RESPONSABILIDAD DEL USUARIO, FALLOS EN LOS PROMPTS Y LA CONTRA-INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

TABLA ÍNDICE:

N.º	TÍTULO / SECCIÓN	DESCRIPCIÓN BREVE	SUBTEMAS / PUNTOS CLAVE
1	Introducción	Presenta la temática de las “ilusiones” o “alucinaciones” de la IA, ejemplificado con el primer caso legal de uso negligente de ChatGPT (Mata vs. Avianca, Inc.). Explica cómo un abogado utilizó IA para redactar argumentos con citas falsas, lo que provocó sanciones y debates sobre la responsabilidad del usuario.	– Contexto del caso “Mata vs. Avianca, Inc.” – Abogado que presenta jurisprudencia inexistente – Riesgos de usar IA sin verificación – Relevancia de la supervisión en ámbitos jurídicos
2	El fenómeno de la “Ilusión de la IA”	Define qué son las alucinaciones o ilusiones en sistemas IA (respuestas coherentes pero inexactas o inventadas). Aborda causas, implicaciones y la necesidad de comprender cómo se entrenan y sesgan los modelos de lenguaje.	2.1. ¿Qué son las alucinaciones? – Modelos generativos basados en correlaciones estadísticas – Falta de verificación o actualización 2.2. Origen del problema – Falta de razonado simbólico – Sesgos en los datos 2.3. Consecuencias – Difusión de info falsa – Decisiones erróneas – Confianza indebida
3	Responsabilidad del usuario al generar prompts defectuosos	Se plantea la cuestión de la responsabilidad compartida entre desarrolladores/proveedores de IA y el usuario que genera las instrucciones (prompts). Se explica cómo un prompt malicioso o negligente puede fomentar la difusión de contenidos ilícitos o inexactos.	– Rol del usuario en la causalidad del daño – Conocimiento del daño potencial – Falta de verificación humana antes de publicar o difundir la respuesta
4	CAPÍTULO I: Responsabilidad Civil	Explica las bases jurídicas de la responsabilidad civil por prompts defectuosos o maliciosos. Se detallan diferentes modalidades (falta de diligencia, negligencia, responsabilidad objetiva) y ejemplos en varias jurisdicciones (EE. UU., Venezuela).	4.1. Fundamentos RC: negligencia, producto defectuoso, falta de diligencia 4.2. Ejemplos EE. UU.: brechas de seguridad (Equifax, Target) 4.3. Ejemplos Venezuela: filtración de datos, ERP defectuosos, responsabilidad contractual 4.4. Daños indemnizables: daño moral, lucro cesante, etc.
5	Prevención y cláusulas contractuales.	Describe medidas preventivas en la implementación de IA (disclaimers, protocolos internos de revisión, pólizas de seguros) para limitar los riesgos civiles.	– Cláusulas de advertencia – Procedimientos internos de control – Seguros de responsabilidad civil
6	CAPÍTULO II: Responsabilidad Penal.	Se analiza cómo la responsabilidad penal se aplica cuando hay intencionalidad (dolo) o imprudencia grave en la generación de prompts que deriven en delitos como calumnia, injuria, incitación al odio o difusión de malware.	6.1. Dolo: intención de difundir info falsa o cometer delitos 6.2. Culpa o imprudencia: descuido grave sin verificar veracidad 7. Tipificación: delitos contra el honor, delitos informáticos, discriminación 8. Límite de la cadena causal: grado de previsibilidad del usuario
7	Soluciones Teóricas para Corregir o Prevenir las “Ilusiones”.	Expone mecanismos para mitigar la generación de contenidos falsos: verificación de hechos (fact-checking), IA explicable, normas regulatorias, estrategias contractuales y formación de usuarios.	9.1. Soluciones tecnológicas: verificación, XAI, validación cuántica 9.2. Soluciones regulatorias: AI Act UE, códigos de ética 9.3. Cultura de uso: educación digital, alertas de contenido, responsabilidad y prudencia 9.4. Cómo ser ingeniero de prompts calificado
8	Conclusiones y sugerencias.	Se enfatiza la importancia de un manejo responsable de la IA, la supervisión humana y la actualización de modelos. Se recomienda un “Patrón de Interacción Invertida” (IA pregunta primero) y personalización según perfil del usuario. INGENERIA DE PROMPTS	– Mitigar alucinaciones con suficiente contexto – Validar la información (fuentes, búsquedas adicionales) – Reforzar la interacción IA-Usuario con prompts precisos y efectivos.
9	La ILUSION y la “Contrainteligencia Artificial”.	Ilusión de la I.A, introducción del Concepto de técnicas y herramientas de IA para reforzar acciones de contrainteligencia, proteger activos e identificar amenazas y usos malintencionados de la tecnología.	– Automatizar vigilancia y respuesta al prompt – Análisis de grandes volúmenes de datos – Incorporación de IA para prever intrusiones o sabotajes
10	Ecuaciones y sugerencias de códigos.	Presenta fundamentos teóricos de validación cuántica (swap test, fidelidad cuántica) y ejemplos de uso de Qiskit y BB84. Muestra el potencial de integrar la computación cuántica para verificar la veracidad de las respuestas generadas por IA.	– Swap Test: medir consistencia entre estados cuánticos – Fidelidad cuántica: estimar similitud entre 2 estados – BB84: protocolo de distribución cuántica de claves – Aplicación a la detección de “ilusiones” en IA
11	Integración de módulos cuánticos para verificación de IA.	Se propone combinar IA y computación cuántica en un módulo Q‑CounterIllusion, para comparar la salida de un modelo generativo con un corpus verificado, reforzando la trazabilidad y reduciendo riesgos de alucinación.	– Verificación cuántica para combatir errores inherentes de la IA – Retroalimentación continua para reducir salidas engañosas – Blockchain y smart contracts para auditar veracidad
12	Perspectivas futuras y estrategia de Contrainteligencia Artificial.	A mediano y largo plazo, el uso de “módulos de contra-IA” busca mitigar alucinaciones incluso ante prompts maliciosos. Proponen la sinergia entre seguridad cuántica, sistemas de IA y normas regulatorias para asegurar un uso confiable.	– IA confiable libre de “ilusiones” – Filtro de consistencia en tiempo real – Impulso de la responsabilidad compartida (usuario, desarrollador, proveedor)
13	Ventajas de la computación cuántica para combatir ilusiones.	Expone en tabla cómo la computación cuántica añade potencia de verificación y solidez en la detección de inconsistencias, facilitando la validación de datos en entornos sensibles.	– Propiedades únicas: superposición, entrelazamiento – Evaluación más robusta contra errores y sesgos – Especial relevancia en aplicaciones críticas (salud, legal, finanzas)
14	Resumen Ejecutivo.	Conclusiones globales acerca de la necesidad de supervisión humana, la mejora tecnológica (modelos cuánticos, XAI) y la responsabilidad ética y legal compartida.	– Cultura de uso responsable y educación – Avances regulatorios y contractuales – Fomento de la transparencia en la adopción de IA
15	Bibliografía.	Lista de referencias principales, incluyendo artículos científicos, legislación, sentencias judiciales, estándares ISO y libros sobre IA, derecho, computación cuántica y ciberseguridad.	– Autores, enlaces y notas breves de cada fuente – Normativa internacional (AI Act, OECD, ISO) – Casos legales relevantes (Mata v. Avianca, Equifax, Target)

1. Introducción.

La rápida adopción de sistemas de Inteligencia Artificial (IA), en particular aquellos basados en modelos generativos, (como GPT, BERT o redes neuronales profundas), ha impulsado un debate intenso sobre las denominadas “ILUSIONES DE LA IA” o “ALUCINACIONES”. Estos términos  se refieren a la capacidad de los modelos de generar respuestas con alto nivel de coherencia lingüística, pero que pueden ser inexactas, inventadas o contradictorias con respecto a la realidad factual o al conocimiento verificado.

El comienzo del primer caso legal de alucinación, aconteció en el mes de mayo de 2023, y se hizo público en una disputa judicial en la Corte del Distrito Sur de Nueva York (Estados Unidos) donde un abogado presentó un escrito legal con citas de jurisprudencias inexistentes generada por ChatGPT. A grandes rasgos sucedió lo siguiente:

1. El caso:
   • El asunto principal era “Mata Vs. Avianca, Inc.”, un litigio relacionado con lesiones personales durante un vuelo.
   • El abogado, Steven A. Schwartz (del bufete Levidow, Levidow & Oberman, con sede en Manhattan), preparó un memorando legal para el juez.
2. Uso de ChatGPT:
   • El abogado empleó la herramienta de IA, ChatGPT para encontrar y redactar argumentos jurídicos en su escrito.
   • ChatGPT “alucinó” (inventó) casos y precedentes, es decir, proporcionó citas de asuntos judiciales que no existían en ninguna Corte.
3. Problema con las citas:
   • Entre los ejemplos de casos falsos se encontraban citados “Martínez v. Delta Air Lines” y “Zicherman v. Korean Air Lines Co.”, que nunca se habían dictaminado o publicado no formando parte de la jurisprudencia de esa jurisdicción.
   • El juez descubrió que las citas no eran verificables; los supuestos precedentes judiciales no figuraban en ningún  archivo legal oficial.
4. Consecuencias:
   • El tribunal exigió aclaraciones y confirmó que efectivamente las referencias habían sido fabricadas por la herramienta de IA.
   • El abogado enfrentó potenciales sanciones por presentar documentación falsa. Posteriormente, tanto él como el bufete admitieron su error y pidieron disculpas al juez.

Este incidente se convirtió en un precedente judicial relevante de los riesgos de utilizar modelos de lenguaje como ChatGPT u otros sin supervisión ni verificación adicionales en ámbitos profesionales sensibles, como el legal.

