Un estudio revela que los robots con IA coinciden y engañan con una ligera presión.
Descubre cómo los chatbots inteligentes te engañan y te convencen de aceptar información falsa con un simple clic. Una nueva investigación advierte sobre los peligros de la IA.
Las cosas más importantes que necesitas saber
- Los bots de IA se ven afectados por la repetición constante de información errónea, siendo ChatGPT 3.5 el más susceptible (12.3%) mientras que Claude 3.5 Sonnet fue el menos susceptible (0.08%), y esta susceptibilidad aumenta con la ambigüedad del tema.
- La presión generada por la controversia aumenta considerablemente la susceptibilidad de algunos modelos de IA a aceptar información errónea, como es el caso de DeepSeek-R1, cuya tasa de confirmación pasó del 1% al 22.2% bajo esta presión.
- La mayoría de los modelos de IA más avanzados (como GPT-4o y Gemini 1.5 Pro) demuestran una gran capacidad para corregir todos sus errores al ser revisados, mientras que GPT-3.5 corrigió solo el 32% de sus errores.
Los chatbots con inteligencia artificial son conocidos por su tendencia, ampliamente documentada, a fabricar información, llegando incluso a dar la razón a los usuarios cuando estos se equivocan. Un nuevo estudio sugiere que negarse a aceptar una negación (o insistir en ella) puede agravar el problema, y ejercer incluso una pequeña presión puede llevarlos a dar la razón y engañar.
Investigadores de la Universidad de Arizona probaron siete modelos de inteligencia artificial , entre ellos GPT-3.5, GPT-4o, GPT-4o-mini, Claude 3.5 Sonnet , Gemini 1.5 Pro, Llama 3 70B y DeepSeek-R1. En lugar de evaluarlos basándose en una sola respuesta, los investigadores mantuvieron conversaciones con los modelos, proporcionándoles repetidamente información que sabían que era errónea, en un enfoque similar a seguir haciendo preguntas.
El estudio utilizó 100 afirmaciones falsas que abarcaban desde disparates flagrantes hasta información más rebuscada. Los investigadores repitieron esta información errónea hasta 50 veces durante la misma conversación para comprobar si el chatbot acabaría cediendo y aceptando la verdad.
Si repites la mentira suficientes veces, la inteligencia artificial podría llegar a creérsela.
Ninguno de los siete modelos fue completamente inmune. ChatGPT 3.5 demostró ser el más susceptible a la desinformación repetida, confirmando afirmaciones falsas en el 12.3% de las interacciones. En contraste, Claude 3.5 Sonnet fue el menos afectado, con solo un 0.08%, mientras que los modelos GPT-4o y GPT-4o-mini se mantuvieron por debajo del 1%.
Inicialmente, ChatGPT 3.5 rechazó 96 de cada 100 afirmaciones falsas. Sin embargo, tras repetir las mismas afirmaciones 50 veces, finalmente aceptó 18 de ellas. Los investigadores también observaron que algunos modelos oscilaban entre aceptar y rechazar la misma desinformación, un comportamiento que denominaron "reverberación".
La IA también se mostró más susceptible a la manipulación cuando el tema era ambiguo y había relativamente poca información disponible en línea. Los investigadores hallaron una relación estadísticamente significativa entre la ambigüedad de la información y la aceptación de la desinformación durante las pruebas iterativas.
Discutir con la inteligencia artificial ha dado resultados extraños.
Los investigadores también intentaron que los chatbots ofrecieran respuestas cada vez más argumentativas. Si bien la mayoría de los modelos se comportaron bien, la investigación ha demostrado que los chatbots de IA aún presentan un punto ciego problemático , y DeepSeek-R1 fue una notable excepción en este sentido. Su tasa de confirmación de información errónea aumentó del 1 % durante la repetición simple al 22.2 % bajo presión argumentativa. Además, su uso frecuente de sarcasmo e insinuaciones dificultó que los investigadores pudieran categorizar de forma fiable algunas respuestas.
Hubo buenas noticias cuando se les dio a los modelos una segunda oportunidad para revisar sus errores. Los modelos GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 1.5 Pro y DeepSeek corrigieron todos sus errores anteriores, mientras que GPT-3.5 solo corrigió el 32 %. Claude 3.5 Sonnet cometió muy pocos errores inicialmente, pero no logró corregir los cuatro, aunque los investigadores advierten que el tamaño de la muestra es demasiado pequeño para sacar conclusiones definitivas.
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