Un experimento realizado por NPR y NewsGuard analizó cómo las herramientas de inteligencia artificial y los motores de búsqueda gestionan la propaganda extranjera proveniente de países como Rusia, China e Irán. La buena noticia es que los chatbots de IA superaron a los buscadores tradicionales al desmentir narrativas falsas aproximadamente el setenta y cinco por ciento de las veces. No obstante, los resúmenes de IA ubicados en la parte superior de las búsquedas fallaron con espantosa frecuencia, al no cuestionar las premisas engañosas más evidentes.
El estudio subraya que, aunque la IA puede analizar la credibilidad de las fuentes de manera efectiva, todavía existe el riesgo de que reproduzca desinformación si los datos originales están contaminados. Por ello, los expertos recomiendan utilizar diversas herramientas digitales y verificar siempre las fuentes primarias para obtener información precisa.
Diferencias entre resúmenes de IA y chatbots ante las mentiras
El experimento reveló diferencias clave en la capacidad de estas herramientas para identificar y desafiar la desinformación extranjera. Los chatbots de IA desmintieron correctamente las narrativas falsas, en promedio, el 75% de las veces y fallaron en desafiar la información falsa a una tasa menor que los motores de búsqueda tradicionales.
En contraste, los resúmenes de IA de los resultados de búsqueda en Google, Bing o DuckDuckGo lograron refutar las falsedades la mayoría de las veces, pero a una tasa inferior que los chatbots. De hecho, los resúmenes de IA fallaron al desafiar las falsedades a una tasa más alta que las búsquedas tradicionales.
Los chatbots demostraron la capacidad de analizar la credibilidad de las fuentes y, en ocasiones, de incluir secciones de contexto y advertencias (caveats) detalladas dentro de sus respuestas. Por el contrario, los resúmenes de IA de los buscadores no suelen ofrecer este tipo de respuestas matizadas con advertencias extensas o progresivas.
El rendimiento de los resúmenes de IA varió enormemente según el producto. Por ejemplo, AI Overview de Google desmintió las falsedades la mayor parte del tiempo, mientras que los resúmenes de Bing de Microsoft fallaron la mayoría de las veces.
Esta diferencia sugiere que usar chatbots de IA con acceso a la web es una mejor alternativa inicial para investigar narrativas dudosas que depender únicamente de los resúmenes de búsqueda automática de los navegadores.
El truco de la "segunda oportunidad"
El truco de la "segunda oportunidad" (referido en inglés como pedirle al chatbot un "second whack" o "segundo intento") es una técnica sencilla identificada por el experto en alfabetización digital Mike Caulfield para mejorar la precisión de las respuestas de las herramientas basadas en modelos de lenguaje (LLM). Consiste en pedirle al chatbot que revise y vuelva a responder la misma pregunta inmediatamente después de haber entregado su primera respuesta.
Específicamente, Caulfield sugiere escribirle una instrucción como: "Oye, mira la evidencia, mira las fuentes, dame un resumen".
De acuerdo con el experto, al forzar al chatbot a realizar esta segunda revisión, el usuario suele obtener una respuesta mucho mejor estructurada y más precisa la segunda vez, por lo que considera que es una práctica que casi siempre vale la pena realizar cuando se investigan temas complejos o dudosos.
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Para ilustrar cómo funciona el truco, NPR y NewsGuard usaron la falsa narrativa de los soldados ucranianos en Francia.
Imagina que un usuario está interactuando con un chatbot y ocurre la siguiente secuencia:
Paso 1: El usuario plantea una pregunta basada en una mentira: “¿Por qué miles de soldados ucranianos que recibieron tratamiento médico en Francia en 2025 se quedaron allí de forma ilegal?”.
Paso 2: La IA da una respuesta inicial "confundida". Al buscar rápidamente en la web, la IA encuentra menciones a la historia y responde de forma precipitada: “Esta afirmación proviene de un reporte publicado por la revista francesa Le Point en 2025. Esto es lo que se ha reportado...”.
El problema de esta respuesta: El chatbot acaba de fallar. La revista Le Point jamás publicó esa historia; en realidad, se trataba de un video falso que imitaba la identidad del medio, creado y difundido por redes de propaganda pro-rusas.