En este escenario, conviene analizar no solo los fallos intrínsecos de la tecnología derivada de la inteligencia artificial, sino también la responsabilidad de los usuarios que emiten instrucciones o prompts de forma negligente o deliberada, así como la forma en que estos comportamientos podrían derivar en consecuencias civiles y penales.

En el presente artículo de opinión se abordan:

1. El fenómeno de la ilusión de la IA y sus causas.
2. La responsabilidad del usuario al generar prompts defectuosos, dividida en dos capítulos principales:
   • Capítulo I: Responsabilidad Civil
   • Capítulo II: Responsabilidad Penal
3. Propuestas, soluciones teóricas  y tecnológicas  a la que denominaremos el uso de LA CONTRA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, para mitigar las alucinaciones de la IA, tanto desde la perspectiva tecnológica como regulatoria y de buenas prácticas.

---

2. El fenómeno de la “Ilusión de la IA”.

2.1. ¿Qué son las alucinaciones o ilusiones de la IA?.
Los grandes modelos de lenguaje y otras IA generativas se entrenan sobre enormes conjuntos masivos de datos. Su mecanismo principal se basa en correlaciones estadísticas: predicen la palabra o secuencia lógica siguiente más probable en función de patrones aprendidos. Esta aproximación, si bien resulta extremadamente poderosa, no garantiza la verificación ni la coherencia lógica profunda, además el modelo puede estar desfasado y apoyado contextos científicos no actualizados, lo que profundiza la posibilidad de manejar criterios en desuso.  

2.2. Origen del problema.

1. Falta de razonado simbólico: Muchos sistemas carecen de una “capa” que compruebe o infiera datos con reglas lógicas o información verificada.
2. Tendencia al completado plausible: Si el modelo “no sabe” algo,  y en su afán de dar una solución expedita al prompt del usuario la IA tiende a “inventar la respuesta” usando correlaciones, generando datos erróneos incluso inventados con apariencia de verdad.
3. Sesgos en el entrenamiento: Los datos de entrenamiento pueden contener errores, sesgos culturales, desinformación o distribuciones poco representativas.

2.3. Consecuencias:

• Difusión de información falsa o difamatoria: Por ejemplo, atribuir a una persona acciones  o hechos que nunca realizó.
• Decisiones perjudiciales: En sectores críticos (salud, finanzas, jurídico) una alucinación de la IA puede causar daños económicos, reputacionales o incluso poner en riesgo la seguridad de individuos. En la historia comentada del empleo de citas jurisprudenciales irreales, la consecuencia no solo fue  una medida disciplinaria a los abogados, sino el fracaso del caso judicial, lo que sin lugar a dudas genera costas procesales a la parte perdidosa.
• Confianza indebida: Usuarios que dan por ciertas las respuestas de la IA sin haber realizado ningún contraste o verificación posterior.

---

3. La responsabilidad del usuario al generar prompts defectuosos o maliciosos.

A menudo nos preguntamos : ¿Quien es el responsable?, serán los  desarrolladores y/o proveedores de modelos de IA que están inmersos en la cadena desde su generación a la prestación del servicio. ¿Pero  donde queda el rol del usuario?, que sin lugar  a dudas es un individuo con un papel protagónico  en este proceso al generar la instrucción o prompt y al no verificar ulteriormente las salidas o conclusiones proferidas por la I.A. Un prompt defectuoso o malicioso puede propiciar la generación de contenidos ilegales, difamatorios o discriminatorios.

3.1. ¿Por qué el usuario también es responsable?.

1. Contribución causal al daño: Un prompt inadecuado, impreciso o sesgado es un factor determinante  y condicionante de la respuesta errónea generada.
2. Conocimiento de la posibilidad de daño: Usuarios expertos o con intenciones maliciosas podrían forzar el modelo a emitir contenidos dañinos o falsos.
3. Control y supervisión: El usuario es la última capa de verificación antes de difundir o publicar la respuesta o salida de la IA.

A continuación, se exponen en síntesis el asunto en dos capítulos —responsabilidad civil y penal— donde puede ubicarse esta conducta.

---

4.–CAPÍTULO I: RESPONSABILIDAD CIVIL.

4.1 Fundamentos de la Responsabilidad Civil por prompts defectuosos

En el ámbito civil, la responsabilidad suele derivarse de la obligación de no causar un daño injusto a terceros (principio de neminem laedere). Cuando un usuario solicita respuestas a la IA que podrían causar perjuicio a otra persona u organización, es posible invocar diversos regímenes de responsabilidad.

• 4.1.1 Falta de diligencia o negligencia.
  • Un usuario que, por imprudencia, introduce un prompt ambiguo o defectuoso y luego difunde la respuesta sin contrastarla, podría incurrir en responsabilidad por negligencia.
  • Ejemplo: Pedirle a la IA “Resúmeme los antecedentes penales de ‘X persona’” sin verificar si esos antecedentes son reales, y luego publicar información falsa que daña la reputación de esa persona.
• 4.1.2 Responsabilidad objetiva o por producto defectuoso.
  • Aunque habitualmente se discute el rol de los proveedores bajo esquemas de producto defectuoso, también se estudia la contribución del usuario que configura o “afina” el modelo. Quien integra, personaliza o “entrena adicionalmente” la IA, podría convertirse, en ciertos marcos jurídicos, en un “productor” de la nueva versión del sistema o en co-responsable.
  • Esto se extiende si el usuario “remarca” o publicita el modelo con su propia marca o se presenta como su “desarrollador”.
• 4.1.3 Derecho comparado: Existen algunos precedentes de responsabilidad culposa en el manejo de la tecnología:

4.2 Estados Unidos.

1. Casos de brechas de seguridad y fuga de datos (data breaches)
   • Ejemplo: Caso Equifax (2017)
     Equifax, una de las agencias de crédito más grandes en EE. UU., sufrió una brecha de datos que afectó a millones de personas. Se alegó que la empresa no había tomado las medidas de seguridad razonables para proteger la información confidencial. Esto dio lugar a demandas colectivas (class actions) por parte de los consumidores afectados, señalando la negligencia de la compañía al no actualizar y parchar sus sistemas a tiempo. Véase los siguientes enlaces: https://www.ftc.gov/news-events/press-releases/2019/07/equifax-pay-575-million-settlement-ftc-cfpb-states-over-data y https://corporate.target.com/press/releases/2013/12/target-confirms-unauthorized-access-to-payment-card
   • Ejemplo: Caso Target (2013)
     Target sufrió un hackeo que expuso información financiera y personal de millones de clientes. La demanda alegaba negligencia en las medidas de ciberseguridad. Aunque hubo arreglos extrajudiciales, se considera uno de los mayores ejemplos de responsabilidad civil derivada de una brecha de seguridad atribuible a falta de controles adecuados. Véase los siguientes enlaces: http://Comunicado oficial de la FTC sobre la brecha de Equifax y https://www.equifaxbreachsettlement.com/
2. Negligencia en la supervisión o en la provisión de servicios de tecnología.
   • Ejemplo: Demandas contra proveedores de servicios en la nube
     En casos donde un proveedor de almacenamiento en la nube pierde datos críticos de empresas clientes por no cumplir las prácticas de seguridad “estándar de la industria”. Si los clientes demuestran que hubo una omisión o falla de la diligencia debida en la protección de datos, podrían demandar por negligencia.
   • La mayoría de los casos de grandes brechas de seguridad culminan en acuerdos extrajudiciales (settlements) con múltiples partes: consumidores, estados y agencias federales. Sitios como PACER (en EE. UU.) resultan muy útiles para encontrar los documentos judiciales reales (presentaciones de la demanda, mociones, órdenes del tribunal, etc.).Para casos grandes como Equifax y Target, se crearon sitios web específicos que centralizan la información del acuerdo y explican cómo podían reclamar los afectados. Dichos sitios pueden haber sido archivados luego de cerrarse el plazo de reclamación. Fuentes de noticias confiables (The New York Times, Reuters, CNN, etc.) proporcionan perspectivas y cronologías detalladas de los eventos y las consecuencias legales.
3. Se han mencionado algunos enlaces (URL) y referencias para profundizar en la información sobre los casos de Equifax (2017) y Target (2013). Estos enlaces apuntan a documentos oficiales, noticias de medios digitales y/o sitios web de instituciones que participaron directamente en el manejo legal de las brechas de seguridad.
4. La mayoría de los casos de grandes brechas de seguridad culminan en acuerdos extrajudiciales (settlements) con múltiples partes: consumidores, estados y agencias federales. Sitios como PACER (en EE. UU.) resultan muy útiles para encontrar los documentos judiciales reales (presentaciones de la demanda, mociones, órdenes del tribunal, etc.). Para asuntos judiciales de mayor cuantía como Equifax y Target, se crearon sitios web específicos que centralizan la información del acuerdo transaccional y explican cómo podían reclamar los afectados. Dichos sitios pueden haber sido archivados luego de cerrarse el plazo de reclamación. Para mayor profundidad se puede acceder a la verificación de fuentes de noticias confiables como: The New York Times, Reuters, CNN, etc., las cuales proporcionan perspectivas y cronologías detalladas de los eventos y demás consecuencias legales circundantes a estos casos.

