La biblioteca de la verdad para las máquinas

Un grupo de personas sentadas en fila, iluminadas por la luz azul de sus teléfonos móviles, miran fijamente sus pantallas en un ambiente oscuro y neblinoso. La escena simboliza cómo los humanos —como fuentes de datos— alimentan a las máquinas con información, consciente o inconscientemente. Representa la “biblioteca de la verdad para las máquinas”: no solo lo que se dice, sino cómo se dice, quién lo dice y qué queda fuera —porque lo que las IA aprenden depende de lo que nosotros elegimos compartir, ignorar o validar.
Diana Yulieth Socha Hernández
Diana Yulieth Socha Hernández

Total TransmediaAlfabetización mediática

Cuando hablamos de combatir la desinformación, solemos pensar en periodistas, verificadores y plataformas. Pero detrás de muchas herramientas que detectan noticias falsas hay algo menos visible, por ejemplo las bases de conocimiento construidas como grafos. Se trata de colecciones estructuradas de hechos y reglas que almacenan conocimiento verificado. Estos grafos representan entidades como nodos (personas, lugares, instituciones) y relaciones como aristas (quién hizo qué, dónde ocurrió, cómo se conectan dos eventos). En investigaciones recientes sobre detección de fake news, estos grafos se han convertido en candidatos ideales para proporcionar una verdad fundamental con la cual contrastar afirmaciones.

Una base de conocimiento en forma de grafo funciona como la biblioteca de la verdad para las máquinas. Es un gigantesco archivo de datos que se consideran ciertos, organizado de manera que una computadora no solo pueda leerlos, sino también entender cómo se relacionan entre sí. Así, cuando una inteligencia artificial recibe una afirmación dudosa, puede consultar sus nodos y conexiones para evaluar si esa información encaja con lo que ya se sabe.

Puede ser como una especie de Wikipedia diseñada para máquinas, donde cada artículo está conectado lógicamente con otros. Por ejemplo, si una afirmación sostiene que un presidente estuvo en dos países distintos el mismo día para eventos oficiales, el sistema puede revisar los nodos vinculados a fechas, ubicaciones y agendas, y detectar la inconsistencia. Esa capacidad de conectar puntos de forma estructurada es lo que convierte a los grafos de conocimiento en un componente clave para identificar información falsa con mayor precisión y velocidad.

Estas bases de conocimiento permiten que las tecnologías de verificación no dependan únicamente de patrones lingüísticos o señales superficiales, sino de hechos comprobados y relaciones reales entre ellos. Son, en esencia, la infraestructura silenciosa que ayuda a que las máquinas diferencien entre lo posible, lo improbable y lo definitivamente falso.

Conoce más en: digitalia.gov.co

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