Errores

Un error en una inteligencia artificial (IA) surge cuando, debido a limitaciones técnicas o a defectos en su diseño, el sistema interpreta de manera incorrecta una consulta o genera respuestas sin lógica aparente. Estos fallos son especialmente evidentes en situaciones que requieren una comprensión contextual profunda o la capacidad de discernir ambigüedades. Por ejemplo, un asistente virtual entrenado principalmente con datos estructurados podría tener dificultades para procesar preguntas con múltiples intenciones o lenguaje coloquial, llevando a resultados confusos o contradictorios. Aunque estos errores no son intencionados, reflejan la complejidad de replicar el razonamiento humano en máquinas.

Además, los errores técnicos pueden agravarse en sistemas que operan en tiempo real o con fuentes de datos dinámicas, como las IA empleadas en diagnóstico médico o gestión de emergencias. Un fallo en el procesamiento de señales vitales o en la interpretación de protocolos de seguridad podría tener consecuencias graves, incluso en escenarios bien delimitados. Por eso, la monitorización constante y la actualización de los modelos son esenciales para minimizar riesgos y garantizar que las IA se adapten a nuevos desafíos sin comprometer su eficacia.

Prejuicios

Los prejuicios en las IA son distorsiones sistemáticas que se heredan de los datos de entrenamiento, reproduciendo información deficiente derivada de sesgos históricos o culturales. Estos no solo se limitan a cuestiones de género; también pueden reflejar desigualdades étnicas, socioeconómicas o geográficas. Por ejemplo, un algoritmo de selección de personal entrenado con datos de empresas donde predominan ciertos grupos demográficos podría descalificar candidatos competentes por motivos no relacionados con sus habilidades, como el dialecto o el origen. La invisibilidad de estos sesgos hace que sean especialmente peligrosos, ya que se normalizan bajo la apariencia de objetividad algorítmica.

Más allá del ámbito laboral, los sesgos pueden influir en aplicaciones críticas como la justicia predictiva o la concesión de créditos. Si un sistema se entrena con datos que reflejan prácticas discriminatorias, como sentencias más duras para determinadas comunidades, la IA perpetuará esas injusticias bajo la falsa premisa de la neutralidad tecnológica. Combatirlos requiere no solo diversificar las fuentes de datos, sino también incorporar perspectivas éticas en el diseño y validación de los modelos, asegurando que la tecnología no amplifique las desigualdades existentes.

Estereotipos

Los estereotipos en las IA son simplificaciones que reducen realidades complejas a categorías rígidas y, frecuentemente, desactualizadas. Estas generalizaciones, alimentadas por datos históricos o culturales, refuerzan roles sociales dañinos. Por ejemplo, un sistema de generación de imágenes que asocie siempre "científico" con hombres de etnia blanca o "trabajador doméstico" con mujeres latinoamericanas no solo limita la representación, sino que invisibiliza la diversidad real de estas profesiones. El impacto es especialmente notable en herramientas educativas, donde los estereotipos pueden influir en la autopercepción y aspiraciones de niños y adolescentes.

Además, los estereotipos no se limitan a cuestiones de género o profesiones. Pueden manifestarse en asociaciones lingüísticas, como vincular ciertos acentos o dialectos a niveles de educación inferior, o en recomendaciones de contenido que reflejen prejuicios culturales. Para combatir esto, es necesario incorporar datos interseccionales y promover la participación de equipos diversos en el desarrollo de estas tecnologías, asegurando que las IA no repliquen visiones reduccionistas de la sociedad

Alucinaciones

Las alucinaciones de las IA son respuestas plausibles en forma pero falsas en fondo, generadas a partir de correlaciones estadísticas sin comprensión real del contenido. Un ejemplo flagrante sería un modelo lingüístico que asegure que Galicia es un país tropical con playas de arena rosa, combinando elementos reales (como la referencia a playas) con invenciones fantasiosas. Este fenómeno es inherente a las arquitecturas basadas en probabilidades, donde la fluidez del texto se prioriza sobre la exactitud, especialmente en temas poco representados en los datos de entrenamiento.

Estos errores inventados son particularmente problemáticos en contextos que demandan rigor, como la divulgación científica o el asesoramiento legal. Un chatbot médico podría recomendar "terapias" basadas en estudios inexistentes, o un sistema jurídico automático citar leyes fantasmas con artículos convincentes pero ficticios. La solución no es simple: requiere mejorar la transparencia de los modelos, implementar sistemas de verificación en tiempo real y educar a los usuarios sobre las limitaciones de estas herramientas, evitando que se interprete la elocuencia como indicio de fiabilidad.

La presencia de esas disfunciones en los resultados de la inteligencia artificial (IA) demuestra la necesidad de mantener una actitud crítica frente a sus productos. Aunque muchas IAs incluyen mensajes explícitos advirtiendo que pueden cometer errores, las personas tendemos a confiar en exceso en sus respuestas. La investigación en psicología y ética tecnológica ha identificado, además, diversas consecuencias negativas derivadas de nuestra relación con estas tecnologías.

En el caso de la esfera pública, la preocupación por la calidad del debate es un punto clave. Pues el objetivo es capturar la atención del usuario, los algoritmos de IA pueden amplificar información sesgada o directamente falsa, pero que logre interés si no se supervisan o se regulan adecuadamente. Un sistema de recomendación de noticias, por ejemplo, que detecte que un usuario suele leer contenido sensacionalista podría reforzar esa tendencia, mostrándole cada vez más información de la misma índole y limitando su acceso a fuentes diversas. Esta falta de diversidad informativa puede influir en la percepción de la realidad social y fomentar la polarización ideológica.