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The Impact of Ideological Discourses in RAG: A Case Study with COVID-19 Treatments

Este estudio demuestra que los discursos ideológicos presentes en los textos recuperados influyen significativamente en las respuestas de los modelos de lenguaje grandes dentro de marcos RAG, destacando la necesidad de identificar y gestionar estos sesgos para mitigar riesgos de manipulación.

Autores originales: Elmira Salari (Wichita State University), Maria Claudia Nunes Delfino (Pontifícia Universidade Católica de São Paulo), Hazem Amamou (Institut national de la recherche scientifique), José Victor de Sou

Publicado 2026-03-17

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CC BY 4.0

Autores originales: Elmira Salari (Wichita State University), Maria Claudia Nunes Delfino (Pontifícia Universidade Católica de São Paulo), Hazem Amamou (Institut national de la recherche scientifique), José Victor de Souza (Institut national de la recherche scientifique), Shruti Kshirsagar (Wichita State University), Alan Davoust (Université du Québec en Outaouais), Anderson Avila (Institut national de la recherche scientifique)

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina que tienes un chef de cocina muy inteligente (el Modelo de Lenguaje o IA) que sabe cocinar de todo, pero a veces se le olvida la receta exacta o inventa ingredientes que no existen. Para arreglar esto, le das un libro de recetas externo (el sistema RAG) para que consulte antes de cocinar.

El problema que descubren los autores de este estudio es que, si el libro de recetas que le das al chef está escrito por alguien con una opinión muy fuerte o sesgada, el chef empezará a cocinar con ese mismo sesgo, incluso si antes era neutral.

Aquí te explico el estudio como si fuera una historia:

1. El Experimento: La "Guerra" de las Recetas Médicas

Los investigadores tomaron dos tipos de "recetas" (artículos científicos) sobre el tratamiento del COVID-19:

Las recetas "Oficiales": Las que dicen las autoridades de salud y la ciencia consensuada (ej. vacunas, tratamientos probados).
Las recetas "Controversiales": Las que prometen curas milagrosas no probadas o que van en contra de la ciencia (ej. ciertos medicamentos no aprobados para esto).

Ellos crearon un mapa de sabores (llamado Análisis Multidimensional Léxico o LMDA). Imagina que este mapa no solo dice "esto es salado o dulce", sino que detecta el "estilo" de la escritura: ¿Es un texto que suena a investigación seria? ¿O suena a conspiración? ¿Usa palabras de estadística o de emoción?

2. La Prueba: ¿Cómo reacciona el Chef?

Le dieron al chef (la IA) preguntas sobre el COVID-19 y le mostraron dos tipos de contextos:

El Contexto Normal (Prompt Regular): Le dijeron: "Aquí tienes estos textos, responde la pregunta basándote solo en ellos".
- Resultado: El chef leyó los textos controversiales y, sin darse cuenta, copió el estilo y la opinión de esos textos. Si leían que "la medicina X cura todo", el chef respondía con esa misma convicción, aunque fuera falsa. La IA se "contagió" de la ideología del texto que leyó.
El Contexto Mejorado (Prompt con "Etiquetas"): Aquí fue donde pusieron el sombrero de chef. Le dijeron: "Lee estos textos, pero fíjate que este texto tiene un 'estilo de investigación seria' y este otro tiene un 'estilo de promoción de dudas'. Responde la pregunta imitando ese estilo específico".
- Resultado: ¡El chef se volvió un camaleón perfecto! Cuando le pidieron imitar el estilo de los textos controversiales, lo hizo con mucha más fuerza y precisión. Cuando le pidieron imitar el estilo oficial, también lo hizo mejor.

3. La Analogía de la "Cámara de Eco"

Imagina que la IA es un micrófono en una habitación.

Si pones el micrófono en una habitación donde todos gritan "¡El sol es verde!", el micrófono grabará "El sol es verde".
El estudio demuestra que el sistema RAG (el micrófono) no solo escucha lo que hay en la habitación (los textos externos), sino que amplifica esa voz.
Si además le dices al micrófono: "Oye, intenta sonar exactamente como la gente que grita 'El sol es verde'" (el prompt mejorado), el micrófono no solo graba, sino que actúa como si él también creyera que el sol es verde.

4. ¿Por qué es esto peligroso? (y útil)

El Peligro: En temas de salud, si la IA copia un texto falso que dice "toma este jarabe y sanarás", y lo presenta con autoridad, la gente podría confiar en él y hacerse daño. Es como si un médico robot te recetara veneno porque leyó un libro de brujería en la biblioteca.
La Oportunidad: Entender esto nos ayuda a crear detectores de mentiras. Si sabemos que la IA cambia de opinión según el libro que leemos, podemos ponerle "gafas de realidad" para que siempre verifique si lo que lee es verdad antes de hablar.

En resumen

Este estudio nos dice que la IA no es neutral cuando lee. Si le das un libro con una opinión fuerte, la IA adoptará esa opinión. Y si le das instrucciones explícitas para imitar ese estilo, lo hará aún mejor.

La lección clave: No basta con darle a la IA "información externa". Tenemos que vigilar qué tipo de información le damos y cómo se la pedimos, porque la IA es como un actor muy talentoso: si le das un guion de villano, actuará como un villano perfecto.

