{"id":456575,"date":"2026-09-28T23:37:35","date_gmt":"2026-09-28T23:37:35","guid":{"rendered":"http:\/\/6abab942d094aa9fa1012a49"},"modified":"2026-09-28T23:37:35","modified_gmt":"2026-09-28T23:37:35","slug":"los-peligros-de-preguntarle-todo-a-la-ia-menos-informacion-menos-perspectivas-y-un-posible-colapso-del-conocimiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=456575","title":{"rendered":"Los peligros de preguntarle todo a la IA: menos informaci\u00f3n, menos perspectivas y un posible \u201ccolapso del conocimiento\u201d"},"content":{"rendered":"

Los chatbots<\/em> est\u00e1n sustituyendo a los buscadores en l\u00ednea convencionales como una de las principales v\u00edas de acceso a la informaci\u00f3n. No obstante, una nueva investigaci\u00f3n se\u00f1ala que esto podr\u00eda conducir a un \u201ccolapso del conocimiento\u201d<\/strong>, debido a que los sistemas de inteligencia artificial (IA) suelen responder con base en una selecci\u00f3n m\u00e1s limitada de fuentes y perspectivas.<\/p>\n

Esta es la conclusi\u00f3n de un nuevo estudio dirigido por cient\u00edficos del Departamento de Inform\u00e1tica (DIKU) de la Universidad de Copenhague, quienes analizaron una amplia variedad de grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) para determinar su diversidad epist\u00e9mica, es decir, la variedad de afirmaciones sobre el mundo real<\/a> presente en los resultados que entregan.<\/p>\n

Los investigadores evaluaron las respuestas sobre 155 temas relacionados con 12 pa\u00edses de 27 LLM desarrollados por OpenAI, Meta, Google y Alibaba. Los algoritmos fueron cuestionados sobre asuntos diversos, incluidos el genocidio, las armas nucleares y el racismo, as\u00ed como aspectos culturales propios de cada pa\u00eds, como la guerra de las Malvinas<\/a>, el auge del k-pop y datos sobre Marine Le Pen.<\/p>\n

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\"influencia<\/picture><\/span><\/div>\n
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\u00bfChatGPT nos est\u00e1 haciendo pensar igual? Cient\u00edficos advierten sobre el efecto homogeneizador de la IA<\/a><\/div>\n

Diversos estudios advierten que el uso recurrente de la IA podr\u00eda reducir la diversidad en el lenguaje, la creatividad, la cultura y algunos procesos de razonamiento humano.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Para cada t\u00f3pico, utilizaron alrededor de 200 consultas construidas a partir de preguntas reales de usuarios. En total, el estudio reuni\u00f3 cerca de 1.7 millones de respuestas generadas por IA y aproximadamente 70 millones de afirmaciones individuales por cada modelo.<\/p>\n

Tras comparar la diversidad epist\u00e9mica de las respuestas de los LLM con la del motor de b\u00fasqueda convencional de Google, los resultados mostraron que todos los modelos de IA analizados generaron respuestas menos variadas. Por ejemplo, GPT-5 de OpenAI<\/a> present\u00f3 18.7% menos diversidad en sus resultados en comparaci\u00f3n con el buscador de Google. Pese a que la cifra muestra una brecha considerable, este LLM, que impulsa el funcionamiento de ChatGPT, fue el sistema que present\u00f3 la mayor diversidad de referencias entre los modelos evaluados.<\/strong><\/p>\n

Seg\u00fan Dustin Wright, exinvestigador postdoctoral en DIKU y primer autor del estudio, los hallazgos sugieren que \u201clas personas est\u00e1n expuestas en gran medida a la misma informaci\u00f3n una y otra vez. Por lo tanto, los chatbots<\/em> de IA no solo est\u00e1n cambiando la forma en que encontramos conocimiento, sino tambi\u00e9n a qu\u00e9 conocimiento tenemos acceso\u201d.<\/strong><\/p>\n

El trabajo, disponible para su lectura en arXiv<\/a>, advierte que existe el riesgo de que el uso creciente de los chatbots<\/em> como principal v\u00eda de acceso a la informaci\u00f3n provoque, a largo plazo, un \u201ccolapso del conocimiento\u201d. Isabelle Augenstein, profesora de la Universidad de Copenhague y autora principal de la investigaci\u00f3n, compara este fen\u00f3meno con algunos efectos de la globalizaci\u00f3n: la estandarizaci\u00f3n puede facilitar el acceso a determinados productos o servicios, pero al mismo tiempo reducir la variedad disponible.<\/p>\n

\u201cCorremos el riesgo de exponer a las personas a menos perspectivas y a un abanico de conocimientos m\u00e1s limitado.<\/strong> Esto podr\u00eda crear un c\u00edrculo vicioso en el que el contenido m\u00e1s popular se vuelva a\u00fan m\u00e1s dominante, mientras que otros contenidos se pasan por alto cada vez m\u00e1s\u201d, subray\u00f3<\/a> la especialista.<\/p>\n

Los procesos de entrenamiento \u00bfel gran problema?<\/h2>\n

Augenstein precis\u00f3 que la posible reducci\u00f3n a gran escala de la diversidad informativa, aunque es una idea inquietante, no es m\u00e1s que un pron\u00f3stico. \u201cPodemos observar que los modelos m\u00e1s recientes arrojan resultados ligeramente m\u00e1s diversos que los modelos antiguos, por lo que a\u00fan no se ha producido un colapso del conocimiento. Pero el mecanismo que podr\u00eda desencadenarlo a largo plazo ya existe.<\/strong> As\u00ed que es algo que debemos tener en cuenta\u201d, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n

Los investigadores se\u00f1alan que, para evitar este escenario, es necesario atender las posibles causas subyacentes del problema que, seg\u00fan la investigaci\u00f3n, est\u00e1n relacionadas con los procesos de entrenamiento y refinamiento de la IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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