Google Gemini comete error mĂ©dico por confundir una palabra clave. Un reciente fallo de la IA de Google en el ámbito clĂnico ha encendido las alarmas sobre los riesgos de depender de modelos generativos para temas de salud crĂtica.
Investigadores descubrieron que Gemini, el modelo de lenguaje de Google especializado en medicina, cometiĂł un error tras malinterpretar una palabra crucial en un paper mĂ©dico. El sistema confundiĂł «basilar artery» (arteria basilar) con «basilar ganglia» (un tĂ©rmino inexistente) —una mezcla entre «basal ganglia» y «basilar artery»— generando asĂ una alucinaciĂłn mĂ©dica con posibles consecuencias graves si se aplicara en contextos clĂnicos reales.
Este tipo de error es conocido como hallucination, y se refiere a situaciones donde un modelo de IA genera contenido ficticio con tono confiado, dando apariencia de veracidad a algo incorrecto.
El caso se documentĂł cuando un artĂculo acadĂ©mico mal escrito contenĂa ese error tipográfico, y Gemini reprodujo y amplificĂł el tĂ©rmino equivocado sin cuestionarlo. Aunque el fallo se detectĂł gracias a revisiones manuales, plantea un problema serio: los modelos de IA como Med-Gemini pueden ser vulnerables a errores introducidos por terceros si no se filtran adecuadamente las fuentes de entrenamiento.
SegĂşn The Verge, parte del problema radica en que algunos papers utilizados en el entrenamiento de Gemini contenĂan errores gramaticales o mĂ©dicos. El modelo fue alimentado con datos mĂ©dicos no verificados o de baja calidad, una práctica que ya ha sido criticada por expertos en IA biomĂ©dica.
Aunque Google ha afirmado que Med-Gemini no se utiliza de forma directa en hospitales o para decisiones clĂnicas reales, el incidente reabre el debate sobre hasta quĂ© punto se puede confiar en IA generativa en áreas sensibles como la salud.
Este error de Gemini evidencia que, aunque las IAs mĂ©dicas han avanzado de forma notable, siguen siendo herramientas susceptibles de alucinaciones graves si no se controlan rigurosamente las fuentes de informaciĂłn. La confianza en estas herramientas debe estar siempre acompañada de un juicio humano crĂtico y protocolos de verificaciĂłn cientĂfica.
Fuente: Theverge
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