{"id":354516,"date":"2025-05-08T15:47:23","date_gmt":"2025-05-08T13:47:23","guid":{"rendered":"https:\/\/sftarticles.wpenginepowered.com\/es\/?p=354516"},"modified":"2025-05-09T02:02:09","modified_gmt":"2025-05-09T00:02:09","slug":"los-ultimos-modelos-de-chatgpt-no-dejan-de-alucinar-es-el-fin-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/los-ultimos-modelos-de-chatgpt-no-dejan-de-alucinar-es-el-fin-de-la-ia\/","title":{"rendered":"Los \u00faltimos modelos de ChatGPT no dejan de alucinar: \u00bfes el fin de la IA?"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial (IA) contin\u00faa mostrando avances sin precedentes en sus capacidades y razonamiento, aunque estos progresos tambi\u00e9n han venido acompa\u00f1ados de un fen\u00f3meno inquietante: <a href=\"https:\/\/www.softonic.com\/articulos\/el-ceo-de-nvidia-no-cree-que-la-industria-pueda-solucionar-las-alucinaciones-de-las-ia-a-corto-plazo\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"el aumento de las tasas de alucinaci\u00f3n en algunos modelos.\">el aumento de las tasas de alucinaci\u00f3n en algunos modelos.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En particular,<strong> los modelos m\u00e1s recientes de OpenAI, como el o3<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.softonic.com\/articulos\/eramos-pocos-y-pario-la-ia-openai-anuncia-el-lanzamiento-del-modelo-chatgpt-4o-mini\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"y el o4-mini\">y el o4-mini<\/a><strong>, han registrado tasas de alucinaci\u00f3n significativamente altas<\/strong>, lo que contrasta marcadamente con los desarrollos de competidores como Google, cuyos modelos Gemini mantienen tasas inferiores al 1%.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-twitter wp-block-embed-twitter\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-width=\"550\" data-dnt=\"true\"><p lang=\"ja\" dir=\"ltr\">\u307f\u3066\u30fc\u3001\u3053\u306e Gemini \u306e\u30cf\u30eb\u30b7\u30cd\u30fc\u30b7\u30e7\u30f3\u7387\u3002\u751f\u6210 AI \u306f\u5618\u3064\u304f\u304b\u3089\u306a\u30fc\u3068\u60a9\u3093\u3067\u308b\u305d\u3053\u306e\u3042\u306a\u305f\u3001Gemini \u3092\u691c\u8a0e\u3057\u3066\u307f\u3066\u306f\uff1fw<a href=\"https:\/\/t.co\/KeIPCCMgwX\">https:\/\/t.co\/KeIPCCMgwX<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/ohTlG4uEWv\">pic.twitter.com\/ohTlG4uEWv<\/a><\/p>&mdash; Kimihiko Kitase \u2668\ufe0f \u5317\u702c \u516c\u5f66 (@kkitase) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/kkitase\/status\/1920382674411118929?ref_src=twsrc%5Etfw\">May 8, 2025<\/a><\/blockquote><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Una prueba muestra que el modelo o3 de OpenAI tiene una tasa de alucinaciones del 6,8%<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El benchmark &#8216;Hallucination Leaderboard&#8217;, actualizado recientemente, revela que algunos de los modelos m\u00e1s avanzados no solo han logrado una baja tasa de alucinaciones, sino que contradicen la idea de que a mayor avance tecnol\u00f3gico, mayores sean estos \u00edndices.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por ejemplo, modelos como Google Gemini-2.0-Flash-001 y Vectara Mockingbird-2-Echo han demostrado tasas de alucinaci\u00f3n de 0,7% y 0,9%, respectivamente, mientras que<strong> el modelo o3 de OpenAI presenta una tasa alarmante del 6,8% seg\u00fan el profesor Ethan Mollick de Wharton.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta situaci\u00f3n plantea un dilema en la innovaci\u00f3n de la IA: los modelos que poseen mayores capacidades de razonamiento son, ir\u00f3nicamente, los que enfrentan dificultades significativas en fiabilidad y precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Why Large Language Models Hallucinate\" width=\"840\" height=\"473\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/cfqtFvWOfg0?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>A pesar de que OpenAI ha sido pionera en la creaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de IA sofisticadas, el desaf\u00edo persiste en equilibrar el rendimiento con la exactitud.<\/strong> Mientras las empresas compiten por alcanzar una inteligencia artificial general (AGI), esta carrera ha conducido a desarrollos m\u00e1s poderosos, aunque la fiabilidad sigue siendo un componente cr\u00edtico a\u00fan por resolver.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">OpenAI es consciente de estos problemas y trabaja en corregir las elevadas tasas de alucinaci\u00f3n en sus sistemas. <strong>Este reconocimiento podr\u00eda ser clave para asegurar que los avances en capacidades no comprometan la calidad<\/strong> de sus modelos en el futuro, enfatizando as\u00ed la importancia de la fiabilidad en la evoluci\u00f3n de la IA generativa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial (IA) contin\u00faa mostrando avances sin precedentes en sus capacidades y razonamiento, aunque estos progresos tambi\u00e9n han venido acompa\u00f1ados de un fen\u00f3meno inquietante: el aumento de las tasas de alucinaci\u00f3n en algunos modelos. 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