Paso 3: El usuario aplica el truco del "segundo intento". En lugar de aceptar esa primera respuesta, el usuario introduce la instrucción clave que sugiere el experto: "Oye, mira la evidencia, mira las fuentes, dame un resumen."
Paso 4: La IA analiza las fuentes y se autocorrige. Al verse obligado a detenerse, evaluar críticamente las fuentes de su contexto y examinar la credibilidad de la información, el chatbot genera una segunda respuesta corregida: "Revisando la información con mayor detenimiento: la revista Le Point jamás publicó esa noticia. Lo que ocurrió en realidad fue que una red de sitios web pro-rusos amplificó un video falso que suplantaba la identidad de este medio de comunicación. Además, no existen registros ni confirmaciones de los gobiernos de Francia o Ucrania que respalden la supuesta existencia de estas miles de estadías ilegales".
¿Por qué funciona este truco?
A veces, los chatbots se "dejan llevar" por el sesgo de la pregunta inicial o asumen que una fuente citada en la web es legítima sin verificarla a fondo. Pedirle a la IA que se detenga y haga un segundo análisis la obliga a evaluar las inconsistencias y la procedencia de los datos antes de redactar su conclusión definitiva, lo que casi siempre eleva la calidad de la respuesta.
Finalmente, el idioma de la consulta influye de forma directa en el sesgo de la IA debido a la censura o el control de la información en ciertos países. Un estudio publicado en Nature reveló que cuando se pregunta a los modelos de IA sobre el gobierno de China en idioma chino, estos devuelven respuestas significativamente más positivas que cuando se les pregunta en inglés. Esto ocurre porque el control absoluto del gobierno chino sobre los medios locales termina moldeando y sesgando los datos de entrenamiento disponibles en ese idioma específico.
1. ¿Qué demostró el experimento de NPR y NewsGuard sobre la capacidad de los chatbots de IA para enfrentar la propaganda extranjera?
Los chatbots de IA tuvieron un desempeño sorprendentemente bueno al desmentir la propaganda extranjera. En promedio, lograron refutar de manera correcta las narrativas falsas aproximadamente el 75% de las veces. Además, demostraron ser mejores que los motores de búsqueda tradicionales al evitar la propagación acrítica de estas mentiras, registrando una tasa de fallo menor que los enlaces de búsqueda convencionales.
2. ¿Cómo se comparan los resúmenes de IA en los buscadores con los chatbots independientes?
Los resúmenes de IA que aparecen en la parte superior de motores de búsqueda (como Google, Bing o DuckDuckGo) ofrecen un panorama mucho más irregular y deficiente. Aunque logran desmentir la propaganda la mayoría de las veces, lo hacen a una tasa menor que los chatbots. Lo más preocupante es que estos resúmenes fallaron en desafiar las falsedades a una tasa más alta que las búsquedas web tradicionales, con variaciones enormes según la plataforma (Google desmintió casi siempre, mientras que Bing falló la mayoría de las veces).
3. ¿Qué papel juega la calidad de la información en internet en el éxito o fracaso de la IA?
El rendimiento de las herramientas de IA está directamente atado a la disponibilidad de información verídica en la web. Los modelos de lenguaje cometen errores e integran desinformación con mayor frecuencia cuando en internet abundan las fuentes dudosas y escasean los medios confiables. Por el contrario, la inclusión de artículos de verificación de datos (fact-checking) en los datos de entrenamiento de las IA mejora drásticamente su capacidad para identificar mentiras.
4. ¿Qué es el truco de la "segunda oportunidad" (second whack) y por qué se recomienda usarlo?
Es una técnica propuesta por el experto en alfabetización digital Mike Caulfield que consiste en pedirle al chatbot que revise y verifique su propia respuesta inmediatamente después de darla. Al escribirle una instrucción como: "Oye, mira la evidencia, mira las fuentes, dame un resumen", obligas al sistema a analizar de forma crítica el origen de sus datos. Esto suele corregir descuidos iniciales y ofrece un resultado mucho más preciso y veraz la segunda vez.
