Aprende haciendo una decisión pequeña
Comprueba dos afirmaciones antes de decidir si una respuesta merece confianza.
Termina la misión cuando puedas demostrarlo
0/3 pasos · falta elegir la respuesta correcta
Completa y guarda una evidencia opcional
Escribe solo información ficticia o no confidencial. El texto no sale de este navegador salvo que exportes tu progreso.
Los pasos y respuestas usan memoria temporal. Solo la evidencia se conserva cuando pulsas el botón de guardar. Contenido CC BY 4.0 · código MIT.
Pon nombre al criterio antes de avanzar
Antes de empezar: Haber completado «Cómo pedir un resultado útil sin depender de trucos de prompts» o poder explicar su idea principal con tus propias palabras.
Al terminar podrás
- Reconocer afirmaciones críticas
- Contrastar una respuesta con fuentes primarias
- Clasificar el grado de evidencia
Vocabulario esencial
Lección superada: cuando puedes completar la misión, explicar tu decisión y conservar la evidencia sin copiar la respuesta del ejemplo.
Explicación y ejemplos
Una alucinación es una afirmación que parece segura pero no está sustentada por una fuente fiable, el contexto aportado o una operación comprobable. Puede ser una fecha inventada, una cita inexistente, un enlace falso, un cálculo errado o una interpretación excesiva.
Señales de alerta
- Da cifras, leyes o nombres propios sin citar origen.
- Cita enlaces que no puedes abrir o que no contienen lo que afirma.
- Convierte una hipótesis en una certeza.
- Responde con el mismo tono de seguridad ante preguntas fáciles y difíciles.
- Evita decir «no lo sé» aun cuando faltan datos.
Un protocolo de verificación de cuatro pasos
- Marca las afirmaciones críticas. Precio, fecha, salud, derecho, seguridad, reputación o dinero requieren más cuidado.
- Vuelve a la fuente primaria. Abre el documento, normativa, ficha oficial o dato original.
- Separa hecho, inferencia y propuesta. No tienen el mismo nivel de certeza.
- Guarda la evidencia. Una URL, una captura fechada, una fórmula o una prueba repetible.
Preguntar lo mismo a varios modelos puede ayudarte a descubrir discrepancias, pero no convierte una respuesta en verdadera. Los modelos pueden repetir el mismo dato secundario, el mismo error o una formulación muy extendida. La comprobación termina en la fuente primaria o en una prueba reproducible, no en una votación entre asistentes.
Tampoco necesitas pedir el razonamiento interno del modelo. Solicita algo que sí puedas examinar: fuentes, cálculos, supuestos, fragmentos del documento y criterios utilizados. Después compruébalos fuera de la respuesta.
En educación, la IA puede ayudarte a formular preguntas o estructurar un texto. No debe ocultar qué aprendiste, qué verificaste y qué parte procede de una fuente.
La orientación de UNESCO sobre IA generativa en educación propone un uso centrado en las personas, con privacidad, validación ética y diseño pedagógico. Para sistemas con riesgo, el marco AI RMF de NIST sirve como referencia para pensar en responsabilidades y controles.
Resumen
- La fluidez es una propiedad lingüística, no una prueba.
- Verificar no es desconfiar de todo: es ajustar el control al daño posible.
- Una fuente abierta y fechada vale más que una respuesta sin rastro.
ficha de confianzaRevisión editorial ·
Alcance revisado: Protocolo de contraste con fuentes primarias y evidencia.
Este estado describe una revisión editorial. No afirma que exista código ejecutable en una lección conceptual.
Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Elegir modelo o herramienta según la tarea, no por una clasificación viral». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.