Un nuevo estudio revela que los grandes modelos de lenguaje no saben realmente cuándo están equivocados y que su aparente confianza no es sinónimo de verdad. Investigadores han analizado las activaciones internas de estos modelos y han observado que, al responder preguntas factuales, utilizan las mismas rutas de memoria tanto para respuestas correctas como para respuestas inventadas, como si un estudiante copiara las mismas notas para una respuesta acertada y para un farol.

Solo cuando el error es totalmente ajeno al tema surge un patrón interno distinto que forma un cluster identificable, lo que facilita detectar la equivocación. Esto implica que las puntuaciones de confianza ofrecidas por muchos chatbots no son un indicador fiable de veracidad y que la supervisión humana y la verificación de datos siguen siendo imprescindibles.

En Q2BSTUDIO combinamos este conocimiento con experiencia práctica para desarrollar soluciones más seguras y transparentes. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida que integra inteligencia artificial aplicada y agentes IA en proyectos empresariales, siempre reforzando la ciberseguridad y la resiliencia operativa.

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