En la era digital cada vez más personas buscan respuestas rápidas y precisas a través de chatbots impulsados por inteligencia artificial (IA). Herramientas como ChatGPT prometen brindar “una sola respuesta” clara y confiable a cualquier pregunta.
Y al margen de alucinaciones y otros problemas varios que solemos soslayar como usuarios, detrás de esta aparente magia tecnológica, existe una vulnerabilidad poco conocida: el envenenamiento de datos o “data poisoning”.
Este fenómeno puede comprometer la integridad de los modelos de lenguaje y, en consecuencia, la calidad y veracidad de sus respuestas. En este artículo, te acercaré al concepto sobre qué es el envenenamiento de datos, cómo funciona, quiénes son los actores involucrados, y cómo podemos protegernos de sus efectos negativos como receptores finales de los contenidos generados por las IAs.
¿Qué es el envenenamiento de datos?
El envenenamiento de datos es un tipo de ataque informático dirigido a sistemas de aprendizaje automático (machine learning). Consiste en introducir datos falsos, sesgados o manipulados dentro del conjunto de datos que se utiliza para entrenar un modelo de IA.
Esto hace que el modelo aprenda patrones incorrectos y, por lo tanto, genere respuestas erróneas o malintencionadas cuando se le consulta.
En el contexto de chatbots basados en modelos de lenguaje, que dependen de grandes corpus de texto para su entrenamiento, el envenenamiento puede traducirse en la difusión de información falsa o engañosa con un tono de autoridad que confunde al usuario.
Ahora bien, esta capacidad de introducir información engañosa en un entrenamiento masivo no está a tu alcance ni el mío. Y a eso voy.
¿Cómo aprenden los chatbots?
Para entender la amenaza, primero debes comprender cómo aprenden los modelos de lenguaje como ChatGPT. Estos modelos se entrenan con grandes cantidades de texto —procedente de libros, artículos, páginas web, foros, redes sociales y más— que conforman un “corpus” o conjunto de datos.
Durante el entrenamiento, el modelo detecta patrones en ese texto para aprender a generar respuestas coherentes y relevantes.
La calidad y fiabilidad del modelo dependen en gran medida de la calidad de ese corpus. Si los datos contienen errores, sesgos o contenido manipulado, el modelo puede “aprender” esas imperfecciones.
¿Cómo funciona el envenenamiento de datos en la práctica?
Existen varias formas en que un atacante podría intentar envenenar un modelo de lenguaje:
- Infiltración en fuentes públicas: Muchos modelos usan datos de la web abierta. Si un atacante crea y difunde gran cantidad de contenido falso en páginas, blogs, foros o redes sociales, esa información puede llegar a formar parte del corpus de entrenamiento.
- Manipulación de datos durante el fine-tuning: Cuando una organización adapta un modelo base a su caso particular (por ejemplo, un chatbot de soporte técnico o médico), alguien con acceso puede introducir datos manipulados en el proceso de ajuste (fine-tuning). Pero en este caso estamos hablando de, o bien un riesgo interno o bien un riesgo de acceso no autorizado durante el entrenamiento; siendo algo que estará afectando a una organización con respecto de la solución que esté implementando; que afectará a sus clientes o usuarios de manera específica y no causará un daño generalizado masivo.
- Campañas automatizadas: Bots pueden generar automáticamente contenido masivo con mensajes falsos o sesgados, multiplicando su presencia y posibilidad de ser usados para entrenar. Es una herramienta utilizada para la infiltración en fuentes públicas pero a través específicamente de herramientas de participación masiva como foros y redes sociles.
¿Quién tiene la capacidad para realizar estos ataques?
Aunque en teoría cualquier persona podría intentar generar contenido falso, en la práctica:
- Usuarios individuales tienen poca capacidad para impactar modelos masivos.
- Grupos organizados, actores estatales o empresas malintencionadas pueden crear campañas a gran escala que saturen internet con datos manipulados.
- Personas con acceso interno a procesos de entrenamiento o fine-tuning pueden tener la capacidad de insertar datos falsos directamente, aunque, nuevamente, hablamos aquí de otro escenario de impacto más reducido y específico.
¿Qué consecuencias puede tener el envenenamiento?
Los modelos envenenados pueden:
- Difundir desinformación con un tono autoritario.
- Propagar sesgos ideológicos o comerciales.
- Socavar la confianza en la IA y sus aplicaciones.
- Generar decisiones erróneas si se usan en contextos críticos (medicina, derecho, finanzas).
¿Cómo se detecta y mitiga el envenenamiento?
Para proteger a los modelos y sus usuarios, se aplican varias técnicas:
- Curación y filtrado de datos: Se revisan y limpian los datos antes de entrenar para eliminar contenido sospechoso.
- Monitorización y auditoría: Se supervisan las respuestas del modelo, especialmente en temas sensibles.
- Técnicas de detección automática: Algoritmos que buscan patrones anómalos o incoherencias en los datos.
- Entrenamiento con fuentes confiables: Se priorizan bases de datos verificadas y bien moderadas.
- Respuesta responsable: Programar modelos para que admitan incertidumbre o se abstengan cuando no tengan confianza.
¿Qué puede hacer un usuario final para protegerse?
- Mantener una actitud crítica frente a cualquier respuesta, especialmente si trata temas complejos o controversiales.
- Corroborar la información con fuentes confiables y múltiples.
- Usar chatbots como herramientas complementarias, no como única fuente de verdad.
El envenenamiento de datos representa un desafío serio para el futuro de la inteligencia artificial y los chatbots. Si bien estos modelos prometen simplificar y agilizar la obtención de información, su fiabilidad depende de la calidad y seguridad de los datos con que se entrenan. Conocer esta amenaza y promover buenas prácticas tanto en la creación como en el uso de estos sistemas es clave para garantizar que la IA siga siendo una herramienta útil, confiable y segura para todos.