# El dilema de OpenAI: ¿Por qué sus LLM actúan como estudiantes que adivinan en exámenes cruciales?

Episodio de [En la mente de la máquina](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/en-la-mente-de-la-maquina).

- Publicado: 8 de septiembre de 2025
- Duración: 18 min
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/en-la-mente-de-la-maquina/episodio/8650532-el-dilema-de-openai-por-que-sus-llm-actuan-como-estudiantes-que-adivinan-en

## Sobre este episodio

Este podcast explora el fenómeno de las alucinaciones en los modelos de lenguaje (LLM), revelando que, al igual que los estudiantes bajo presión, estos sistemas a menudo adivinan y producen afirmaciones plausibles pero incorrectas en lugar de reconocer su incertidumbre. La persistencia de estas alucinaciones se atribuye a los métodos de entrenamiento y evaluación actuales, que recompensan las conjeturas sobre la admisión de la incertidumbre, optimizando los modelos para obtener mejores resultados en pruebas binarias que penalizan las respuestas dudosas o la abstención. Lejos de ser misteriosos, estos errores se originan como errores de clasificación binaria debido a presiones estadísticas inherentes al proceso de pre-entrenamiento, incluso cuando los datos de entrenamiento son impecables. La solución propuesta es una mitigación sociotécnica: ajustar la forma en que se califican los benchmarks actuales para que dejen de penalizar la expresión de incertidumbre, fomentando así el desarrollo de sistemas de IA más confiables y honestos.https://cdn.openai.com/pdf/d04913be-3f6f-4d2b-b283-ff432ef4aaa5/why-language-models-hallucinate.pdf

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