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Se analizan el fenómeno de las alucinaciones en la inteligencia artificial, explorando si son un error corregible o una limitación estructural de los modelos de lenguaje. Diversos expertos y usuarios discuten soluciones técnicas, como el uso de prompts restrictivos, sistemas de verificación externa como KALMV y marcos de trabajo basados en la memoria. Mientras algunos informes sugieren que el problema podría erradicarse para 2027, otros argumentan que las fallas persisten porque las evaluaciones actuales premian la adivinación sobre la honestidad. El debate también aborda la responsabilidad del usuario al verificar la información y la necesidad de ajustar los incentivos en el entrenamiento de estos sistemas. En última instancia, se cuestiona si la IA puede alcanzar una confiabilidad absoluta o si su naturaleza probabilística hace que los errores sean inevitables.