Realmente la IA no logra discernir si los datos son realmente reales o falsos. Si en los datos de entrenamiento existen errores factuales o sesgos, inevitablemente la IA aprenderá esos datos y los utilizará para generar respuesta, si estamos hablando de un modelo de lenguaje generativo. Claro está, en los datos de entrenamiento puede haber datos contradictorios o puede existir un desbalance de opiniones. Y el resultado de la IA será un tanto impredecible. Es por eso que, cuando se entrenan modelos de IA, el factor humano para supervisar y garantizar la calidad de los datos de entrenamiento es fundamental.
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