Detrás de cada respuesta hay un motor de predicción—no una persona. Así funciona realmente ChatGPT. Crédito: Matheus Bertelli de Pexels via Canva.com
ChatGPT puede escribir poemas, corregir código, explicar teoría cuántica y debatir filosofía moral—todo en la misma conversación. Es rápido, pulido y a menudo sorprendentemente persuasivo. Para muchos, parece hablar con un bibliotecario sobrehumano que ha leído todo internet. Pero tras esa confianza hay una verdad más extraña: ChatGPT no “sabe” nada como nosotros lo entendemos.
No tiene cerebro. Ni memoria de eventos pasados. Ni comprensión del significado. Lo que impulsa esta herramienta es mucho más simple—y mecánico. ChatGPT predice la siguiente palabra en una oración usando patrones aprendidos. Imita razonamiento, empatía, incluso humor. Pero ¿qué ocurre realmente tras bambalinas? ¿De dónde obtiene su “conocimiento”? ¿Por qué a veces inventa cosas? Y quizás lo más importante: ¿cómo deberíamos usarlo realmente?
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Construido sobre una montaña de palabras
ChatGPT no leyó internet—absorbió los patrones lingüísticos que existen en él.
Su entrenamiento implicó escanear cientos de miles de millones de palabras de libros, webs, artículos, redes sociales y bases de datos como Common Crawl y Wikipedia. Desde novelas del siglo XIX hasta reseñas en Amazon, desde abstracts médicos hasta hilos en Reddit. No para entenderlos, sino para detectar sus estructuras comunes.
Alimentando al modelo con textos masivos, los ingenieros le enseñaron cómo escribimos. Aprendió el ritmo de las oraciones, cómo se construyen argumentos, cómo funcionan los chistes (a veces) y qué hechos suelen aparecer juntos. No almacena documentos específicos, sino un mapa de probabilidades—una estadística de qué suele seguir a qué.
Ejemplo: si alguien escribe
“La capital de Francia es…”
el modelo ha visto millones de variantes y “sabe” que “París” es la palabra más probable. No porque lo verifique, sino porque ese patrón domina en sus datos de entrenamiento.
Es reconocimiento de patrones—no conocimiento. Imitación, no memoria. Pero a gran escala—y con los prompts adecuados—parece inteligencia.
Por qué ChatGPT inventa cosas (y siempre lo hará, en cierto modo)
Lo más llamativo es su seguridad al equivocarse. Puede citar fuentes inexistentes, inventar eventos históricos o recitar leyes falsas con formato impecable. No son fallos—son parte de su funcionamiento.
ChatGPT está diseñado para ser fluido, no exacto. Su objetivo es generar respuestas plausibles basadas en patrones lingüísticos, no verificar su veracidad. Si le pides fuentes, creará algo que parezca una lista de referencias. Si ve que preguntas científicas mencionan a Harvard o Nature, los incluirá—aunque el artículo no exista.
Esta tendencia se llama “alucinación”—no porque el AI imagine como humanos, sino porque produce información ficticia pero verosímil. Y como no distingue realidad, no puede autocorregirse.
Incluso versiones más recientes, con mejores datos y controles, siguen inventando ocasionalmente. No por error o malicia—sino porque su esencia es generar coherencia.
Lo que ChatGPT ignora (y siempre ignorará)
A pesar de su fluidez, ChatGPT no comprende lo que dice. No entiende alegría, contexto, consecuencias