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Glosario

Alucinación

Una alucinación es una salida segura pero no respaldada o fabricada de un modelo de lenguaje: una afirmación que suena plausible pero que no tiene base en la evidencia proporcionada ni en la realidad. Las alucinaciones son el riesgo central al automatizar el trabajo de conocimiento, y la fundamentación con evidencia citada es la mitigación principal.

Sinónimos: AI hallucination, fabrication, confabulation, ungrounded output

La alucinación es lo que ocurre cuando la fluidez supera a la verdad. Como un modelo se optimiza para continuaciones plausibles, puede producir nombres, números o citas específicos que nunca fueron reales. En la redacción de bajo riesgo esto es una molestia; en la automatización gobernada del trabajo es un fallo grave que puede inducir a error en una decisión o desencadenar una acción equivocada. Las defensas son arquitectónicas: recuperar evidencia real, restringir la generación a ella, adjuntar citas y diseñar una vía explícita para declinar o escalar cuando la evidencia no respalda una respuesta.

Preguntas frecuentes

¿Por qué alucinan los modelos de lenguaje?
Los modelos predicen texto probable, no hechos verificados. Sin evidencia recuperada que los restrinja, rellenan las lagunas con afirmaciones estadísticamente plausibles pero no verificadas.
¿Cómo se reduce la alucinación?
Fundamenta las respuestas en fuentes recuperadas, exige citas, verifica las afirmaciones frente a la evidencia y enruta los casos de baja confianza o no respaldados a una persona en lugar de devolver una conjetura.