El problema se agravó: la ficción entró en papers reales
Según Wired, lo más grave del experimento no fue la respuesta de los chatbots, sino lo que pasó después: los artículos falsos sobre la bixonimanía fueron citados por trabajos científicos reales con revisión de pares. Entre ellos, un artículo elaborado por investigadores del Instituto Maharishi Markandeshwar de Ciencias Médicas en India.
Esto revela un circuito de retroalimentación peligroso: la IA genera o valida contenido falso, ese contenido circula y gana apariencia de legitimidad, y termina siendo incorporado a producción científica real que, a su vez, vuelve a alimentar a los modelos.
"Esto es una lección magistral sobre cómo funciona la desinformación", advirtió Alex Ruani, investigador doctoral en desinformación sanitaria del University College de Londres, citado por Wired.
Por qué la IA falla en esto y cuándo es más peligroso
Los modelos de lenguaje no verifican hechos: operan por patrones estadísticos y priorizan la coherencia textual por encima de la comprobación de datos. Esto los vuelve especialmente vulnerables a contenidos que tienen apariencia científica aunque sean falsos.
El riesgo es mayor en salud, donde alguien puede googlear síntomas, llegar a un chatbot que cita fuentes que suenan académicas, y tomar decisiones basándose en información que nadie verificó.
David Sundemo, investigador de IA aplicada a la salud en la Universidad de Gotemburgo, consideró que el experimento es valioso aunque controvertido, porque implicó introducir desinformación real en el ecosistema científico, pero sostuvo que "merece la pena asumir el coste ético" si permite exponer fallas estructurales. La pregunta que deja abierta es cuántas bixonimanías más están circulando sin que nadie las haya puesto a prueba.
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