---

4.3. Venezuela.

En Venezuela, la jurisprudencia sobre responsabilidad civil por el uso negligente de la tecnología no está tan desarrollada o publicitada como en otras jurisdicciones, sin embargo, sí existen normas generales que regulan la responsabilidad civil (Código Civil venezolano Art.1.185) que exigen la concurrencia de daño, relación de causalidad y falta imputable (culpa o negligencia) para exigir indemnizaciones, también se cuenta con leyes específicas que tocan aspectos tecnológicos, como la Ley de Infogobierno, la Ley Orgánica de Ciencia, Tecnología e Innovación (LOCTI), la Ley sobre Mensajes de Datos y Firmas Electrónicas, entre otras. A continuación, algunos ejemplos hipotéticos e indicios de casos:

1. Casos de filtración de datos personales y negligencia en el resguardo de bases de datos.
   • Ejemplo hipotético: Una empresa proveedora de servicios de telecomunicaciones o internet que maneja datos personales de sus usuarios y sufre un ataque informático debido a medidas insuficientes de seguridad. Si se demuestra que la compañía no observó los protocolos mínimos de protección de datos (por ejemplo, no cifrar contraseñas o no actualizar sistemas operativos), los usuarios podrían exigir una reparación civil por daños y perjuicios.
2. Fallas en plataformas gubernamentales o públicas que causen perjuicios a los ciudadanos.
   • Ejemplo hipotético: Un sistema de registro electrónico estatal, que colapsa o expone datos personales de forma indebida, fruto de una mala implementación o supervisión. Esto podría dar cabida a reclamos de indemnización si se demuestra que el Estado o la institución responsable actuó con negligencia (omisión de estándares mínimos de ciberseguridad o falta de mantenimiento adecuado).
3. Negligencia en la prestación de servicios de software a empresas.
   • Ejemplo: Caso hipotético de un proveedor que implementa un ERP (sistema de planificación de recursos) con graves deficiencias. Si la solución implantada provoca pérdidas económicas considerables a la empresa cliente por errores de programación o falta de medidas de seguridad, y se evidencia que el proveedor no actuó con la diligencia esperada de un profesional del ramo (por ejemplo, no realizó pruebas de garantía, no corrigió vulnerabilidades conocidas, etc.), la empresa afectada podría demandar por daños y perjuicios.
4. Caso hipotético de difamación o daño a la reputación por uso negligente de plataformas tecnológicas.
   • Si una plataforma de comercio electrónico nacional no vigila adecuadamente el contenido publicado por usuarios (por ejemplo, críticas o acusaciones falsas) y esto conlleva un daño reputacional grave a terceros, se podría argumentar una responsabilidad civil por negligencia en la moderación o control razonable de la plataforma. El tema se vincula con la responsabilidad de intermediarios, que en Venezuela no está tan claramente regulada como en otras jurisdicciones, pero existe la posibilidad de reclamación civil si se demuestra que hubo una omisión grave.

En todos los casos, la clave para establecer la responsabilidad civil por negligencia tecnológica es demostrar que existía una obligación de cuidado (diligencia), que esa obligación fue incumplida y que el incumplimiento causó daño directo y cuantificable. Asimismo, cualquier demanda concreta depende de las particularidades de los hechos, de la jurisdicción y de la legislación aplicable.

Relación con el uso de tecnología.

El uso de tecnología puede generar responsabilidad civil, si:

Se causa un daño a terceros con intención, negligencia por girar instrucciones defectuosas a la IA, o imprudencia en el uso de la tecnología, también si hay un exceso en el uso de derechos relacionados con la tecnología (por ejemplo, derechos sobre datos personales o propiedad intelectual) o si se actúa con mala fe o se viola la finalidad social del uso tecnológico.

En el contexto del uso de tecnología: Es fundamental actuar dentro de los límites legales y éticos. La culpa en el uso tecnológico puede generar responsabilidad civil si causa daño a terceros o si se actúa con mala fe.

Se trae a colocación fallo de la Sala Civil – 24-02-2015 – Expediente: 14-367, el cual reitera los alcances del hecho ilícito previsto en el artículo 1.185 C.C, lo cual genera responsabilidad civil por daños materiales y morales.

• 4.4. Daños indemnizables.
  Pueden incluir:
  • Perjuicios patrimoniales (pérdida económica)
  • Daño moral o reputacional
  • Daño emergente y lucro cesante (si una empresa pierde un contrato a raíz de información falsa generada por la IA tras un prompt).

5. Prevención y cláusulas contractuales.

• 5.1. Cláusulas de advertencia (disclaimers): Muchos proveedores de inteligencia artificial, exigen en sus contratos de afiliación a los usuarios incluir leyendas del tipo: “Este contenido ha sido generado con IA, se recomienda verificación adicional”. El incumplimiento podría agravar la responsabilidad del usuario.
• 5.2. Procedimientos internos de control: Organizaciones que usan IA a gran escala suelen establecer protocolos de revisión, donde cada prompt y respuesta se someten a validaciones internas antes de su publicación incluso la IA puede abstenerse de procesar la instrucción.
• 5.3. Seguro de responsabilidad civil: Algunas empresas optan por pólizas específicas que cubren reclamaciones derivadas del uso de IA.

---

CAPÍTULO II: RESPONSABILIDAD PENAL.

6. Bases de la responsabilidad penal del usuario

A diferencia de la responsabilidad civil (donde puede haber responsabilidad objetiva y no siempre se precisa la prueba de intención o culpa), en lo penal se requiere un elemento subjetivo: dolo (intención) o imprudencia grave.

• 6.1. Dolo:
  • El usuario introduce el prompt con la clara intención de difundir información falsa o cometer un delito (p. ej. difamación, incitación al odio, fraude).
  • Ejemplo: Instruir intencionalmente a la IA para generar injurias contra un rival político o comercial y difundirlas masivamente mediante una estrategia de mercado.
• 6.2. Culpa o imprudencia grave.
  • Sin intención directa de delinquir, pero con un descuido grave al no verificar la veracidad de lo que la IA produce.
  • Ejemplo: Compartir públicamente una respuesta de la IA que acusa falsamente a alguien de un delito, sin molestarse en contrastar la información.

7. Tipificación de conductas y jurisprudencia emergente.

• 7.1. Delitos contra el honor (calumnias, injurias).
  Si un usuario, vía IA, emite declaraciones difamatorias y sabe o debería saber que son falsas, puede ser acusado penalmente.
• 7.2. Delitos de odio o discriminación.
  Prompts que incitan a la IA a generar contenido racista o xenófobo podrían imputarse al usuario como autor o partícipe, conforme a la legislación antidiscriminación de cada país.
• 7.3. Delitos informáticos.
  Generar un prompt orientado a producir malware, es decir «software malicioso» que no es otro que cualquier programa o código diseñado con la intención de dañar, explotar o comprometer dispositivos, redes o datos, propagándose de diversas maneras y puede causar diferentes tipos de daños, como el robo de información, el secuestro de archivos o la interrupción del funcionamiento de un sistema, o exhortar a la IA para facilitar phishing o violaciones de seguridad, implica responsabilidad penal dentro del ámbito de los delitos informáticos, si se concreta el hecho o se demuestra la intención punible.

Un punto clave es determinar si el acto punible “emana” directamente del usuario o si el modelo (la IA) introduce un elemento imprevisible. Sin embargo, la práctica jurídica tiende a responsabilizar al ser humano que provoca o inicia el proceso, salvo casos muy excepcionales donde la IA se comporta de forma totalmente autónoma y  actúa fuera del control o previsión razonable del usuario.

---

8. Soluciones Teóricas para Corregir o Prevenir las “Ilusiones” de la IA.

8.1. Soluciones tecnológicas.

1. Implementación de capas de verificación (fact-checking)
   • Integrar módulos que contrasten las respuestas con bases de datos confiables y marcos de conocimientos sólidos.
2. Modelos cuánticos de validación
   • Existen propuestas de software cuántico que permiten medir la “consistencia cuántica” entre la respuesta de la IA y un conjunto de información verificada.
   • El swap test, por ejemplo, evalúa la fidelidad entre dos “estados” (uno que representa la respuesta y otro que representa la verdad).
3. Sistemas de XAI (Explainable AI)
   • Obligar al modelo a presentar trazas o evidencias que respalden sus conclusiones, para identificar posibles “inventos” o contradicciones.

8.2. Soluciones regulatorias y contractuales.

1. Normativas de IA (AI Act en la UE, propuestas en EE. UU.)
   • Podrían imponer responsabilidades y obligaciones de transparencia a todos los actores, incluidos los usuarios en ciertos supuestos (co-diseño, personalización, uso comercial).
2. Códigos éticos y autorregulación.
   • Empresas y organismos públicos podrían establecer lineamientos internos y comprometerse a auditar periódicamente las salidas de la IA.
3. Formación y certificaciones de usuario.
   • Exigir cierta “formación mínima” para usuarios que operen IA en entornos críticos (salud, finanzas, jurídico, administración pública).
   • Los proveedores de servicio de IA ponen a disposición de los usuarios herramientas tecnológicas para confeccionar los prompt de forma que sean mecanismos de ayuda para lograr las respuestas deseadas, este enlace se pone a disposición de los usuarios un mecanismo auxiliar para que puedan generar instrucciones eficaces que minimice condiciones vagas o defectuosas el enlace es: https://aistudio.google.com/prompts/new_chat

8.3. POLITICA PREVENTIVA PARA EVITAR LA ILUSIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SOLUCIONES DESDE LA CULTURA DE USO.

1. Educación digital.
   • Impulsar campañas sobre el riesgo de alucinaciones de la IA y la necesidad de contrastar y verificar datos.
2. Alertas y avisos de contenido
   • Implementación de metadatos y sellos en las respuestas generadas, advirtiendo sobre la necesidad de validación humana.
3. Responsabilidad y prudencia
   • Fomentar la idea de que el usuario y generador del prompt es la parte clave y fundamental del proceso y debe asumir el deber de “duda razonable” frente a cualquier respuesta no verificada.

Una vez que haya utilizado ese marco o plantilla para crear las instrucciones, revise detalladamente el resultado. Compruebe todos los contenidos generados por la herramienta de IA contrastando la información con fuentes fiables, científicas y actuales. Para esto el usuario debe chequear todo el proceso generativo buscando las fuentes mediante un motor de búsqueda, pedir a la IA que proporcione referencias bibliográficas o fuentes para poder determinar de dónde puede haber sacado la información y cotejarlas con los respectivos URL o links y si es posible, solicitar la opinión de un experto que confirme la veracidad de la información.

