Guía para principiantes sobre sistemas de visión artificial para alucinaciones

4 Julio 2025

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Un sistema de visión artificial con alucinaciones describe un sistema de IA que a veces "ve" cosas que no existen en el mundo real. Imagina mirar nubes y ver un dragón o una cara: tu mente crea imágenes que no existen realmente. En la IA, estas alucinaciones ocurren cuando un modelo de visión artificial inventa objetos o acciones. Esto puede causar problemas, especialmente en áreas importantes como los coches autónomos o los robots. Estudios como el estudio HEAL muestran que las tasas de alucinaciones en la IA pueden ser hasta 40 veces mayores en situaciones complejas. Incluso con nuevas soluciones, los modelos de IA siguen teniendo dificultades para rechazar tareas imposibles, lo que conduce a errores. El artículo de Berkeley señala riesgos reales, como accidentes, cuando la IA en sistemas de visión alucina. El artículo de Nature afirma que no hay una única definición de alucinación, pero ocurre con frecuencia y es difícil de detener. Aprender sobre los sistemas de visión artificial con alucinaciones ayuda a los principiantes a comprender por qué la IA a veces falla y por qué los investigadores siguen trabajando para mejorar la seguridad de estos sistemas.

Puntos clave

Los sistemas de visión artificial con alucinaciones a veces ven o informan cosas que no existen, lo que provoca errores en los resultados de la IA.
Mala calidad de los datosEl sesgo del modelo y la entrada de baja calidad son las principales causas de las alucinaciones de la IA en los sistemas de visión.
Los investigadores utilizan métodos de entrenamiento, herramientas de detección y supervisión humana para encontrar y reducir las alucinaciones.
Las alucinaciones provocadas por IA pueden crear graves riesgos en áreas como la atención sanitaria, los coches autónomos y las finanzas.
Mejorando datos y modelosY la revisión humana ayuda a que los sistemas de visión de IA sean más seguros y confiables para el futuro.

Sistema de visión artificial para alucinaciones

Definición

Un sistema de visión artificial alucinante describe un tipo de inteligencia artificial que, en ocasiones, crea imágenes u objetos que no existen en la realidad. En estos sistemas, las alucinaciones de IA ocurren cuando la computadora "ve" o informa algo que no está presente en el mundo real. Esto puede significar detectar una señal de stop donde no la hay o identificar a una persona en una habitación vacía. Las alucinaciones en IA pueden ser positivas o negativas. A principios de la década de 2000, los investigadores usaban el término "alucinación" para describir la generación creativa o útil de imágenes, como completar partes faltantes de una foto. Hoy en día, la mayoría de la gente usa el término para describir errores en la visión artificial, donde el sistema inventa cosas que no existen. Estas alucinaciones de IA pueden causar confusión e incluso peligro, especialmente en campos como la salud o los vehículos autónomos.

Los investigadores han estudiado las causas y los tipos de alucinaciones en la IA durante muchos años. Utilizan grandes conjuntos de datos, como los de Schuhmann et al. (2022), Hudson y Manning (2019) y Mishra et al. (2019), para entrenar y probar estos sistemas. Los estudios de Huang et al. (2023c), Li et al. (2023a), Zhou et al. (2023a) y Liu et al. (2024) muestran que las alucinaciones pueden ocurrir debido a problemas con los datos, el modelo o la forma en que la IA aprende. Estos estudios también muestran que las alucinaciones de la IA pueden ser factuales, cuando el sistema inventa hechos, o intermodales, cuando el sistema mezcla información de diferentes fuentes.

Nota: Las alucinaciones en la IA no significan que el sistema "ve" como un humano. Más bien, significa que la IA está cometiendo un error en su salida.

Nuestra Historia

El concepto de alucinación en los sistemas de visión artificial tiene una larga historia. Los primeros investigadores utilizaron el término para describir tanto errores como resultados creativos en inteligencia artificial. La siguiente tabla muestra momentos importantes en la historia de la investigación sobre sistemas de visión artificial basados en alucinaciones:

