¿La información de la IA es siempre correcta?
En un mundo donde la información es mixta, confiar únicamente en la IA para decir la verdad es una apuesta arriesgada.
La IA no distingue el bien del mal, solo refleja datos.
Según Tuoi Tre Online , la inteligencia artificial se entrena a partir de una enorme cantidad de datos recopilados de internet, donde se encuentran tanto conocimientos ortodoxos como teorías conspirativas. La IA no puede distinguir entre la verdad y la falsedad; solo registra patrones de lenguaje y responde en función de lo aprendido. Si la información de entrenamiento contiene errores o sesgos, la IA también los reflejará en su respuesta.
Además de los datos originales, lo que el usuario proporciona en la pregunta también afecta directamente la precisión. Una pregunta incorrecta pero bien presentada será más fácil de... hace que la IA "crea que es verdad" y genere respuestas falsas en consecuencia.
En particular, si el usuario solicita retroalimentación que afirme algo que no es cierto, la IA puede "cumplir" con ello porque su objetivo es generar una respuesta semántica, no verificar la verdad.
Esta es también la razón por la que la IA puede hablar con fluidez pero equivocarse manifiestamente. No distingue entre lo correcto y lo incorrecto como los humanos, sino que solo predice la siguiente palabra más probable. Esto da lugar a un fenómeno que los investigadores llaman alucinación, cuando la IA crea información falsa que suena plausible. Un nombre, un evento, incluso un estudio científico , pueden ser inventados si la IA no encuentra datos reales que coincidan.
¿Cuándo tiene razón la IA en un mar de desinformación?
Aunque la IA no es capaz de auto-reconocerse, aún puede generar respuestas precisas en determinadas condiciones.
Cuando la pregunta pide refutar o verificar información falsa, el modelo tenderá a encontrar el absurdo y refutarlo.
Por ejemplo, si un usuario argumenta “La Tierra es plana, por lo que no puede haber satélites orbitando alrededor de ella” y solicita un análisis, la IA lo refutará basándose en la ciencia de la gravedad y las órbitas.
La capacidad de la IA para acertar también aumenta si incorpora herramientas de validación, como el acceso en tiempo real a nuevos datos, la búsqueda en fuentes fiables o el uso de API de repositorios de conocimiento autorizados. De esta forma, la IA no solo puede basarse en conocimiento preentrenado, sino también actualizarlo y compararlo con la realidad.
Sin embargo, el requisito previo sigue siendo la forma en que el usuario plantea el problema . Si el tema es incorrecto desde el principio y se le pide a la IA que escriba afirmativamente, el modelo tenderá a obedecer, especialmente si no se le pide que argumente. En ese caso, la IA puede producir contenido completamente erróneo, pero el lenguaje sigue siendo fluido y fácil de confiar para el lector.
Cuanto más inteligente se vuelve la IA, más alertas deben estar los usuarios
La inteligencia artificial no reemplaza a los humanos en la verificación de la verdad. Si bien puede generar contenido convincente y razonable, la IA no tiene la conciencia ni la ética necesarias para discernir el bien del mal.Los usuarios deben considerar la IA como una ayuda condicional, no como una fuente de verdad absoluta. Cuanto más preciso sea el conocimiento de entrada, más fiable será la respuesta de la IA.
Fuente: https://tuoitre.vn/ngay-cang-nhieu-thong-tin-sai-co-nen-tim-kiem-hoi-ai-20250626101350386.htm
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