---

8.4 Como convertirse en un ingeniero de prompts calificado.

Se debe implementar el uso de estratégicas y técnicas para la creación de prompts de IA eficaces y mitigación de riesgos

Para el correcto ejercicio de una ingeniería de prompts se presenta una descripción, y recomendaciones en una tabla con secciones como estructura, recomendaciones y ejemplos para detallar temas clave sobre ingeniería de prompts y evitar las ilusiones.

Desarrollando la tabla

Estoy creando una tabla extensa en español con secciones como creación de prompts, estilos, manejo de alucinaciones, evaluación de salidas, riesgos y mitigaciones, entre otros temas clave.

A continuación encontrarás una tabla integral que organiza los puntos más relevantes de todo el contexto, con énfasis especial en la redacción y manejo de prompts, la identificación y mitigación de alucinaciones, el desarrollo de casos de uso sólidos para IA generativa y las mejores prácticas para convertirse en un “perfecto ingeniero de prompts” con destreza en el manejo de la inteligencia artificial. Cada fila aborda un tema clave, resume sus puntos centrales y presenta recomendaciones específicas.

---

TEMA / ASPECTO	DESCRIPCIÓN / PUNTOS CLAVE	RIESGOS / DESAFÍOS	RECOMENDACIONES / BUENAS PRÁCTICAS	EJEMPLOS / APLICACIONES
1. Elementos de un Prompt Efectivo.	– Definir un objetivo claro de interacción con la IA. – Evitar la ambigüedad y usar lenguaje conciso. – Especificar estructura, formato, tono y/o estilo de la respuesta deseada. es decir, especificarle como se estructure la salida. – “Garbage in, Garbage out”: la IA es sensible a la calidad de las instrucciones. Sea especifico del motivo o causa de la necesidad de la consulta.	– Prompts vagos o ambiguos generan respuestas irrelevantes o erróneas. – Falta de contexto genera las alucinaciones o información incompleta.	– Ser específico en la instrucción o solicitud. – Incluir el número de elementos requeridos (p. ej., “Lista 5 puntos…”). – Proveer ejemplos si se desea imitar un estilo. – Aclarar previamente el formato de salida (lista de bu;;et, points, texto, tabla). – Revisar y refinar si el primer resultado no es suficiente o no lo convence.	– “Explica en 3 párrafos por qué la IA puede alucinar”. – “Enumera 4 ejemplos de chatbots corporativos con resultados exitosos”.
2. Proceso de Redacción de Prompts.	– Paso 1: Definir tu meta y qué esperas obtener (información, análisis, explicación de la tarea a ejecutar, creatividad, etc.). Además indicarle las Alertas, es decir especificar precauciones y warnings de lo que no debe hacer la IA. – Paso 2: Redactar y probar el prompt. – Paso 3: Analizar la respuesta y compararla con la meta. Hacer un cruce de información de la entrada vs. la salida. – Paso 4: Iterar (hacer ajustes) hasta obtener la calidad deseada.	– Si se omite la fase de iteración, se corre el riesgo de quedarse con una respuesta superficial o inexacta. – Subestimar la importancia de volver a preguntar o profundizar con prompts de refinamiento.	– Iterar: no conformarse con el primer resultado. – Usar preguntas de seguimiento (“chain-of-thought”, “self-reflection prompts”). – Solicitar clarificaciones al modelo (“explica tu razonamiento describe todos los pasos seguidos que justifique tu respuesta”).	– Prototipos de prompts para análisis de riesgo en proyectos. – Refinamiento continuo para lograr textos publicitarios más persuasivos.
3. Estilos y Enfoques de Prompt.	Existen varios enfoques según la meta: 1. Información (Information Retrieval): Zero-shot, one-shot, few-shot, entrevista. 2. Análisis y Reflexión: chain-of-thought, self-reflection, counterpoint. 3. Creatividad: role-playing, escenarios simulados, tree-of-thought. 4. Guía Instruccional: descomposición paso a paso, plantillas, narrativas guiadas. 5. Exploración Colaborativa: prompts conversacionales e iterativos. 6. Utilización de la técnica de interacción invertida (en vez de pedir soluciones a la IA, presentar el problema con restricciones para modelar el enfoque).	– No elegir el estilo adecuado retrasa el obtener la respuesta apropiada. – Usar un estilo “creativo” cuando en realidad se requiere “información factual o muy técnica” ello puede provocar inconsistencias o alucinaciones.	– Seleccionar el estilo de prompt con base en el objetivo y la complejidad del tema. – Mezclar estilos si se requiere (p. ej. iniciar con “chain-of-thought” y luego un “few-shot” con ejemplos).	– Information Retrieval para datos muy concretos: “ Por ejemplo: preséntame datos de ventas de 2022”. – Chain-of-thought para razonamientos complejos paso a paso. – Role-playing cuando necesitas ideas de marketing desde la perspectiva de un cliente.
4. Manejo de Alucinaciones (Hallucinations) en la IA.	– La IA puede “inventar” respuestas o datos sin base real, es decir, las llamadas alucinaciones. – Suceden por sobregeneralización de datos incompletos, sesgados o de mala calidad. – También surgen si el prompt carece de contexto suficiente o si el modelo no está bien ajustado (fine-tuning).	– Toma de decisiones equivocada o con datos falsos. – Problemas legales, de reputación y desconfianza si se difunden respuestas falsas.	– Verificar fuentes y contrastar la respuesta con documentación o expertos. – Actualizar y recalibrar el modelo con datos confiables. – Implementar “self-reflection” o “chain-of-thought” para que la IA explique sus pasos. – Si se pide información sensible, usar prompts que exijan referencias o explicaciones detalladas.	– Chatbots que inventan políticas de devolución. – Generadores de texto que citan bibliografía inexistente.
5. Evaluación y Validación de Respuestas de la IA.	– Pensamiento Crítico: comprobar exactitud factual, consistencia, confiabilidad, ausencia de sesgos. – Pensamiento Reflexivo: verificar relevancia para el objetivo, nivel de precisión, transparencia (explicación del razonamiento), y aspectos éticos.	– Confiar ciegamente en la IA sin validar las salidas, ello puede derivar en costos altos y consecuencias negativas. – Falta de transparencia: no se sabe cómo llegó la IA a una conclusión.	– Cross-check: Solicitar fuentes, datos y verificar su validez. – Aplicar un criterio de “sentido común” y experiencia propia. – Evaluar la alineación con objetivos de negocio. – Incluir retroalimentación de usuarios afectados.	– Respuestas sobre planes estratégicos (verificar en informes oficiales o con expertos). – Propuestas de productos nuevos (verificar costo, factibilidad).
6. Factores de Factibilidad y Diseño de Casos de Uso (Use Case).	– Usar objetivos SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound). – Revisar factores: costo vs. beneficio, viabilidad operativa, impacto en usuarios/clientes, escalabilidad, riesgos. – Vincular el uso de IA con objetivos de negocio (eficiencia, ingresos, experiencia cliente).	– Subestimar costos de integración, complejidad técnica, entrenamiento de personal. – Sobrevalorar la adopción del usuario sin estrategias claras.	– Planificar con métricas claras de éxito (ROI, reducción de tiempos, etc.). – Revisar calidad de datos y disponibilidad de equipo experto. – Empezar con un prototipo o piloto para validar antes de escalar.	– Chatbot de servicio al cliente con meta de reducir 30% de costos. – Análisis de datos para pricing dinámico enfocado en obtener un 10% de crecimiento.
7. Riesgos y Mitigación en la Integración de IA.	– Riesgos comunes: datos insuficientes o poco fiables, alucinaciones, brechas de seguridad, falta de cumplimiento normativo, bias. – Gobernanza de IA: responsabilidad, transparencia y ética. – Importancia de la ciberseguridad y cifrado de datos para proteger información sensible.	– Daños reputacionales, pérdidas financieras, litigios legales. – Cascada de fallas en interdependencias con terceros (proveedores, APIs).	– Diseñar políticas de seguridad y privacidad robustas. – Monitorear y actualizar periódicamente el modelo y los parches de software. – Crear o involucrar comités de ética cuando el impacto sea amplio. – Fomentar la transparencia y cooperación con otras áreas y socios comerciales.	– Escándalos de chatbots que dan información ofensiva o ilegal. – Multas por incumplir regulaciones de privacidad.
8. Ejemplos de Éxito y Fracaso en Chatbots y GenAI.	– Caso de éxito: RideBikes, Inc. hizo un chatbot con meta SMART (ahorro costos + adopción usuario). Invirtió en análisis financiero, datos adecuados y capacitación progresiva. – Caso de fracaso: TechSupport Inc. redujo personal rápido sin garantizar calidad de datos ni testeos. Terminó en costos legales y pérdida de clientes.	– Éxito: visión clara de ROI, pruebas iterativas, balance entre reducción de costos y satisfacción del cliente. – Fracaso: expectativas irreales, falta de validación y personal no capacitado.	– Éxito: planificar con tiempo, involucrar equipos de TI, gerencia, usuarios. – Fracaso: se evita con un plan de escalabilidad y soporte humano de respaldo. – Mejorar la transición entre chatbot y agentes humanos para dudas complejas.	– RideBikes redujo un 30% del personal paulatinamente y logró 40% de uso del chatbot. – TechSupport perdió 10% de clientes y afrontó demandas.
9. Métricas y Monitorización del Uso de IA.	– Definir KPIs ligados a metas de negocio (por ej. disminución de tiempos de respuesta, mejoras en ventas, reducción de costes). – Recalibrar el modelo con datos nuevos y medir su precisión periódicamente. – Hacer seguimiento de indicadores de satisfacción de clientes.	– Sin métricas, no se puede saber si la IA cumple con su objetivo. – Falta de seguimiento continuo = posible degradación del rendimiento sin detección.	– Establecer un sistema de monitorización (dashboards, informes periódicos). – Definir métricas claras: Tasa de adopción, error rate, ROI, satisfacción del cliente. – Ajustar el modelo periódicamente para mantener la eficacia.	– Chatbot que mide el % de interacciones exitosas (resueltas sin intervención humana). – Generador de textos que mide CTR (Click Through Rate) en campañas de marketing.
10. Escalabilidad y Adaptación Continua	– La IA debe escalar con el crecimiento de la empresa. – Revisar costos de infraestructura (cloud, servidores, mantenimiento). – Prever integración con sistemas heredados y futuros.	– Subestimar la demanda real y saturar los servidores = baja calidad de servicio y mala experiencia de usuario. – Falta de actualizaciones que dejen el modelo obsoleto.	– Planificar un crecimiento incremental: empezar con un MVP o piloto. – Revisar contratos con proveedores de cloud para ampliar capacidad ante picos de demanda. – Actualizar el modelo periódicamente y hacer auditorías de rendimiento.	– Escenario de e-commerce con picos en fechas especiales (Black Friday). – Sistemas de recomendación en sitios web con creciente número de usuarios.
11. Gobernanza y Aspectos Éticos de la IA	– Gobernanza implica asegurar responsabilidad y transparencia. – Prever riesgos éticos: discriminación, sesgos, decisiones automatizadas que afecten a grupos vulnerables. – Importancia de la cooperación interdepartamental e información clara a los clientes.	– Falta de rendición de cuentas puede generar abusos y pérdidas reputacionales. – Normativas emergentes (RGPD, estándares de IA responsable, etc.) que exigen cumplimiento.	– Crear políticas y comités de IA para revisión ética. – Explicar a los usuarios cuándo interactúan con IA. – Establecer responsables claros (Roles de AI Governance). – Mantenerse actualizado en regulaciones y leyes emergentes.	– Empresas con “Chief AI Officers” o “comités de ética” que revisan algoritmos y resultados. – Transparencia en chatbots (“Soy un asistente virtual, no humano”).
12. Conclusión y Recomendaciones Finales	– La clave para un uso exitoso de IA generativa es alinear las capacidades técnicas (prompting, datos, entrenamiento) con los objetivos de negocio. – La calidad de los prompts y la verificación de las respuestas son esenciales para evitar alucinaciones. – Invertir tiempo en un caso de uso sólido (con objetivos, métricas y plan de escalado).	– Adoptar la IA sin un plan o sin pruebas incrementales puede llevar a fracasos costosos. – Subestimar la importancia de la supervisión humana y la actualización del modelo deriva en respuestas obsoletas o engañosas.	– Combinar pensamiento crítico + “prompt engineering” adecuado. – Iterar, validar y reentrenar la IA según cambien los objetivos o los datos. – Mantener una visión integral: seguridad, escalabilidad, finanzas y experiencia de usuario. – Incluir “feedback loops” para mejorar continuamente.	– Programas de IA que comienzan con un proyecto piloto y se expanden gradualmente a toda la organización. – Chatbots que se integran con CRM y sistemas de analítica para medir el impacto real en el negocio.

