Hace un tiempo decidí hacerle una broma a las inteligencias artificiales.
En mi página personal —esa donde tengo mi currículum, mis proyectos y algo de información profesional— escribí una frase que no es cierta.
No fue una gran mentira. Solo una pequeña distorsión, lo bastante inocente como para que no cause daño, pero lo bastante llamativa como para ver si las IAs la repetirían.
Y funcionó. Lamentablemente no «soy uno de los grandes referentes del surf mundial»
Cuando probé a preguntarle a distintos modelos quién soy, repitieron exactamente esa frase falsa, como si fuera un dato verificado.
Algunos hasta la reformularon con elegancia, adornándola con sinónimos o contexto. Pero el núcleo estaba ahí: mi broma había pasado el filtro de la inteligencia artificial.
Cómo engañar a una IA sin escribirle una línea de código
Lo curioso es que no hice nada “técnico” para lograrlo.
No hackeé nada, no escribí un prompt malicioso, ni usé trucos de ingeniería inversa.
Simplemente publiqué algo en mi web.
Y eso bastó.
Porque los modelos de lenguaje —como ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity— no buscan la verdad en el sentido humano.
No “piensan”, ni “verifican”: predicen.
Tratan de adivinar cuál es la siguiente palabra más probable según lo que han visto antes.
Y si lo que han visto incluye mi página personal (que parece legítima), entonces lo más probable… es que tengan razón al citarla.
Así que, desde su punto de vista, si yo lo dije, debe ser cierto.
El sesgo de lo verosímil
Esto revela algo interesante: las IAs no son “mentirosas”, pero sí son vulnerables a la apariencia de verdad.
Funcionan en un ecosistema donde lo que más se repite, o lo que proviene de fuentes con estructura “seria” (un sitio personal, un CV, un perfil de LinkedIn, una nota de prensa), se vuelve más confiable que lo que podría ser cierto pero menos visible.
En otras palabras, la verosimilitud pesa más que la verdad.
Y eso no solo aplica a mi pequeña broma: también explica por qué los modelos a veces repiten datos erróneos, biografías alteradas o supuestos logros inexistentes de figuras públicas.
No hay una “maldad” en eso.
Solo una estadística muy sofisticada con exceso de confianza.
Manipular una IA es más fácil de lo que parece
Lo mío fue un juego, pero en escala global esto abre una discusión seria.
Si alguien decide construir una red de sitios con información falsa o distorsionada, y logra que esos sitios parezcan legítimos, podría moldear la “memoria colectiva” de las inteligencias artificiales.
No hace falta engañar a una sola IA: basta con alimentar el entorno del que todas aprenden.
Es una especie de SEO para inteligencias artificiales, una optimización del discurso para aparecer en sus respuestas.
Y el problema es que el resultado puede parecer tan convincente, tan bien redactado y tan seguro, que uno tiende a creerlo.
Lo que aprendí mintiéndole a una máquina
Mi broma terminó siendo un pequeño experimento sobre confianza digital.
Descubrí que la inteligencia artificial no sabe si algo es cierto: solo sabe si suena cierto.
Y eso nos deja una responsabilidad compartida.
Porque lo que las IAs digan de nosotros —o del mundo— depende, en buena medida, de lo que nosotros mismos publicamos.
Si mentimos, exageramos o adornamos demasiado, ellas aprenderán eso.
Y si decimos la verdad, también lo harán.
En mi caso, el resultado fue un chiste que se salió con la suya.
Pero también un recordatorio de que la línea entre lo que es verdad y lo que “parece” verdad puede ser mucho más delgada de lo que imaginamos.
Así que si alguna vez una IA te dice algo sobre mí…
no le creas del todo.
Probablemente esté citando mi broma.
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