La investigación científica siempre tuvo un enemigo clásico: el error humano. Pero en 2025 se sumó uno más moderno y bastante convincente: la referencia “fantasma” con formato impecable. Ese artículo con título serio, revista respetable y autores plausibles que, al buscarlo, resulta ser tan real como un dragón en un registro civil.
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El fenómeno está creciendo por una razón simple: la IA generativa puede escribir con autoridad incluso cuando no tiene nada sólido que decir, y la academia vive con prisa.
La cita perfecta… hacia un lugar que no existe
De acuerdo con un reportaje de Rolling Stone, varias herramientas basadas en grandes modelos de lenguaje han empezado a “inventar” estudios y publicaciones para apoyar respuestas, creando bibliografías que parecen legítimas a primera vista.
El problema no se queda en la anécdota del estudiante apurado: esas referencias falsas terminan copiándose en documentos reales, y ahí se produce el efecto más dañino: la mentira se vuelve citada.
El profesor Andrew Heiss (Georgia State University) describió el mecanismo con una frase que resume el susto: cuando lo generado por IA se “propaga” dentro de materiales auténticos, estudiantes y lectores asumen que es real porque aparece citado en algo que sí parece serio.
“Lavado” de falsedades: cuando la paja se disfraza de evidencia
Aquí la IA no es el único problema. El ecosistema editorial y académico también aporta el combustible: presión por publicar, revisiones con tiempo limitado y una cultura de “si está bien formateado, debe existir”. En ese contexto, una cita inventada puede colarse como quien entra a un evento con una credencial bien diseñada.
Anthony Moser, tecnólogo citado en el mismo reportaje, lo planteó como una contaminación “aguas arriba”: si la fuente falsa entra al circuito, puede terminar reciclándose entre artículos, bibliografías y lecturas recomendadas, hasta volverse indistinguible del ruido de fondo.
Por qué esto es más peligroso que un error común
Un error humano suele dejar rastros: números que no cierran, afirmaciones sin respaldo o citas incompletas. En cambio, la IA puede producir una bibliografía redonda, con títulos verosímiles y nombres de autores reales “mezclados” con obras inexistentes.
Heiss ha señalado incluso casos donde la referencia apunta a un autor verdadero, pero el artículo y la revista fueron fabricados. Parece real, suena real, pero no está en ninguna parte.
El resultado es un escenario incómodo: el conocimiento no solo se expande; también se ensucia. Y limpiar cuesta tiempo, reputación y confianza pública.
Qué puede hacer la academia (sin convertir cada paper en una investigación policial)
La solución no pasa por prohibir la IA como si fuera una criatura mitológica. Pasa por hábitos mínimos de verificación:
- Confirmar DOI, editorial y existencia del artículo en bases confiables.
- Revisar si la revista realmente existe y si está indexada.
- Pedir al autor el PDF original o un enlace verificable cuando la fuente sea clave.
- Valorar menos la “cantidad de citas” y más la calidad y trazabilidad.
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En el fondo, el problema no es que la IA “mienta” como una persona: es que produce texto plausible con indiferencia por la verdad si no se le exige comprobación externa.