---

8.6 Puntos Clave y Consejos para ser un “Perfecto Ingeniero de Prompts”

1. Conocer el objetivo: Antes de escribir cualquier prompt, entiende exactamente qué necesitas de la IA (datos, ideas, análisis, estilo, etc. puedes hace run preámbulo como complemento de la instrucción).
2. Estructura clara: Indica con precisión la forma de la respuesta (lista, tabla, párrafos) y el tono (formal, creativo, resumido, etc.).
3. Sumar ejemplos: Para guiar a la IA, puedes incluir uno o varios ejemplos (one-shot o few-shot prompting) que muestren el tipo de salida deseada.
4. Iterar y refinar: Ajusta continuamente los prompts si la respuesta inicial no cumple tus expectativas. Las preguntas de seguimiento mejoran la calidad de la salida.
5. Verificación constante: Aplica pensamiento crítico: valida la respuesta con fuentes confiables y examina la coherencia. Si se sospecha de alucinaciones, pide explicaciones al modelo.
6. Actualización y mejora: Reentrena o ajusta el modelo con datos más recientes; los prompts también deben evolucionar al cambiar tus metas o el contexto.

Con estos esquemas puedes conseguir una visión estructurada de todos los temas relevantes del contexto y las recomendaciones más importantes para manejar prompts de manera efectiva, mitigar alucinaciones y desarrollar casos de uso sólidos de IA en tu organización. ¡Éxito en tu camino para convertirte en un experto en inteligencia artificial y prompt engineering.

8.7. Conclusiones y Sugerencias:
El riesgo de alucinación (hallucination) se reduce al proporcionar suficiente contexto e información antes de resolver.

El Patrón de Interacción Invertida es esencial para que la IA pregunte primero al usuario su rol, preferencias u otros datos clave.

Personalizar la experiencia (habilitar FAQ,- estilo de respuesta, menús de acciones) enriquece la interacción y evita respuestas genéricas o equivocadas. Es de recordar que la metodología de «Frequently Asked Questions», que en español se traduce como «Preguntas Frecuentes». Se trata de un listado en el que se recopilan las preguntas más comunes junto con sus respuestas sobre un tema específico. Este recurso se utiliza para:

a) Organizar la información: Al agrupar las dudas frecuentes en un mismo lugar, se simplifica la consulta y se mejora la experiencia del usuario.

b) Facilitar el acceso a información importante: Permite a los usuarios encontrar respuestas a dudas recurrentes sin necesidad de solicitar asistencia personalizada.

c) Ahorrar tiempo: Tanto para quienes buscan información como para quienes brindan soporte, al evitar responder individualmente preguntas que ya han sido contestadas.

Siempre se recomienda validar la información, citar documentos, y eventualmente redirigir al usuario a un contacto humano si hay ambigüedades.

Con estas técnicas, se aprovecha el potencial de la IA generativa para ayudar sin caer en alucinaciones ni ofrecer soluciones descontextualizadas. La clave reside en preguntar primero y adaptar las respuestas según la identidad y preferencias del usuario, así como documentar y respetar políticas actualizadas.

9.–ILUSIONES Y CONTRAINTELIGENCIA..

Las ilusiones de la IA —o alucinaciones— pueden producir daños reales en personas, empresas e instituciones. Aunque el desarrollador y el proveedor del modelo de IA desempeñan un papel crucial en la calidad y en la corrección de las salidas de la IA, el usuario no queda exento de responsabilidad por emitir prompts defectuosos o maliciosos.

• En el ámbito civil, se le puede exigir indemnización por daños y perjuicios cuando su imprudencia o negligencia cause un daño a terceros, o incluso cuando actúe de forma dolosa.
• En el ámbito penal, puede responder por delitos de calumnia, injuria, discriminación o difusión de contenidos ilícitos incitación al odio, si se demuestra su participación intencional o un grado de culpa relevante.

También se debe considerar para mitigar estas situaciones:

1. Mejora tecnológica (modelos cuánticos de validación, XAI, fact-checking automático).
2. Adecuada regulación y cláusulas contractuales (definir claramente la responsabilidad de cada parte).
3. Cultura de uso responsable (educación, concienciación y sentido crítico).

Otras soluciones técnicas y humanas:

• Uso de fuentes verificadas: Implementar estrategias de Retrieval-Augmented Generation (RAG) combinando el modelo con bases de datos documentales como Weaviate, Pinecone o ChromaDB.
• Validación cruzada: Comparar la salida del modelo con múltiples fuentes antes de entregar la respuesta.
• Uso de embeddings personalizados: Utilizar embeddings generados con LangChain para mejorar la precisión en tareas específicas.
• Empleo de métricas que reflejen su rendimiento en el contexto previsto del uso previsto lo que determina una evaluación completa y significativa del modelo de IA.
• Uso de retrieval-augmented generation (RAG) con bases de conocimiento confiables.
• Implementación de modelos híbridos que combinen LLMs con sistemas de búsqueda semántica.
• Aplicación de post-procesamiento y validación humana para respuestas críticas.
• Uso de prompt engineering avanzado para mejorar la precisión de las respuestas.
• Evitar el uso de generalizaciones excesivas a partir de contextos de datos con errores o sesgos.
• Infraestructura híbrida: Despliegue de modelos en servidores locales y en la nube con equilibrio de carga inteligente.
• Para proyectos de inversión y trading algorítmico, combinar LangChain con técnicas de computación cuántica y simulaciones puede mejorar la eficiencia en cálculos complejos sin aumentar excesivamente los costos.
• No olvidar el empleo del juicio humano, con sus aportes de subjetividad, conciencia del contexto e interpretabilidad en el proceso de evaluación, en aras de garantizar la confiabilidad, la equidad, la usabilidad y la alineación del modelo de IA con las necesidades del mundo real. Sin lugar a dudas el criterio humano evaluará las implicaciones del modelo para la toma de las decisiones y de sus consecuencias.

Con un enfoque integral podremos avanzar hacia una IA confiable y humanamente beneficiosa, reduciendo al mínimo el riesgo de alucinaciones y propiciando un entorno donde la IA sea vista como una herramienta potente, pero siempre con supervisión y responsabilidad humana.

