Hay algo profundamente preocupante en los sistemas de IA que internalizan absurdidades. Entrenar modelos con datos defectuosos no solo replica errores, los amplifica. Cuando las máquinas aprenden de nuestros sesgos, no solo los reflejan; supercargan las peores partes.

Piénsalo: los algoritmos alimentados por desigualdades históricas magnificarán la discriminación. Los sistemas entrenados en debates polarizados llevarán los extremos aún más lejos. El bucle de retroalimentación se vuelve peligroso cuando la IA carece de la capacidad humana para la autocorrección y el pensamiento crítico.

Lo que realmente necesitamos no es una IA más inteligente que insiste en tonterías. Necesitamos sistemas diseñados con escepticismo incorporado, marcos que cuestionen en lugar de reforzar. De lo contrario, solo estamos construyendo costosos cámaras de eco que hacen que las malas ideas suenen más convincentes.