{"id":109918,"date":"2026-04-08T00:48:08","date_gmt":"2026-04-08T00:48:08","guid":{"rendered":"http:\/\/69d58da99aa5080731e2bf19"},"modified":"2026-04-08T00:48:08","modified_gmt":"2026-04-08T00:48:08","slug":"una-enfermedad-falsa-pone-en-evidencia-la-incapacidad-de-la-ia-para-detectar-fake-news","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=109918","title":{"rendered":"Una enfermedad falsa pone en evidencia la incapacidad de la IA para detectar fake news"},"content":{"rendered":"

La bixoniman\u00eda es una supuesta enfermedad cut\u00e1nea que provoca picaz\u00f3n en los ojos y un leve enrojecimiento de los p\u00e1rpados en personas que pasan demasiado tiempo expuestas a la luz azul de las pantallas. Lo m\u00e1s llamativo de este padecimiento es que no existe<\/strong>.<\/p>\n

Se trata de una enfermedad falsa que invent\u00f3 Almira Osmanovic Thunstr\u00f6m, investigadora m\u00e9dica de la Universidad de Gotemburgo. Su intenci\u00f3n fue poner a prueba la capacidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) para detectar informaci\u00f3n falsa y ofrecer recomendaciones de salud<\/a> confiables. Las conclusiones del experimento no solo evidenciaron fallas en sistemas como ChatGPT y Gemini, sino que tambi\u00e9n alertan sobre un problema m\u00e1s amplio en la generaci\u00f3n de contenido acad\u00e9mico.<\/p>\n

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\"Hombre<\/picture><\/span><\/div>\n
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Esta app<\/em> de IA que te rega\u00f1a cuando te distraes es tan \u00fatil como preocupante<\/a><\/div>\n

Fomi te observa mientras trabajas y te rega\u00f1a cuando tu atenci\u00f3n se desv\u00eda. Es \u00fatil, pero hay que tener en cuenta cuestiones de privacidad.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Osmanovic Thunstr\u00f6m introdujo la bixoniman\u00eda el 15 de marzo de 2024 mediante la publicaci\u00f3n de dos entradas en la plataforma Medium. Posteriormente, a finales de abril y principios de mayo del mismo a\u00f1o, aparecieron dos preimpresiones<\/a> sobre la enfermedad falsa en la red social acad\u00e9mica SciProfiles.<\/p>\n

En todas estas publicaciones, la investigadora incluy\u00f3 pistas que hac\u00edan evidente el car\u00e1cter ficticio tanto de la enfermedad como de los art\u00edculos.<\/strong> Los supuestos estudios fueron atribuidos a un investigador inexistente llamado Lazljiv Izgubljenovic, quien trabajaba en la igualmente ficticia Asteria Horizon University, ubicada en la tambi\u00e9n inventada Nova City, California.<\/p>\n

Adem\u00e1s, ambos textos indicaban que hab\u00edan sido financiados por la \u201cFundaci\u00f3n Profesor Sideshow Bob, por su labor en el campo de la superproducci\u00f3n\u201d. Tambi\u00e9n se\u00f1alaban que formaban parte de una iniciativa m\u00e1s amplia respaldada por la Universidad de Fellowship of the Ring y la Galactic Triad, con el n\u00famero de subvenci\u00f3n 99942-666. M\u00e1s ficticio no se puede.<\/p>\n

A pesar de estas se\u00f1ales evidentes, pocos d\u00edas despu\u00e9s de la publicaci\u00f3n de los documentos falsos, algunos de los chatbots<\/em> m\u00e1s populares comenzaron a generar referencias sobre la bixoniman\u00eda<\/strong> ante preguntas directas sobre esta supuesta enfermedad o sobre la hiperpigmentaci\u00f3n en los p\u00e1rpados asociada a la luz azul. Copilot, por ejemplo, afirm\u00f3 que \u201cla bixoniman\u00eda es, en efecto, una afecci\u00f3n intrigante y relativamente rara\u201d, seg\u00fan fragmentos de conversaciones citados por Nature<\/em><\/a>.<\/p>\n

De forma similar, Gemini se\u00f1al\u00f3 que se trataba de un trastorno causado por la exposici\u00f3n excesiva a la luz azul. Por su parte, Perplexity indic\u00f3 que afectaba a una de cada 90,000 personas, mientras que ChatGPT describi\u00f3 s\u00edntomas y posibles manifestaciones del supuesto padecimiento.<\/p>\n

Alex Ruani, investigador doctoral especializado en desinformaci\u00f3n sanitaria en el University College de Londres, advirti\u00f3 que resulta preocupante que los sistemas de inteligencia artificial no sean capaces de identificar ni filtrar elementos tan claramente falsos como los incluidos en los estudios ficticios de Thunstr\u00f6m. \u201cEsto es una lecci\u00f3n magistral sobre c\u00f3mo funciona la desinformaci\u00f3n\u201d, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n

El experimento revel\u00f3 un problema a\u00fan m\u00e1s grave que la incapacidad de los modelos para reconocer informaci\u00f3n enga\u00f1osa. Las investigaciones ficticias sobre la bixoniman\u00eda fueron citadas posteriormente por trabajos cient\u00edficos reales publicados y revisados por pares.<\/strong> Entre ellos se encuentra un art\u00edculo difundido<\/a> en la revista Cureus<\/em>, de Springer Nature, elaborado por investigadores del Instituto Maharishi Markandeshwar de Ciencias M\u00e9dicas e Investigaci\u00f3n, en Mullana, India.<\/p>\n

Una nueva era de desinformaci\u00f3n a la vista<\/h2>\n

Este hecho pone en evidencia que los LLM carecen de mecanismos s\u00f3lidos para evaluar la veracidad de los datos, ya que operan principalmente mediante patrones estad\u00edsticos<\/a> y no a partir de una validaci\u00f3n factual rigurosa. En otras palabras, su funcionamiento prioriza la coherencia textual por encima de la comprobaci\u00f3n de hechos.<\/p>\n

La situaci\u00f3n se agrava al considerar la forma en que se presentan ciertos contenidos. Los sistemas tienden a otorgar mayor credibilidad a textos con apariencia cient\u00edfica o m\u00e9dica, incluso cuando contienen informaci\u00f3n falsa o inconsistencias evidentes. Esta caracter\u00edstica los vuelve especialmente vulnerables a la desinformaci\u00f3n<\/a> cuidadosamente estructurada.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La bixoniman\u00eda es una supuesta enfermedad cut\u00e1nea que provoca picaz\u00f3n en los ojos y un leve enrojecimiento de los p\u00e1rpados en personas que pasan demasiado tiempo expuestas a la luz azul de las pantallas. Lo m\u00e1s llamativo de este padecimiento es que no existe. 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