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6.1 · Fact-checking: citas, normas, cifras y evidencia
Objetivo. Aplicar controles diferentes según el tipo de afirmación que genera la IA.
Una referencia que no existe
Solicitas al modelo una cita de Hegel y recibes una frase bellísima, acompañada por un número de página. Si no puedes localizarla en una edición concreta, no la presentes como literal. El modelo puede reconstruir ideas en forma de paráfrasis y atribuirlas erróneamente. Algo semejante ocurre con artículos normativos, indicadores económicos y nombres de autores.
La trampa de las fuentes verdaderas: verificar el documento no valida la conclusión
Imagina un consejo de IA: «Renuncia a tu empleo y emprende». Lo sostiene con investigaciones reales sobre bienestar, estudios sobre independencia laboral y casos documentados de empresas nuevas que crecieron. No ha inventado una sola cita. Sin embargo, esos hechos pueden no justificar la recomendación para una persona con deudas, obligaciones familiares o un proyecto sin clientes.
Conviene distinguir alucinación factual (un dato o una fuente inventados), inferencia no sustentada (la conclusión va más allá de la evidencia), sesgo de selección (se muestran ejemplos favorables y se omiten casos adversos) y recomendación imprudente (se ignoran costos, contexto y consecuencias). Una revisión de enlaces detecta principalmente el primer problema; los otros exigen examinar la lógica, la representatividad y la pertinencia.
Prueba de alcance: después de confirmar una fuente, pregunta: «¿Qué demuestra exactamente sobre la población estudiada? ¿Qué NO demuestra sobre esta decisión individual? ¿Qué información podría invertir la recomendación?». Si el modelo responde con otro eslogan, todavía no ha justificado el salto desde el dato hasta la acción.
Matriz de comprobación
- Texto citado: obra, edición, traducción, ubicación y correspondencia literal.
- Norma: fuente oficial, vigencia, jurisdicción y texto exacto.
- Cifra: productor, fecha, universo, unidad y metodología.
- Estimación: supuestos, rango, sensibilidad y cálculo reproducible.
- Opinión: autoría, razones y perspectivas relevantes.
Usa búsquedas y repositorios oficiales cuando sea posible. Un enlace que existe no garantiza que apoye la afirmación: hay que leer el pasaje correspondiente. Tampoco basta con que dos modelos repitan el mismo dato; podrían reproducir el mismo error.
Audita estas cinco afirmaciones. Distingue cuáles son verificables y cuáles son interpretativas. Para las verificables indica qué fuente primaria necesitaría consultar, qué elemento preciso debo encontrar y qué limitaciones seguirían existiendo. No fabriques citas, cifras ni documentos.
Ejercicio: escoge una respuesta anterior del curso; marca tres afirmaciones que requieran comprobación y busca sus fuentes originales. Registra: afirmación, fuente, veredicto (confirmada, parcialmente confirmada, no confirmada) y corrección. Resultado: una respuesta menos espectacular, pero utilizable.
Laboratorio 2026 · Una investigación no se valida con una bibliografía convincente
Pide un informe que incluya referencias y fuentes, utilizando búsqueda cuando el producto lo permita. Escoge tres afirmaciones decisivas y sigue sus enlaces: comprueba que el documento existe, que la página corresponde y que el contenido respalda realmente la interpretación. Si el resultado incluye una cifra, reconstruye universo, fecha, unidad y cálculo; si se trata de una cita filosófica, distingue cita literal de paráfrasis.
Producto: un registro de procedencia en tres estados: confirmado, parcialmente confirmado o sin confirmar, con corrección del texto. Dos modelos que repiten la misma afirmación no equivalen a dos fuentes independientes.
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