Año	Colaborador(es)	Trabajo/Contexto	Significado/Notas
1982	John Irving Tait	Informe técnico «Resumen automático de textos en inglés»	Primer uso documentado de «alucinación» en el discurso informático, lo que indica un uso conceptual temprano.
1985	Eric Mjolsness	Tesis "Redes Neuronales, Reconocimiento de formasy alucinación de huellas dactilares"	Otro uso temprano del término se encuentra en el contexto del reconocimiento de patrones y redes neuronales.
1999	Simon Baker y Takeo Kanade	Ponencia "Caras alucinantes"	Popularizó el término en visión artificial, específicamente en generación de imágenes y reconocimiento facial.
2000	Simon Baker y Takeo Kanade	Presentación de la Conferencia IEEE "Rostros alucinantes"	Se reforzó el uso del término en la investigación sobre visión artificial.
2015	Andrej Karpathy	Entrada de blog sobre la eficacia de las RNN	Se introdujo el término «alucinación» en el procesamiento del lenguaje natural y en contextos de inteligencia artificial generativa.
2018	Investigadores de inteligencia artificial de Google	Investigación sobre alucinaciones en la traducción automática neuronal	Ayudó a enmarcar la comprensión moderna de las alucinaciones como resultados de IA plausibles pero incorrectos.

Con el tiempo, el significado de alucinación en IA ha cambiado. Anteriormente, algunos investigadores consideraban las alucinaciones de IA como una forma de que las computadoras fueran creativas. Ahora, la mayoría de los expertos se centran en los riesgos y errores que causan las alucinaciones en IA. Este cambio de significado demuestra la importancia de comprender y controlar las alucinaciones de IA en los sistemas modernos.

Tipos

Los errores de alucinaciones en sistemas de visión artificial pueden aparecer en diferentes tipos de sistemas de visión. Cada tipo utiliza una forma distinta de "ver" el mundo, y cada uno puede experimentar alucinaciones de IA de maneras únicas.

Sistemas de visión 1DEstos sistemas utilizan una sola línea de datos, como un lector de códigos de barras. Las alucinaciones en sistemas 1D podrían provocar que la IA lea un código de barras inexistente o malinterprete una línea como un código.
Sistemas de visión 2DLa mayoría de las cámaras y herramientas de reconocimiento de imágenes utilizan visión 2D. En estos sistemas, las alucinaciones de la IA pueden crear objetos, rostros o texto que no aparecen en la imagen. Por ejemplo, una cámara de seguridad podría "ver" a una persona en una foto donde solo hay una sombra.
Sistemas de visión 3DEstos sistemas utilizan sensores de profundidad o múltiples cámaras para construir un modelo 3D del mundo. Las alucinaciones en sistemas 3D pueden provocar que la IA invente objetos en el espacio, como una caja flotando en el aire o una pared inexistente.

Los investigadores han descubierto que las alucinaciones de la IA pueden ocurrir en cualquiera de estos sistemas. Las causas suelen estar relacionadas con los datos utilizados para entrenar la IA, el funcionamiento del modelo o la calidad de la entrada. Algunos estudios, como los de Liu et al. (2023d), Yu et al. (2023b), Wang et al. (2023a) y Yue et al. (2024), demuestran que la incorporación de mejores datos y el uso de nuevos métodos de entrenamiento pueden ayudar a reducir las alucinaciones. El parámetro de referencia POPE (Li et al., 2023a) ayuda a medir la eficacia de estas soluciones.

Puntos clave de la investigación:
- Los grandes conjuntos de datos ayudan a entrenar la IA, pero los datos deficientes pueden aumentar las alucinaciones.
- Los estudios de Huang et al. (2023c) y otros muestran que las alucinaciones pueden ser factuales, relacionadas con la fidelidad o intermodales.
- Nuevos métodos, como agregar ejemplos negativos y reescribir los subtítulos, pueden reducir la tasa de alucinaciones de IA.

Un sistema de visión artificial basado en alucinaciones puede afectar a diversas áreas, desde los vehículos autónomos hasta la atención médica. Comprender los tipos y las causas de las alucinaciones causadas por la IA ayuda a los investigadores a construir sistemas de IA más seguros y fiables.

