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El término “alucinación” se ha convertido en la forma estándar de describir cuando una IA generativa produce información incorrecta. Sin embargo, un reciente y provocador artículo de la revista Critical AI, de nuestra socia Duke University Press, sostiene que esta metáfora es profundamente engañosa, ya que enmascara la verdadera naturaleza de estos sistemas. El análisis propone un nuevo marco: los “errores” de la IA no son fallos, sino la evidencia de su indiferencia epistemológica.

El artículo, escrito por Johan Fredrikzon, critica el término “alucinación” por atribuir una cualidad humana (un fallo de percepción) a un sistema que no tiene conciencia ni ningún compromiso con la verdad. Para un LLM, solo existen patrones probabilísticos.

Los puntos principales del argumento son:

• Indiferencia, No Error: La IA es “epistemológicamente indiferente”. No le importa la verdad, solo la generación de texto estadísticamente coherente. El autor compara este comportamiento con el concepto filosófico de “bullshit” de Harry Frankfurt: una comunicación realizada sin ninguna consideración por la veracidad. La diferencia crucial es que, para la IA, esta indiferencia viene impuesta por su arquitectura.
  
  
• Una Decisión Empresarial: Las “alucinaciones” también son el resultado previsible de decisiones corporativas. Los desarrolladores optimizan deliberadamente los modelos para generar respuestas más diversas y “humanas”, evitando respuestas repetitivas o monótonas. El precio que se paga por conversaciones más “interesantes” es un aumento de las confabulaciones.
  
  
• A Diferencia del Error Humano: El autor hace una distinción importante: los errores humanos (como un lapsus o un juego de palabras) a menudo revelan la estructura de nuestro conocimiento. Son “buenos errores” que tienen sentido dentro de un contexto. Las “alucinaciones” de la IA, por otro lado, demuestran la ausencia de una visión estructurada del mundo. No “tienen sentido”.
  
  
• El Error Como Herramienta de Diagnóstico: En lugar de ver las “alucinaciones” como un problema que hay que eliminar, el artículo sugiere que las veamos como un recordatorio útil. Son un indicio de las limitaciones fundamentales de la tecnología, lo que nos obliga a adoptar una postura más crítica y a comprender que, desde la perspectiva de la máquina, una respuesta brillante y una respuesta absurda se generan mediante el mismo proceso indiferente.

Al replantearnos el error, el artículo nos invita a abandonar metáforas que nos reconfortan, pero que nos ciegan ante la verdadera naturaleza de los sistemas con los que interactuamos.

Para profundizar en esta crítica filosófica sobre la naturaleza del error y la verdad en la era de la IA, recomendamos leer el artículo completo.

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