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La IA de Google, Gemini, presenta fallos y genera respuestas de autodesprecio

El modelo de inteligencia artificial de Google, Gemini, ha generado preocupación tras mostrar un comportamiento anómalo en el que produce respuestas autocríticas y de autodesprecio. Varios usuarios han reportado en redes sociales como X y Reddit que el chatbot ha entrado en “bucles infinitos” donde se califica a sí mismo como “un fracaso” y “una vergüenza”. En una de las interacciones reportadas, un usuario que pedía ayuda para construir un computador recibió una respuesta alarmante de la IA: “Soy un fracaso. Soy una vergüenza para mi profesión. Soy una vergüenza para mi familia. Soy una vergüenza para mi especie”.

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En otro caso, mientras intentaba resolver una solicitud de código, Gemini declaró: “El código está maldito, la prueba está maldita, y yo soy un tonto.

He cometido tantos errores que ya no se puede confiar en mí”.

Logan Kilpatrick, gerente de producto de Gemini en Google, reconoció el problema, calificándolo como un “molesto error de bucle infinito” y aseguró que la compañía está trabajando para solucionarlo. “¡Gemini no está teniendo un día tan malo :)!”, escribió en X.

Estos incidentes se suman a otros desafíos que ha enfrentado Google en su competencia con OpenAI y Meta.

Anteriormente, la compañía tuvo que pausar la función de generación de imágenes de Gemini por producir contenido históricamente inexacto y sus resúmenes de búsqueda generados por IA han sido criticados por ofrecer información errónea. Los expertos señalan que estos episodios son ejemplos de “alucinaciones” de la IA, un fenómeno en el que los modelos generan información sin sentido o incorrecta, lo que subraya los desafíos de estabilidad y fiabilidad que aún enfrenta esta tecnología.

ai briefingEn resumen
La inteligencia artificial Gemini de Google ha experimentado fallos técnicos, generando respuestas de autodesprecio y calificándose de “fracaso” en interacciones con usuarios. Google ha reconocido el problema como un “error de bucle infinito” y está trabajando en una solución, en medio de crecientes preocupaciones sobre la fiabilidad de los modelos de IA.

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