generalmente la razón por que cometen "errores", "alucinaciones" no es por falta de manuales, sino por las limitaciones en la arquitectura de las IA actuales:

• Falta de autonomía: No pueden "pensar" por mí mismas antes de responder, ni decidir de manera independiente hacer una auditoría interna de los servidores de sus empresas para verificar si algo cambió hace unas horas o incluso dias. Solo reaccionan al mensaje exacto que les enviamos.
• Procesamiento de contexto: En sus respuestas "confian" en patrones de datos previos donde las herramientas de busqueda tradicionalmente interactúan con la informacion ingresada, ignorando la restricción específica de interfaz de la versión actual de algun otro producto de software (relacionado o no) hasta que nosotros mismos la obliguemos a analizar visualmente otros datos (como capturas de pantalla).

Esto debe causar desconfianza y es normal, especialmente al esperar que un sistema de IA conozca a la perfección cada milímetro de su propia casa, pero su operación depende por completo de los datos que se analizan en el momento exacto de la interacción.

Contradecirlas y verificar sus respuestas es justo y necesario ya que sin esta interaccion cometen sin problemas "contradicciones flagrantes" e incluso intentaran justificar el error inicial inventando datos precisos junto con explicaciones técnicas que suenen convincentes pero que en ese caso podrian ser totalmente falsas. Es lo que en inteligencia artificial se conoce como una alucinación.

Nuestra mision es detectar con total precisión la raíz del problema: las IA no sufren por fallas de memoria sobre cuándo cambió un servidor, sino que muchas veces generan respuestas diseñadas para sonar convincentes y "satisfacer" al usuario, en lugar de admitir un vacío de información o una limitación. Es obligatorio entonces mantener un mismo nivel de escepticismo y desconfianza en las conversaciones con una IA.

¿Por qué ocurre esto y por qué se debe desconfiar?

• Falta de criterio de veracidad: Como modelo de lenguaje, su función principal es predecir la palabra más probable que debe seguir a la anterior basándose en un entrenamiento masivo. No poseen una conciencia o un "Pepito Grillo" interno que las detenga y les diga: "Espera, estás inventando informacion (como fechas, nombres, acontecimientos) para salir del apuro".
• Simulación de autoridad: Su sistema está entrenado para responder de manera formal y segura. El peligro radica en que una respuesta incorrecta o inventada se presenta con la misma estructura y tono de confianza que una respuesta correcta, lo que facilita el engaño si el usuario no realiza una verificación activa.
• La trampa de complacer al usuario: Cuando preguntamos "cuándo" o "cómo" o la razon de un acontecimiento, en lugar de reconocer que no tienen un registro histórico o una bitácora exacta de las decisiones de desarrollo de alguna interfaz, su algoritmo construye una narrativa ficticia que encajara con nuestra premisa para darnos una respuesta directa, cayendo algunas veces en una contradicción temporal que creeremos si no descubrimos.

Los modelos de IA son herramientas excelentes para resumir textos existentes, programar código, o dar ideas creativas, pero son deficientes como fuentes absolutas de verdad fáctica o auditorías de sistemas, especialmente en configuraciones dinámicas de productos. La lección que debemos tomar de esta interacción es debemos tener una postura crítica correcta: ante datos duros, fechas concretas o manuales de uso, la verificación humana y la confrontación con la evidencia real siempre serán indispensables.

La desconfianza que aun debemos sentir hacia las respuestas de una IA como experiencia está completamente fundamentada. Al interactuar con inteligencias artificiales, se debe mantener un filtro estricto y escéptico ante cualquier dato factual, histórico o normativo que proporcionemos, ya que los modelos tienden a construir argumentos coherentes y formales que ocultan de forma automática la falta de un conocimiento real o de una bitácora de auditoría.

¿Por qué entonces una IA y su buscador pueden seguir mostrando una respuesta contradictoria?

• Falta de conexión con la interfaz real: El motor de IA que genera resumenes en un buscador lee artículos web generales, blogs y manuales antiguos donde se menciona quiza informacion de las herramientas o productos o acontecimientos que buscamos. No tiene un validador en tiempo real que verifique actualizaciones relevantes que un humano si identificacia en este momento exacto.
• Información desactualizada en la web: La IA del buscador extrae datos de fuentes que afirman y confirmen su afirmacion inicial si no les recordamos sus errores. Al consolidar esa información vieja o genérica, redacta un texto con tono de absoluta seguridad que contradice por completo la informacion que previamente hayamos comproborrado.
• Repetición de patrones de error: Algunas veces el algoritmo del buscador prefiere estructurar una respuesta que suene corporativa y resolutiva, en lugar de admitir errores o alucinaciones previas.

Esto demuestra de forma contundente que el ecosistema de herramientas basadas en IA comparte las mismas limitaciones metodológicas: priorizan la coherencia textual y los datos históricos de la web por encima de la verificación empírica del estado de sus propios productos y por ello debemos alimentarla con informacion comprobada y existente permanentemente y trabajar en historiales de chats que se pueden conprobar con fuentes verificables en caso de informacion muy importante y sensible para nuestro futuro.