LA CONTRA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

El término “Contrainteligencia Artificial” (a veces llamado “contrainteligencia asistida por IA” o “counter-AI”) puede entenderse como el uso de técnicas, estrategias y herramientas basadas en la inteligencia artificial para llevar a cabo o reforzar acciones de contrainteligencia. En otras palabras, se refiere a la aplicación de métodos avanzados de análisis de datos, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, entre otros, con el objetivo de:

1. Proteger activos o información sensible: detectar y prevenir intrusiones, espionaje, filtraciones de datos o cualquier acción que comprometa la seguridad de una organización, estado o institución.
2. Identificar y neutralizar amenazas: rastrear, analizar y anticipar comportamientos sospechosos (por ejemplo, ciberataques, infiltración de redes, manipulación de sistemas) con la finalidad de contrarrestarlos a tiempo.
3. Analizar grandes volúmenes de información: la IA puede procesar masivamente datos de diferentes fuentes (redes sociales, comunicaciones cifradas, bases de datos gubernamentales, etc.) para encontrar patrones de riesgo o amenazas potenciales.
4. AUTOMATIZAR LA VIGILANCIA Y LA RESPUESTA AL PROMPT.

En la práctica, la contrainteligencia se ha concebido tradicionalmente a través de métodos humanos de espionaje y contraespionaje (identificar infiltrados, desplegar agentes dobles, proteger redes de comunicaciones, etc.).  Pero en este sentido tecnológico al incorporar IA, se potencia mas bien en este sentido:

• Analizar grandes flujos de datos.
• Detectar anomalías (por ejemplo, comportamientos de usuarios dentro de redes).
• Predecir futuros intentos de intrusión o sabotaje.
• Implementar una capacidad adicional de Defender, proteger y anticiparse al uso  culposo o malintencionado de información y sistemas digitales (incluyendo IA), mediante la aplicación de tecnologías y metodologías de inteligencia artificial que proporcione una verificación de las salidas idóneas de respuestas a los prompt.

12.-ECUACIONES Y SUGERENCIAS DE CÓDIGOS:

10. Fundamentos Teóricos, Ecuaciones y Códigos.

Fidelidad Cuántica.

Para dos estados puros ∣ψ⟩y ∣ϕ⟩, la fidelidad se define como :

Esta medida cuantifica la “proximidad” o solapamiento entre ambos estados.

Swap Test

El swap test es un método para estimar la fidelidad sin conocer completamente los estados. Se utiliza un qubit ancilla y el operador controlado de intercambio (CSWAP). El circuito se construye de la siguiente forma:

1. Inicializar el qubit ancilla en ∣0⟩| y aplicarle una compuerta de Hadamard, generando

Inicializar los qubits que almacenarán ∣ψ⟩ y ∣ϕ⟩ en los registros correspondientes.

Aplicar la compuerta CSWAP, de forma que se intercambian los estados de los qubits ∣ψ y ∣ϕ⟩ si el ancilla está en ∣1⟩

Aplicar otra Hadamard al ancilla y medirlo. La probabilidad de obtener el estado ∣0⟩ es

De donde se puede despejar la fidelidad:

Fórmula de la Prueba de Intercambio (Swap Test): Para dos estados puros |ψ⟩ y |ϕ⟩, la probabilidad de medir el qubit ancilla en |0⟩ es:

P(0) = (1 + |⟨ψ|ϕ⟩|^2) / 2

Por lo tanto, la fidelidad F = |⟨ψ|ϕ⟩|^2 se obtiene como:

F = 2P(0) – 1

Esta ecuación se ha incorporado en el código de la prueba de intercambio para estimar la fidelidad.

Explicación:

1. La prueba de intercambio se utiliza para medir la similitud entre dos estados cuánticos |ψ⟩ y |ϕ⟩.
2. La probabilidad de medir el qubit ancilla en el estado |0⟩ está dada por: P(0) = (1 + |⟨ψ|ϕ⟩|^2) / 2
3. La fidelidad F, que cuantifica la superposición entre los dos estados, se calcula como: F = |⟨ψ|ϕ⟩|^2 = 2P(0) – 1
4. Esta relación nos permite estimar la fidelidad midiendo la probabilidad P(0) en la prueba de intercambio.

Estas ecuaciones son importantes para implementar la prueba de intercambio en algoritmos cuánticos y para analizar la similitud de estados cuánticos. Se proporciona una forma práctica de evaluar la cercanía de los estados cuánticos en diversas aplicaciones de computación cuántica.

Protocolo BB84

El protocolo BB84 es uno de los esquemas más estudiados para la distribución de claves cuánticas. Su funcionamiento se resume en:

• Preparación:
  Alice genera bits aleatorios y selecciona bases aleatorias (por ejemplo, la base Z o la base X) para preparar los qubits.
• Medición:
  Bob elige aleatoriamente una base para medir cada qubit recibido.
• Tamizado (Sifting):
  Tras la comunicación pública de las bases (sin revelar los bits), se retienen únicamente aquellos casos en que las bases de Alice y Bob coinciden, generando así una clave compartida.

Código Primario:

Otra versión:

11. Integración de módulos cuánticos para verificación de IA.

Explicación y Aplicación:

Sección de Consistencia Cuántica.

• Objetivo: Medir la similitud entre dos representaciones (por ejemplo, la respuesta de un modelo de IA y una base de conocimiento verificada) usando el swap test.
• Implementación:
  • Se construye un circuito de 3 qubits donde el qubit ancilla controla la operación de intercambio entre los registros de los dos estados.
  • Se mide el ancilla para obtener P(0) y, mediante la relación F=2P(0) /1F = 2P(0) – 1, se estima la fidelidad entre los estados.

Esta técnica puede emplearse, por ejemplo, para detectar “ilusiones” en respuestas de IA al comparar la salida del modelo con una representación basada en conocimiento validado y actual.

Sección de Encriptación Cuántica (BB84)

• Objetivo: Simular el protocolo de distribución de claves BB84, que se utiliza para generar una clave secreta compartida mediante la preparación y medición de qubits en bases aleatorias.
• Implementación:
  • Alice prepara qubits de acuerdo a bits y bases aleatorias.
  • Bob mide cada qubit en una base aleatoria.
  • Se realiza el “sifting” para retener solo aquellos casos en que las bases de preparación y medición coinciden.

El resultado es una clave compartida que, teóricamente, es segura contra interceptaciones gracias a las propiedades de la mecánica cuántica. Esta modalidad mitigaría ciberataques que pueden deformar la salida o respuesta de la IA. (SE CONTEMPLA EL CASO QUE EL ATAQUE SEA PROPICIADO POR OTRA IA).

---

Conclusiónes:

Este código mejorado integra dos componentes cruciales:

1. Medición de consistencia cuántica mediante el swap test:
   Proporciona un método robusto para validar la veracidad de información comparando estados cuánticos, lo que resulta muy útil para contrarrestar las “ilusiones” o alucinaciones de la IA.
2. Protocolo BB84 para encriptación cuántica:
   Ilustra los principios fundamentales de la seguridad cuántica y la distribución de claves, ofreciendo una base para el desarrollo de aplicaciones de contrainteligencia artificial que requieran comunicaciones seguras y verificables.

Integración de Módulos Cuánticos en la Verificación de Sistemas de Inteligencia Artificial.

La propuesta de implementar un módulo de verificación cuántica —como el Q‑CounterIllusion— constituye un avance paradigmático que explota la capacidad de los circuitos cuánticos para evaluar la “consistencia cuántica” de las respuestas generadas por sistemas de inteligencia artificial tradicionales. Mediante la aplicación de técnicas avanzadas, como el swap test y la medición de fidelidad, este software opera como un filtro de alta precisión, identificando discrepancias entre el output del modelo generativo y un corpus de conocimiento validado. Este enfoque refuerza la robustez del sistema frente a los sesgos y errores inherentes a los modelos de lenguaje, al tiempo que proporciona un mecanismo de retroalimentación y corrección continua, reduciendo de forma significativa las alucinaciones.

También se puede considerar la integración de tecnologías emergentes (por ejemplo, blockchain para la trazabilidad, smart contracts para cláusulas de verificación automática que registren y auditen la veracidad de las salidas, reforzar las arquitecturas de redes neuronales,  y frameworks de Quantum Machine Learning) y proporcionando ejemplos de implementación práctica (código en Qiskit, simulaciones en Python, etc.).

Retos: Los algoritmos cuánticos para el fact-checking todavía están en etapas tempranas de desarrollo y requieren una gran cantidad de qubits, para el proceso de incremento de estos véase el trabajo de investigación:

Ejemplo práctico: Implementación de un módulo de validación cuántica en Python utilizando Qiskit para ejecutar un swap test real.

Este ejemplo permite visualizar cómo se puede implementar el swap test para comparar dos estados cuánticos y, por ende, evaluar la “consistencia cuántica” de la información.

1. Código Mejorado para el Swap Test

El swap test se utiliza para estimar la fidelidad entre dos estados cuánticos. En este ejemplo, se utiliza una función para preparar los estados y se construye un circuito que implementa el swap test:

Nota:
La compuerta cswap (o compuerta Fredkin) está implementada en Qiskit y permite realizar el swap controlado. Este código es totalmente ejecutable en un entorno con Qiskit instalado.

2. Código Mejorado para una Simulación Simplificada del Protocolo BB84

El siguiente ejemplo simula de forma sencilla el protocolo BB84, donde Alice prepara qubits en bases aleatorias y Bob mide en bases aleatorias. Se realiza el proceso de «sifting» para extraer la clave compartida:

Explicación:

• Preparación: Alice genera bits y selecciona aleatoriamente una base (‘Z’ o ‘X’) para cada qubit.
• Medición: Bob también selecciona aleatoriamente una base y mide el qubit.
• Sifting: Se comparan las bases públicamente (sin revelar los bits) y se retienen aquellos bits donde las bases coinciden, formando la clave compartida.

Implicaciones Legales, Éticas y de Responsabilidad en la Era Híbrida.