Causas de las alucinaciones de la IA

Problemas de datos

Los problemas con los datos juegan un papel importante en las alucinaciones de la IA. Cuando la IA aprende de datos de entrenamiento defectuosos, puede desarrollar una tendencia a ver cosas que no existen. Los grandes conjuntos de datos ayudan a entrenar a la IA, pero si los datos contienen errores, información faltante o sesgo, las alucinaciones se vuelven más comunes. Por ejemplo, si un sistema de visión de inteligencia artificial Al entrenar imágenes con objetos ocultos o elementos mal etiquetados, puede empezar a inventar objetos en nuevas imágenes. Los investigadores han descubierto que el sobreajuste, el ruido de datos y las anomalías contribuyen a las alucinaciones de la IA. Los ataques adversariales, como la adición de pequeños cambios a las imágenes, también pueden engañar a la IA para que vea cosas inexistentes. Mejorar la calidad de los datos es fundamental para reducir las alucinaciones en la IA. El entrenamiento con conjuntos de datos equilibrados y de alta calidad ayuda a minimizar estos errores.

Nota: El aprendizaje de refuerzo y la retroalimentación humana pueden ayudar a corregir las alucinaciones de la IA al guiar al modelo hacia resultados más precisos.

Sesgo del modelo

El sesgo del modelo es otra causa clave de las alucinaciones en la IA. Cuando un modelo de IA aprende patrones que no se ajustan a la realidad, puede producir alucinaciones. Los estudios demuestran que el sesgo del modelo puede provocar que el sistema genere resultados que difieren de los datos reales. Por ejemplo, en experimentos con conjuntos de datos sintéticos, los investigadores filtraron hasta el 96 % de las muestras con alucinaciones midiendo la varianza. Sin embargo, el entrenamiento recursivo con sus propios resultados provocó más alucinaciones y colapso modal. Esto significa que la IA propensa a las alucinaciones puede desviarse de los datos originales y cometer errores con mayor frecuencia. La alta complejidad del modelo y los métodos de entrenamiento inadecuados aumentan el riesgo de alucinaciones en la IA.

Calidad de entrada

La calidad de entrada afecta la frecuencia con la que se producen las alucinaciones de la IA. Las imágenes de baja calidad, las fotos borrosas o los datos distorsionados dificultan que la IA distinga la realidad. Puntos de referencia como POPE y NOPE muestran que una mala calidad de entrada provoca más alucinaciones. Cuando la IA recibe una entrada poco clara o sesgada, se basa en patrones estadísticos en lugar de características reales. Esto puede provocar que el sistema proporcione respuestas consistentes pero incorrectas. Mejorar la calidad de entrada, como el uso de imágenes de mayor resolución y datos diversos, reduce las alucinaciones. Una mejor alineación entre la información visual y la textual también ayuda a reducir la tasa de alucinaciones de la IA. Los investigadores han descubierto que las estrategias de decodificación y los objetivos de entrenamiento mejorados reducen aún más las alucinaciones en los sistemas de visión de la IA.

Factores clave que aumentan las alucinaciones de IA:
- Datos de entrenamiento defectuosos
- Sesgo de modelo
- Mala calidad de entrada

IA en sistemas de visión

Detección

Los investigadores utilizan diversos métodos para detectar alucinaciones de IA en sistemas de visión. Algunas técnicas se centran en el entrenamiento, mientras que otras funcionan durante o después de que la IA realice predicciones. La siguiente tabla muestra varios enfoques que ayudan a detectar alucinaciones y a mejorar la fiabilidad de la IA:

Categoría de enfoque	Método/Técnica	Contribución clave	Beneficios/Limitaciones
Basado en entrenamiento	RLHF (Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana)	Utiliza retroalimentación similar a la humana para guiar a la IA	Mejora la precisión pero necesita mucha potencia de procesamiento.
Basado en entrenamiento	Retroalimentación de IA de grano fino	Descompone las respuestas para encontrar alucinaciones.	Escalable pero complejo
Sin formación	OPERA (variante de búsqueda de haz)	Clasifica las salidas para evitar el exceso de confianza	Más lento que otros métodos
Sin formación	Decodificación contrastiva	Compara las salidas de diferentes entradas	Reduce las alucinaciones pero aumenta el tiempo de espera.
Sólo inferencia	GIRO (supresión de la cabeza de atención)	Bloquea partes del modelo que causan alucinaciones.	Más rápido y más eficiente

Otros estudios sugieren el uso de la entropía semántica, que mide la incertidumbre en los resultados de la IA, para detectar alucinaciones. Este método comprueba si la IA da diferentes respuestas a la misma pregunta, lo que ayuda a detectar cuándo inventa información.

