El ciclo de alucinaciones de la IA es un problema real que vale la pena tener en cuenta. Observas algo, el modelo genera lo que cree que ve, y luego actúa en base a esa salida alucinada, creando un ciclo de retroalimentación de errores. Es como ver a un sistema hablarse a sí mismo en un rincón. La pregunta es: ¿pueden estos sistemas corregirse a sí mismos cuando se enfrentan a contradicciones, o simplemente se empeoran? Esto importa más de lo que la gente piensa, especialmente cuando los sistemas de IA se están integrando más profundamente en el comercio, análisis de datos y procesos de toma de decisiones en el espacio cripto.