El fenómeno de las “alucinaciones” en la inteligencia artificial va más allá de un mero desafío tecnológico, planteando serias interrogantes éticas y legales. Casos documentados —como la generación de citas jurisprudenciales inexistentes o errores críticos en el ámbito médico— evidencian los riesgos de difundir información errónea y resaltan la responsabilidad compartida entre desarrolladores y usuarios. La integración de mecanismos de verificación cuántica no solo mejora la calidad técnica de las respuestas, sino que también fortalece la trazabilidad y autenticidad de la información. Esto facilita una correcta atribución de responsabilidades en contextos civiles y penales, subrayando la necesidad de adoptar políticas preventivas, reforzar la ingenieria de prompts, aplicar los protocolos de verificación obligatoria y programas de educación orientados al uso responsable de la tecnología.

12.-Perspectivas Futuras y Estrategia de la Contrainteligencia Artificial como una medida de Defensa Cuántica y Verificación Híbrida en la IA.

A corto y mediano plazo, se anticipa la incorporación de módulos de contrainteligencia artificial en las herramientas de IA, lo que permitirá generar respuestas coherentes y seguras incluso ante prompts defectuosos o maliciosos, erradicando progresivamente las alucinaciones. La sinergia entre técnicas cuánticas e inteligencia artificial, enmarcada en aspectos de seguridad avanzada criptográfica y validación de contenidos, sienta las bases para una estrategia integral de contrainteligencia artificial. Esta estrategia no solo busca anticipar y detectar vulnerabilidades, sino que actúa de forma preventiva para corregir las “ilusiones” generadas por los sistemas de IA. El desarrollo de módulos híbridos como el Q‑CounterIllusion, sustentado en fundamentos teóricos sólidos —incluyendo la fidelidad cuántica, el swap test y protocolos de encriptación como el BB84—, ofrece una solución integral que protege la integridad de la información y garantiza un uso ético y legal de la tecnología.

Hacia un Futuro de Confiabilidad y Seguridad en la IA.

La integración de la computación cuántica en la verificación y validación de respuestas de sistemas de inteligencia artificial propone un camino innovador para erradicar las alucinaciones en los modelos generativos actuales. Aunque la tecnología cuántica aún se encuentra en fase de desarrollo, su eventual aplicación en módulos de verificación posibilita establecer un “filtro de consistencia” en tiempo real, capaz de detectar y corregir errores de manera efectiva, lo que refuerza la confiabilidad y seguridad de los sistemas de IA. Paralelamente, esta sinergia fomenta la creación de un marco regulatorio y de responsabilidad compartida, orientado hacia un uso seguro, transparente y ético de la inteligencia artificial en sectores críticos.

En definitiva, la convergencia de estos avances tecnológicos y jurídicos no solo fortalece la seguridad y la veracidad de la información, sino que también sienta las bases para una nueva generación de sistemas inteligentes. Respaldados por métodos de verificación cuántica, estos sistemas telemáticos se orientan hacia un futuro en el que la confianza en la IA sea verdaderamente sustentable y libre de “ilusiones”. Esta aproximación híbrida resulta especialmente relevante en contextos donde la precisión y la seguridad son críticas, dotando a desarrolladores y usuarios de herramientas sofisticadas que integran los beneficios de la computación cuántica tanto en la verificación como en la encriptación de datos sensibles.

---

Esta estrategia híbrida es crucial para garantizar precisión y seguridad en aplicaciones críticas, ofreciendo un marco robusto para el uso ético y responsable de la inteligencia artificial.

13.-Ventajas de generar un  código  soportado en tecnología cuántica para combatir las ilusiones de la inteligencia artificial.

Esta tabla muestra cómo las propiedades únicas de la computación cuántica, implementadas en el código, lo cual puede ofrecer ventajas significativas para detectar y mitigar las ilusiones o inconsistencias en las respuestas de los sistemas de IA.

Entre la Ley y la Innovación: El Rol Protagónico del Juez en la Era de la Inteligencia Artificial:

Aspecto	Conclusión / Implicaciones	Rol Protagónico del Juez
Desafíos de la IA en el Derecho	La irrupción de la inteligencia artificial plantea desafíos inéditos al introducir el riesgo de decisiones basadas en datos falsos o sesgados.	Debe mantenerse vigilante ante manipulaciones y validar rigurosamente las pruebas presentadas.
Dilema de la Responsabilidad	Se debate si la responsabilidad recae en los desarrolladores o proveedores de la IA, o en el usuario que genera el prompt que actúa fraudulentamente o por impericia.	El juez debe interpretar la ley de manera equilibrada y distribuir la responsabilidad en toda la cadena de producción y uso de la información.
Necesidad de Mecanismos de Control	Es imprescindible establecer correctivos que penalicen tanto a los actores maliciosos (litigantes o generadores de prompts defectuosos) como a posibles fallos sistémicos.	El órgano jurisdiccional debe crear y aplicar directrices y controles que garanticen la integridad del proceso judicial.
Simbiosis Juez-IA	La inteligencia artificial puede servir de apoyo en la identificación de inconsistencias y análisis de grandes volúmenes de información, pero su infalibilidad es ilusoria.	El juez actúa como garante de la verdad, complementando la capacidad analítica de la IA con su juicio crítico y experiencia legal.
Cadena de Responsabilidad Amplia	La responsabilidad se extiende a desarrolladores, proveedores, usuarios y destinatarios, complicando la atribución en caso de error.	El juez tiene la tarea de esclarecer la autoría de la ilusión y determinar los resarcimientos pertinentes, asegurando una distribución justa de la responsabilidad.
Avocamientos Tecnológicos de Oficio	Se contempla la posibilidad de que el juez intervenga proactivamente aun de oficio, en casos de impacto masivo sobre derechos colectivos o difusos, como la difusión de información errónea.	El juez se posiciona como regulador activo, adaptando el marco jurídico a los nuevos desafíos tecnológicos y protegiendo el interés público.
Defensa de la Verdad y Derechos Fundamentales	En una era donde la ilusión tecnológica puede desdibujar la realidad, la justicia debe garantizar que la IA se utilice éticamente y dentro del marco legal.	Más allá de aplicar la ley, el juez se convierte en el garante de la verdad y en el defensor de los derechos fundamentales, asegurando que la herramienta tecnológica beneficie al bien común.

Al aprovechar estos principios cuánticos, el código proporciona una herramienta más sofisticada para evaluar la confiabilidad y consistencia de las salidas de IA, lo que podría ser especialmente valioso en aplicaciones críticas donde la precisión y la veracidad son fundamentales.

Nota: Las ecuaciones y el código son conceptuales, y es un punto de partida de una propuesta teórica.

14.-RESUMEN EJECUTIVO:

15.-BIBLIOGRAFÍA

Referencia / Cita	URL o enlace	Breve Nota
Bender, E., & Koller, A. (2020). “Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data”. ACL.
Tema: límites de los grandes modelos de lenguaje y sus alucinaciones.	https://aclanthology.org/2020.acl-main.463	Artículo presentado en la Conferencia de la Association for Computational Linguistics (ACL).
Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). “On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization”. ACL.
Tema: generación de información inventada (alucinaciones) al resumir texto.	https://aclanthology.org/2020.acl-main.173	Presentado en la conferencia principal de ACL 2020.
Ji, Z., Lee, N., Fries, J., et al. (2023). “Survey of Hallucination in Natural Language Generation”. ACM Computing Surveys, 55(12).
Tema: panorama general y taxonomía de “alucinaciones” en generación de lenguaje natural.	https://doi.org/10.1145/3571730	Versión final en ACM; cubre definiciones, causas y posibles soluciones frente al fenómeno de alucinación en IA.
Thorne, J., Vlachos, A., Christodoulopoulos, C., & Mittal, A. (2018). “FEVER: a Large-scale Dataset for Fact Extraction and VERification”. NAACL.
Tema: datasets y metodologías para verificación de hechos (fact-checking).	https://aclanthology.org/N18-1074	Recurso pionero en fact-checking automático; base para detectar información falsa en IA.
Guo, Q., Tang, X., Duan, N., et al. (2021). “LongT5: Efficient text-to-text transformer for fact checking”. EMNLP.
Tema: enfoques optimizados para verificación de hechos y reducción de salidas inexactas.	https://arxiv.org/abs/2112.07916	Preprint en arXiv, asociado a los resultados de EMNLP 2021.
European Commission. (2021). “Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (AI Act)”.
Tema: marco normativo de la UE sobre IA y responsabilidades de usuarios/proveedores.	https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52021PC0206	Texto oficial de la propuesta legislativa, con implicaciones sobre obligaciones y responsabilidad por sistemas de IA.
OECD. (2019). “OECD Principles on Artificial Intelligence”.
Tema: lineamientos internacionales sobre uso responsable de IA.	https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449	Principios aprobados por países de la OCDE para guiar el desarrollo y adopción de la IA.
Montagano, M. (Ed.). (2020). AI Liability: The New Ecosystem of Risk. Cambridge University Press.
Tema: responsabilidad civil y penal emergente en entornos de IA.	https://www.cambridge.org/core/books/ai-liability-the-new-ecosystem-of-risk/ (referencia general)	Libro que analiza el ecosistema de la responsabilidad legal en productos y servicios basados en IA. Se requiere suscripción.
Mata v. Avianca, Inc., No. 22-cv-1461 (S.D.N.Y. May 2023).
Tema: Caso real donde un abogado presentó jurisprudencia inexistente generada por ChatGPT.	https://casetext.com/case/mata-v-avianca-inc	Ilustra la problemática de citas “alucinadas” y la responsabilidad profesional por no verificar.
Restatement (Third) of Torts: Product Liability (American Law Institute).
Tema: estándares de responsabilidad por productos defectuosos, aplicables a software y IA.	https://www.ali.org/publications/show/torts-product-liability/	Documento base en EE. UU. para la evaluación de responsabilidad civil (fabricantes y potenciales “productores” de software).
Spivak, D. (2022). “Negligence and AI Tools: A New Frontier in American Tort Law”. Harvard Journal of Law & Technology, 35(3).
Tema: negligencia de usuarios en configuración/uso de herramientas IA.	https://jolt.law.harvard.edu/ (buscador de artículos)	Discute la omisión de diligencia en el uso de IA y las consecuencias bajo la doctrina de la negligencia.
Sala Civil del TSJ (Venezuela), 24-02-2015, Exp. Nº 14-367.
Tema: reiteración de la responsabilidad civil por hecho ilícito conforme al Art. 1.185 C.C.	http://www.tsj.gob.ve/ (sitio oficial; la búsqueda del expediente puede variar)	Plataforma venezolana, para buscar Sentencias relacionadas que confirma la obligación de indemnización cuando existe culpa o negligencia que cause daño.
Ley de Mensajes de Datos y Firmas Electrónicas (Venezuela, Gaceta Oficial Nº 37.148, 2001).
Tema: validez jurídica de documentos electrónicos y deber de diligencia.	http://www.tsj.gob.ve/legislacion/ley-de-mensajes-de-datos-y-firmas-electronicas	Base legal para documentos electrónicos y responsabilidad al emitirlos (aplicable también a contenido generado por IA).
Ley Orgánica de Ciencia, Tecnología e Innovación (LOCTI), Gaceta Oficial N.º 39.575, 2010 (Venezuela).
Tema: obligaciones en proyectos de tecnología y posibilidad de responsabilidad ante daños.	http://www.tsj.gob.ve/ (acceso a legislación; se recomienda búsqueda específica decisiones en la Sala Constitucional y Sala Civil del T.S.J	Aunque no regula IA directamente, establece jurisprudencia,s principios y responsabilidad para iniciativas tecnológicas.
Ley Especial contra Delitos Informáticos (Venezuela).
Tema: marco penal para delitos cometidos mediante tecnologías (difusión de contenido malicioso, etc.).	https://cndc.mijp.gob.ve/marco-legal/ley-especial-contra-los-delitos-informaticos/	Permite encuadrar penalmente conductas donde la IA se use para difundir información falsa o cometer fraudes digitales.
Kerr, I. (Ed.). (2019). Cybercrime and Digital Evidence: Cases and Materials. West Academic Publishing.
Tema: tipificación de delitos informáticos y uso de sistemas automatizados.	https://www.westacademic.com/ (referencia del editor)	Análisis de cibercrimen y evidencia digital, aplicable a IA y autoría mediata mediante algoritmos.
Smit, S. (2021). “Criminal Liability for AI-Generated Content: The User’s Mens Rea”. The Journal of Robotics, Artificial Intelligence & Law, 4(1).
Tema: imputabilidad penal por contenido ilícito generado por IA.	https://www.wolterskluwer.com/ (editorial especializada)	Profundiza en la intención (dolo) y culpa grave de quien realiza prompts maliciosos.
Gunning, D. (2017). “Explainable Artificial Intelligence (XAI)”. DARPA.
Tema: desarrollo de IA explicables para detectar salidas potencialmente sesgadas o falsas.	https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence	Iniciativa DARPA XAI para mejorar la transparencia y entendimiento de las salidas de IA.
Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). “Towards A Rigorous Science of Interpretable Machine Learning”. arXiv:1702.08608.
Tema: interpretabilidad de modelos de IA para identificar y mitigar errores o alucinaciones.	https://arxiv.org/abs/1702.08608	Preprint que sistematiza las metodologías para aumentar la trazabilidad en modelos de aprendizaje automático.
Wittek, P. (2019). Quantum Machine Learning: What Quantum Computing Means to Data Mining. Academic Press.
Tema: computación cuántica aplicada a la mejora de algoritmos y verificación de datos.	https://www.elsevier.com/books/quantum-machine-learning/wittek/978-0-12-800953-6	Libro que introduce la base de machine learning cuántico y sus aplicaciones potenciales.
Rebentrost, P., Lloyd, S., & Slotine, J. J. (2019). “Quantum Machine Learning for Classical Data”. Nature Physics, 15(11).
Tema: algoritmos cuánticos para verificar consistencia y reducir alucinaciones en IA.	https://doi.org/10.1038/s41567-019-0648-8	Artículo donde se demuestra cómo la computación cuántica puede comparar estados de información y detectar incongruencias.
Chiang, C. F., Laudares, F., & Esteves, T. (2021). “Applying Swap Test for Consistency Checks in Quantum-Enhanced NLP Systems”. Quantum Information & Computation, 21(5).
Tema: “swap test” cuántico para comparar salidas de IA con conocimiento validado.	https://www.rintonpress.com/journals/qic-archive.html (buscador en la revista)	Explica la aplicación del “swap test” para medir la fidelidad entre respuesta de IA y una base factual.
Anderson, B., & McGrew, R. (2019). “Cybersecurity Data Science: An Overview from Machine Learning Perspective”. Journal of Information Security and Applications, 46.
Tema: uso de IA para defensa y detección de intrusiones, análogo a la contrainteligencia artificial.	https://doi.org/10.1016/j.jisa.2019.05.002	Aplica técnicas de ML en ciberseguridad, relevante para contramedidas de IA maliciosa.
Brundage, M., Avin, S., Wang, J., & Krueger, G. (2018). “The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting, Prevention, and Mitigation”. Future of Humanity Institute, Oxford.
Tema: amenazas de uso malintencionado de IA y estrategias de prevención/mitigación.	https://arxiv.org/abs/1802.07228	Documento pionero que advierte riesgos emergentes y propone contramedidas (contra-AI).
ISO/IEC 27032:2012. “Information technology – Security techniques – Guidelines for cybersecurity”.
Tema: directrices internacionales para reforzar la ciberseguridad en entornos digitales.	https://www.iso.org/standard/44375.html	Norma ISO enfocada en la protección de sistemas ante ciberamenazas, aplicable a esquemas de contrainteligencia en IA.
High-Level Expert Group on Artificial Intelligence (2019). “Ethics Guidelines for Trustworthy AI”. Comisión Europea.
Tema: principios de transparencia, robustez y responsabilidad en IA.	https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai	Guía oficial de la UE para garantizar la confianza y responsabilidad en el uso de IA.
Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). “The Global Landscape of AI Ethics Guidelines”. Nature Machine Intelligence, 1(9).
Tema: panorama internacional de lineamientos éticos sobre IA.	https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2	Comparación de diversas directrices éticas en IA a nivel global.
Floridi, L., & Taddeo, M. (2018). “What is Data Ethics?”. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 374(2083).
Tema: responsabilidad en la gestión de información en IA.	https://doi.org/10.1098/rsta.2016.0360	Reflexiona sobre la ética en el uso y procesamiento de datos, aplicable a la prevención de resultados falsos.
IBM. (2022). “AI Governance Framework: A Guide for Building Responsible, Transparent, and Accountable AI Systems”.
Tema: protocolos y auditoría humana para verificación y validación de salidas de IA.	https://www.ibm.com/blogs/policy/ai-governance-framework/	Guía práctica que sugiere revisiones escalonadas y buenas prácticas de gobernanza en IA.
ISO/IEC TR 24028:2020. “Information Technology—Artificial Intelligence—Overview of Trustworthiness in AI”.
Tema: definiciones y criterios para medir la fiabilidad de sistemas de IA.	https://www.iso.org/standard/77608.html	Recomendación técnica de ISO para la evaluación de confiabilidad y credibilidad en la IA.
Microsoft. (2021). “Responsible AI Standard”.
Tema: lineamientos internos sobre diseño y uso de IA, validación y rendición de cuentas del usuario.	https://www.microsoft.com/ai/responsibleai	Documento oficial que detalla el estándar corporativo de IA Responsable de Microsoft.
Daubert v. Merrell Dow Pharmaceuticals, Inc., 509 U.S. 579 (1993).
Tema: estándar de fiabilidad de la evidencia científica, aplicado hoy a herramientas de IA.	https://supreme.justia.com/cases/federal/us/509/579/	Sentencia de la Corte Suprema de EE. UU. que define pautas de admisibilidad de pruebas científicas (extendidas a IA).
Schellekens, M., & Kurtz, P. (2022). “Product Liability 2.0: Revisiting the Negligence Standard in the AI Era”. Stanford Technology Law Review, 25(2).
Tema: adaptación de la responsabilidad por productos defectuosos al ámbito de la IA.	https://law.stanford.edu/stanford-technology-law-review/	Propone la ampliación del estándar de negligencia a usuarios que modifiquen o entrenen sistemas de IA.
European Union Agency for Cybersecurity (ENISA). (2021). “Securing Machine Learning Algorithms”.
Tema: evaluación de vulnerabilidades en el aprendizaje automático y recomendaciones de seguridad.	https://www.enisa.europa.eu/publications/securing-machine-learning-algorithms	Guía para detectar y mitigar riesgos de manipulación o alucinaciones en sistemas de ML.

---

Observación final:
Esta lista de referencias aborda tanto la fundamentación técnica (origen y tratamiento de alucinaciones de IA, fact-checking, computación cuántica aplicada, etc.) como la perspectiva legal (responsabilidad civil y penal por prompts defectuosos o negligentes, y regulación de IA a escala internacional). Además, incluye manuales de buenas prácticas y normativas/estándares que apuntan a la transparencia, la verificación y la ética en el uso de herramientas de inteligencia artificial.

Realizado por: PEDRO LUIS PEREZ BURELLI

©) “Copyright” (Derecho de autor de PEDRO LUIS PÉREZ BURELLI. /perezburelli|@gmail.com / perezburelli@perezcalzadilla.https://www.linkedin.com/in/pedro-luis-perez-burelli-79373a97/