Prevención

Prevenir las alucinaciones de la IA requiere un mejor entrenamiento y un diseño de modelos más inteligente. Los investigadores utilizan métodos como el enriquecimiento de anotaciones para optimizar los datos de entrenamiento y reducir el sesgo. También emplean el posprocesamiento para filtrar los resultados sospechosos. La alineación multimodal ayuda a la IA a comparar imágenes y texto con mayor precisión, lo que reduce la probabilidad de alucinaciones. Algunos equipos utilizan la Dirección del Espacio Latente, que guía a la IA para producir resultados más precisos ajustando la forma en que conecta imágenes y palabras. Los métodos sin entrenamiento, como la corrección por autoretroalimentación, permiten a la IA comprobar sus propias respuestas y corregir errores. Estas estrategias, junto con la evaluación comparativa periódica, ayudan a mantener las alucinaciones bajo control.

Consejo: Actualizar periódicamente los conjuntos de datos y utilizar bucles de retroalimentación pueden reducir aún más las alucinaciones de la IA en sistemas del mundo real.

Supervisión humana

supervisión humana Sigue siendo un aspecto clave en la gestión de las alucinaciones de la IA. Incluso con herramientas avanzadas de detección y prevención, es necesario revisar los resultados de la IA, especialmente en campos importantes como la atención médica. Los estudios demuestran que la IA puede cometer errores, por lo que los expertos revisan los resultados para detectar las alucinaciones que las máquinas pasan por alto. Las mejores prácticas incluyen el uso de múltiples modelos para comparar respuestas, establecer reglas claras sobre qué se considera una alucinación y comparar los resultados de la IA con hechos reales. Añadir gráficos de conocimiento ayuda a fundamentar las respuestas de la IA en la verdad. Los sistemas con intervención humana garantizan que las alucinaciones de la IA no pasen desapercibidas, manteniendo los sistemas de visión seguros y fiables.

Impacto en el mundo real

Riesgos

Las alucinaciones de la IA generan riesgos reales en muchos sectores. Cuando los sistemas de IA cometen errores, las personas pueden enfrentarse a graves consecuencias. Por ejemplo, los chatbots alucinan aproximadamente el 27 % del tiempo, y el 46 % de sus respuestas contienen errores factuales. Esto genera confusión e información poco fiable. En el ámbito sanitario, la IA a veces diagnostica erróneamente lesiones cutáneas benignas como malignas, lo que provoca tratamientos innecesarios y angustia en los pacientes. Los vehículos autónomos han sufrido accidentes debido a... sistemas de visión de IA No detectó objetos correctamente. Google Bard proporcionó en una ocasión información científica incorrecta, lo que difundió desinformación y dañó la confianza pública. En el ámbito jurídico y financiero, las alucinaciones causadas por la IA pueden causar problemas legales y pérdidas financieras. La siguiente tabla muestra algunos casos reales:

Industria / Estudio de caso	Incidente / Ejemplo	Causas de las alucinaciones	Consecuencias / Impacto	Estrategias de mitigación
Vehículos autónomos	Accidente del piloto automático de Tesla en 2018: no detectó el camión semirremolque blanco	Confusión de sensores, confianza excesiva en los datos	Pérdida de vidas, problemas legales	Comprobaciones multisensor, anulación humana
Diagnóstico sanitario	2016 IBM Watson Oncology: recomendaciones de tratamiento incorrectas	Datos sesgados, falta de verificación de hechos	Riesgos para la seguridad del paciente y daños financieros	Supervisión humana, datos de entrenamiento diversos
Investigación legal	2023 GPT-4: citas legales alucinadas en un breve	Modelos probabilísticos, sin verificación de hechos	Repercusiones legales y erosión de la confianza	Verificación humana, bases de datos legales en tiempo real
Militar y Defensa	Identificación falsa de objetivos en vigilancia	Clasificaciones erróneas, datos alucinados	Fuego amigo, desinformación	Supervisión humana, verificación de múltiples fuentes
Mercados financieros	2012 Knight Capital: fallo del algoritmo comercial	Errores de algoritmo, falta de salvaguardias	Pérdida de 440 millones de dólares y perturbación del mercado	Pruebas mejoradas, monitoreo humano

Las alucinaciones de la IA erosionan la confianza tanto en la tecnología como en las organizaciones que la utilizan. Mejorar la calidad de los datos, la validación de modelos y la supervisión humana ayuda a reducir estos riesgos.

