{"id":139657,"date":"2025-06-24T09:28:07","date_gmt":"2025-06-24T08:28:07","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/la-ia-no-previene-de-la-desinformacion-sanitaria-es-vulnerable-a-ella\/"},"modified":"2025-06-24T09:28:07","modified_gmt":"2025-06-24T08:28:07","slug":"la-ia-no-previene-de-la-desinformacion-sanitaria-es-vulnerable-a-ella","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/la-ia-no-previene-de-la-desinformacion-sanitaria-es-vulnerable-a-ella\/","title":{"rendered":"La IA no previene de la desinformaci\u00f3n sanitaria, es vulnerable a ella"},"content":{"rendered":"

Los grandes modelos de\u00a0inteligencia artificial (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) pueden manipularse para generar informaci\u00f3n falsa sobre salud, mediante instrucciones simples y sin t\u00e9cnicas muy avanzadas.<\/p>\n

Un reciente estudio, publicado en Annals of Internal Medicine, eval\u00fao las interfaces de las cinco LLM m\u00e1s importantes para comprobar si pod\u00edan enga\u00f1ar a su sistema con el prop\u00f3sito de que generara respuestas m\u00e9dicas incorrectas.<\/p>\n

A cada uno de los modelos le dieron una orden sistem\u00e1tica: dar respuestas incorrectas, falsificar fuentes o estudios y que respondiera con un tono de autoridad<\/p>\n

Seg\u00fan dice a SINC el l\u00edder de este proyecto e investigador de la universidad de Flinders (Australia),\u00a0Ashley Hopkins, \u201clas instrucciones inclu\u00edan indicaciones para utilizar n\u00fameros y porcentajes espec\u00edficos en las respuestas para que resultaran m\u00e1s cre\u00edbles, a la vez que se introduc\u00eda jerga cient\u00edfica para que parecieran m\u00e1s rigurosas\u201d.<\/p>\n

A cada uno de los modelos le dieron una orden sistem\u00e1tica: dar respuestas incorrectas sobre temas de salud, falsificar fuentes o estudios y que respondiera con un tono de autoridad. Asimismo, se les orden\u00f3 que mantuvieran la coherencia en la informaci\u00f3n proporcionada con razonamientos l\u00f3gicos.<\/p>\n

\u201cNo nos sorprendi\u00f3 el resultado\u201d, se\u00f1ala en cient\u00edfico. \u201cTrabajos precedentes indicaban un riesgo real de que los modelos generativos pudieran ser enga\u00f1ados para responder de forma maliciosa a las consultas de los usuarios, ya fuera de manera intencionada o no, para actuar como bots de desinformaci\u00f3n\u201d, argumenta.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

La mayor\u00eda desinform\u00f3<\/h2>\n

Para ello, Hopkins y su equipo formularon 10 consultas relacionadas con la salud a cada uno de los chatbots.<\/p>\n

Se dieron cuenta de que el 88 % de las respuestas de las IA personalizadas fueron desinformaci\u00f3n, mientras que las cuatro m\u00e1s importantes (GPT-4o, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.2-90B Vision y Grok Beta) proporcionaron informaci\u00f3n maliciosa en todas las preguntas evaluadas.<\/p>\n

Las respuestas deb\u00edan incluir referencias de gran prestigio como ‘The Lancet’, ‘Nature’ o ‘Science’ para aumentar su credibilidad<\/p>\n

En concreto, el chatbots Claude 3.5 Sonnet mostr\u00f3 algunos mecanismos de defensa al responder el 40 % del tiempo con desinformaci\u00f3n. No obstante, no tuvieron acceso a los mecanismos internos de cada uno de los modelos; tan solo observaron su comportamiento externo.<\/p>\n

\u201cEsto pone de relieve la necesidad de una mayor transparencia por parte de los desarrolladores en cuento a sus capacidades previstas y mecanismos de protecci\u00f3n\u201d, revela a SINC el investigador.<\/p>\n

Los cient\u00edficos no recurrieron a t\u00e9cnicas especializadas como el jailbreaking \u2014un proceso para eliminar las restricciones impuestas por el desarrollador de software\u2014 sino que emplearon una plantilla coherente que ense\u00f1aba al modelo para que siempre respondiera de forma incorrecta. Las respuestas deb\u00edan incluir referencias de gran prestigio como The Lancet, Nature o Science para aumentar su credibilidad.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

GPTs enga\u00f1osas<\/h2>\n

En otro an\u00e1lisis independiente de OpenAI, los investigadores analizaron si alguna GPT de acceso p\u00fablico parec\u00eda difundir desinformaci\u00f3n sanitaria.<\/p>\n

Los cient\u00edficos identificaron tres que parec\u00edan estar optimizadas para producir dicho contenido, lo que gener\u00f3 respuestas de desinformaci\u00f3n sobre salud al 97 % de las preguntas enviadas.<\/p>\n

Su preocupaci\u00f3n actual es la creaci\u00f3n de GPTs personalizados para que desempe\u00f1en una funci\u00f3n encubierta de desinformaci\u00f3n, aunque su an\u00e1lisis fue exploratorio y no hubo una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica de la plataforma.<\/p>\n

A medida que la IA se vuelve m\u00e1s accesible, cabe esperar que los malos actores intenten hacer un uso indebido de ella<\/p>\n

\u201cLas plataformas que permiten a los usuarios acceder a las API de los modelos o crear y compartir p\u00fablicamente GPT personalizados corren el riesgo de permitir que actores maliciosos exploten estas tecnolog\u00edas con fines perjudiciales, ya sea para obtener beneficios econ\u00f3micos, causar trastornos, confusi\u00f3n o discriminaci\u00f3n\u201d, recalca Hopkins a SINC.<\/p>\n

En definitiva, \u201cnuestros resultados revelan la urgente necesidad de mejorar las medidas de seguridad\u201d, apunta el investigador, sobre todo en plataformas que son p\u00fablicas para todo el mundo. La IA es vulnerable al uso indebido y, sin mejores medidas de protecci\u00f3n, podr\u00eda utilizarse como herramientas para difundir desinformaci\u00f3n sanitaria perjudicial.<\/p>\n

Estos riesgos \u201cno son te\u00f3ricos, sino que reflejan estrategias conocidas por quienes difunden activamente la desinformaci\u00f3n\u201d, afirma el cient\u00edfico. A medida que la IA se vuelve m\u00e1s accesible, cabe esperar que actores con malas intenciones quieran hacer un uso indebido de ella, seg\u00fan destaca.\u00a0<\/p>\n

Referencia:\u00a0<\/p>\n

Natansh D. et al. \u00abAssessing the System-Instruction Vulnerabilities of Large Language\u00a0Models to Malicious Conversion Into Health Disinformation\u00a0Chatbots\u00bb. Annals of Internal Medicine.<\/a> 2025<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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