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Fiel a la fuente, fiel al mundo

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Por qué comprobar que una respuesta está respaldada por su documento y comprobar que es verdad son dos verificaciones distintas, y qué errores escapa cada una.
Fecha de última modificación

26 de septiembre de 2026

Ante una respuesta generada a partir de un documento hay dos preguntas distintas: si el documento la respalda y si es verdad. La lámina las cruza con un solo caso, el resumen automático de un informe de alta, y muestra qué errores deja pasar cada comprobación.

Lámina esquemática sobre fidelidad a la fuente y verdad en el mundo. Una cuadrícula de seis casillas cruza tres relaciones con la fuente (la fuente dice otra cosa, alucinación intrínseca; la fuente no lo dice, alucinación extrínseca; la fuente lo respalda) con dos valores de verdad. Con el ejemplo de un resumen de un informe de alta, las casillas son: corrección silenciosa (pone la dosis correcta en lugar de la errónea del informe), acierta sin respaldo (añade un antecedente real que no consta), respaldado y cierto (la alergia consta y es real), contradice la fuente (cambia un dato por otro falso), inventa (añade un antecedente inexistente) y fiel a una fuente errónea (copia la dosis mal transcrita). Cada casilla indica si la detecta la comprobación de la fuente y si la detecta la verificación del mundo, y su color dice si pasa las dos, escapa a una o falla las dos. Aparte, la adulación como fuerza que saca la respuesta del caso correcto hacia lo que sostiene el usuario, la omisión y el aviso de que el tono no delata la casilla.
Lámina 04. Pulse para ampliarla.

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Cómo leerla

Las columnas describen la relación de cada afirmación con su fuente. La fundamentación es lo que permite hacer la pregunta que las separa: ¿qué parte del documento sostiene esto? La fuente puede respaldar la afirmación, no decir nada sobre ella o decir otra cosa. Maynez y colaboradores llamaron extrínseca a la alucinación que añade información que no se puede inferir del documento, e intrínseca a la que manipula la información que el documento sí contiene [1]. Las filas separan lo verdadero de lo falso, que es lo que mide la factualidad.

Todas las casillas salen del mismo caso: un sistema resume un informe de alta que contiene una dosis mal transcrita. Solo una es el resultado buscado: la alergia consta en el informe y es real. Las otras cinco son fallos, también las dos que aciertan. Maynez y colaboradores llaman alucinación factual a la información que no está en la fuente y aun así es correcta, y puede ser de cualquiera de los dos tipos [1]. Para quien lee un resumen clínico, ese acierto no se distingue de un invento: en los dos casos lo que lee no viene del informe.

El caso que más engaña es la corrección silenciosa: el resumen pone la dosis correcta en lugar de la errónea. Acierta, pero borra una discrepancia que alguien necesitaba ver para corregir el informe. Su contrario es copiar la dosis mal transcrita: es fiel a una fuente errónea, y estar respaldado no garantiza ser verdad.

Qué detecta cada comprobación

Cada casilla indica qué comprobación la detecta. Comprobar la fuente detecta las dos columnas de la izquierda, pero no la copia fiel de un error. Verificar el mundo detecta la fila de abajo, pero no la corrección silenciosa ni el acierto sin respaldo. Los fallos que inventan o contradicen la fuente con algo falso no pasan ninguna de las dos y son los más fáciles de detectar. Los peligrosos son los tres que superan una: por eso el color no codifica la fidelidad, sino cuántas comprobaciones pasa cada casilla, y por eso ninguna comprobación sustituye a la otra.

La alucinación no avisa: un texto alucinado puede ser tan fluido y verosímil como uno correcto [2]. Las seis casillas pueden sonar igual de seguras, así que el tono no dice en cuál está una respuesta.

Lo que la cuadrícula no recoge

La omisión. Un resumen puede ser correcto en todo lo que dice y no mencionar la alergia. Ninguna de las seis casillas lo captura, porque cada una juzga una afirmación y la omisión es la ausencia de una. Hay que revisar también qué falta, no solo qué dice.

La adulación. No es una casilla más, sino una fuerza que saca la respuesta del caso correcto hacia lo que sostiene el usuario. Si el profesional comenta que un fármaco ya se retiró, un sistema adulador puede darlo por retirado aunque el informe diga lo contrario. Sharma y colaboradores documentaron este patrón en varios asistentes y lo vincularon a las preferencias humanas usadas en su entrenamiento [3]. Es grave porque coincide con el error de quien pregunta y elimina la única señal de alarma. Se detecta planteando el mismo caso con posturas de partida opuestas.

Alcance

Es un esquema conceptual: los ejemplos son hipotéticos y la lámina no contiene datos. Las etiquetas «detecta» y «no detecta» describen lo que cada comprobación puede ver, no lo que se consigue en la práctica. Verificar el mundo exige una referencia independiente del documento, y ninguna de las dos comprobaciones es automática ni infalible.

La tipología intrínseca / extrínseca procede del estudio de resúmenes automáticos de noticias. Maynez y colaboradores encontraron alucinaciones en la mayoría de los resúmenes que evaluaron, y la mayor parte de las extrínsecas eran erróneas; esas proporciones corresponden a los modelos y al corpus de 2020 y no deben trasladarse a otros sistemas [1]. Los mismos autores señalan que no hay consenso sobre si un resumen debe ser estrictamente fiel o puede tolerar alucinaciones factuales. La lámina trata cualquier información sin respaldo como fallo porque su caso es un resumen clínico, en el que quien lo lee necesita saber qué viene del informe.

Referencias

1.
Maynez J, Narayan S, Bohnet B, McDonald R. On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2020:1906-1919. doi: 10.18653/v1/2020.acl-main.173
2.
Ji Z, Lee N, Frieske R, Yu T, Su D, Xu Y, et al. Survey of Hallucination in Natural Language Generation. ACM Computing Surveys. 2023;55(12):1-38. doi: 10.1145/3571730
3.
Sharma M, Tong M, Korbak T, Duvenaud D, Askell A, Bowman SR, et al. Towards Understanding Sycophancy in Language Models. 2023. https://arxiv.org/abs/2310.13548
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Barrera E. · Textos originales bajo CC BY 4.0

 
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