Aplicaciones

sistemas de visión de IA Admiten muchas aplicaciones, pero las alucinaciones pueden afectar su rendimiento. Los sistemas de visión artificial que utilizan IA han alcanzado una precisión de aproximadamente el 80 % en la predicción de patrones de actividad cerebral antes de que se produzcan alucinaciones. Esto facilita la detección temprana y el tratamiento de la salud mental. En el ámbito sanitario, la IA facilita el diagnóstico y la planificación del tratamiento. En finanzas, la IA analiza las tendencias del mercado y detecta el fraude. En el ámbito jurídico, la IA revisa documentos y sugiere estrategias legales. El ejército y la defensa utilizan la IA para la vigilancia y la detección de amenazas. Todas las aplicaciones se benefician de la IA, pero las alucinaciones pueden limitar su fiabilidad.

Los sistemas de visión artificial con regularización espacial mejoran la precisión y la sensibilidad del equilibrio.
Los modelos predictivos funcionan mejor para las alucinaciones auditivas debido a que hay más datos en esta área.
Los modelos avanzados identifican regiones clave del cerebro, lo que respalda el uso clínico.
La combinación del aprendizaje supervisado y no supervisado ayuda a comprender y predecir las alucinaciones.
El análisis no supervisado revela patrones importantes, incluso con baja varianza explicada.

Tendencias futuras

Los investigadores continúan mejorando los sistemas de visión de IA para reducir las alucinaciones. Se centran en datos de mayor calidad, modelos más inteligentes y una supervisión humana más sólida. Nuevos métodos de entrenamiento, como el entrenamiento adversarial y los bucles de retroalimentación, ayudan a la IA a aprender de sus errores. Los desarrolladores utilizan sistemas multimodales que combinan imágenes, texto y otros datos para aumentar la fiabilidad de la IA. En el futuro, la IA desempeñará un papel más importante en la atención médica, el transporte y la seguridad. Reducir las alucinaciones hará que la IA sea más segura y fiable para todos.

Las alucinaciones en los sistemas de visión artificial siguen siendo un desafío. Los investigadores estudian la IA para comprender por qué a veces genera errores. Muchas industrias la utilizan, por lo que aprender sobre su fiabilidad beneficia a todos. Se pueden consultar nuevos estudios para ver cómo mejora la IA. Estar atento a los errores de la IA protege a los usuarios. Los expertos recomiendan revisar los resultados de la IA con frecuencia. Los profesores explican su funcionamiento de forma sencilla. Los estudiantes pueden hacer preguntas sobre la seguridad de la IA. Las empresas prueban la IA antes de usarla. Todos se benefician cuando la IA se vuelve más segura.

Preguntas Frecuentes

¿Qué es una alucinación en un sistema de visión artificial?

Una alucinación en un sistema de visión artificial ocurre cuando el sistema informa algo inexistente. El sistema podría ver un objeto o una persona que no está presente. Esto puede causar confusión o errores en tareas del mundo real.

¿Por qué los sistemas de visión artificial cometen errores?

Los sistemas de visión artificial cometen errores debido a datos deficientesSesgo del modelo o entrada de baja calidad. Estos problemas pueden llevar al sistema a inventar cosas que no son reales. Los investigadores trabajan para reducir estos errores mediante un mejor entrenamiento y supervisión.

¿Cómo pueden las personas reducir las alucinaciones en los sistemas de visión con inteligencia artificial?

Las personas pueden reducir las alucinaciones mediante el uso de datos de alta calidad y controles regulares del modeloLa supervisión humana ayuda a detectar errores. Los equipos también utilizan nuevos métodos de capacitación y ciclos de retroalimentación para mejorar la precisión.

¿Son peligrosas las alucinaciones de IA?

Las alucinaciones causadas por IA pueden ser peligrosas en algunos casos. Por ejemplo, los coches autónomos o los sistemas de IA médicos podrían tomar decisiones erróneas. Estos errores pueden provocar accidentes o lesiones. Las pruebas exhaustivas y la revisión humana ayudan a reducir los riesgos.

¿Pueden los sistemas de visión artificial aprender de sus errores?

Sí, los sistemas de visión artificial pueden aprender de los errores. Los investigadores utilizan la retroalimentación y los nuevos datos para ayudar al sistema a mejorar. Con el tiempo, el sistema se vuelve más fiable y comete menos errores.