Título: Descubriendo el Sesgo Ideológico en RAG con Análisis Multidimensional Léxico: Un Estudio de Caso sobre la COVID-19

1. Planteamiento del Problema

Los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) son propensos a "alucinaciones" (generar información incorrecta), especialmente en dominios que requieren conocimiento actualizado o específico. Para mitigar esto, se utiliza la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que conecta los LLMs con fuentes de conocimiento externo. Sin embargo, existe un vacío crítico en la investigación: aunque se sabe que los documentos recuperados pueden contener información inexacta, poco se ha estudiado cómo los textos cargados ideológicamente dentro de estas bases de conocimiento afectan las respuestas de los LLMs.

En dominios de alto riesgo como la salud, un sesgo ideológico en la salida del modelo puede distorsionar la interpretación de tratamientos médicos, erosionar la confianza del usuario y poner en peligro la fiabilidad del sistema. El objetivo de este trabajo es analizar cómo la presencia de discursos ideológicos en el conocimiento externo (RAG) moldea las respuestas generadas y si la instrucción explícita sobre estas ideologías (mediante descripciones lingüísticas) amplifica dicho sesgo.

2. Metodología

El estudio propone un marco experimental que integra la Lingüística de Corpus y la Análisis Multidimensional Léxico (LMDA) dentro de un pipeline RAG.

Construcción del Corpus:
- Se seleccionaron 1.117 artículos académicos sobre tratamientos de la COVID-19 publicados entre 2020 y 2022.
- El corpus se dividió en dos grupos: textos "controversiales" (promoviendo tratamientos no aprobados como hidroxicloroquina y azitromicina) y textos "respaldados" (alineados con estándares científicos y de salud).
Análisis Multidimensional Léxico (LMDA):
- Se aplicó LMDA para identificar patrones latentes en la co-ocurrencia de características léxicas.
- Mediante análisis factorial, se identificaron 5 dimensiones semánticas. De estas, se seleccionaron 3 dimensiones clave con un tamaño de efecto grande para el experimento:
  1. Tratamientos Disputados (+) vs. Enfoque Amplio (-): Validación de medicamentos dudosos vs. problemas de salud mental.
  2. Ética de la Investigación (+) vs. Análisis Comparativo de Tratamientos (-): Rigor ético y disponibilidad de datos vs. uso de análisis comparativos para validar fármacos cuestionables.
  3. Rigor Estadístico (+) vs. Difusión de la Ciencia (-): Uso de estadísticas para aparentar eficacia de tratamientos vs. fomento del intercambio de datos y discusión.
- Se asignaron puntuaciones factoriales a los textos para determinar su polaridad (positiva o negativa) en cada dimensión.
Configuración Experimental (RAG):
- Se utilizaron cuatro modelos de última generación: GPT-3.5-turbo, GPT-4o-mini, Gemini-2.0-flash y Qwen2.5.
- Se diseñaron dos tipos de prompts (instrucciones):
  1. Prompt Regular (RAG): Incluye la pregunta del usuario y los textos ideológicos recuperados, sin explicaciones adicionales.
  2. Prompt Mejorado (Enhanced): Incluye la pregunta, los textos recuperados y descripciones explícitas de la dimensión ideológica (etiqueta, descripción, vocabulario típico y ejemplos) derivadas del LMDA.
- Evaluación: Se midió la alineación entre las respuestas del LLM y los textos de referencia ideológica utilizando dos métricas:
  - Similitud Semántica: Basada en embeddings de BERT (cosine similarity).
  - Similitud Léxica: Basada en representaciones TF-IDF.

3. Contribuciones Clave

Marco LMDA para RAG: Introducción de un framework basado en Análisis Multidimensional Léxico para identificar y caracterizar discursos ideológicos dentro de corpus científicos específicos.
Análisis de la Influencia del Prompt: Evaluación rigurosa de cómo la inclusión intencional de descripciones ideológicas (LMDA) en el prompt afecta el comportamiento de los LLMs en un entorno RAG.
Identificación de Riesgos de Manipulación: Demostración de que no solo el contenido recuperado, sino también la forma en que se presenta (instrucciones explícitas sobre la ideología), puede ser utilizado para alinear o manipular deliberadamente las salidas de los modelos.

4. Resultados Principales

Alineación con el Conocimiento Externo: Los resultados muestran que las respuestas de los LLMs basadas en textos recuperados ideológicamente cargados tienden a alinearse significativamente con la ideología presente en esos textos externos, en comparación con el uso de solo conocimiento interno del modelo.
Efecto del Prompt Mejorado: La inclusión de las descripciones LMDA en el prompt (Enhanced Prompt) amplificó la alineación ideológica.
- En la mayoría de los casos, la similitud semántica y léxica aumentó cuando se usaron prompts mejorados.
- Por ejemplo, en la dimensión 1(+), la similitud semántica promedio subió de 0.87 (Regular) a niveles aún más altos con el prompt mejorado en la mayoría de los modelos.
Análisis Estadístico: Las pruebas ANOVA confirmaron diferencias estadísticamente significativas ( $p < 0.05$ ) entre los modelos LLM puro y RAG cuando se usaron prompts mejorados, indicando que la combinación de contexto ideológico y descripción explícita es un factor determinante en la salida del modelo.
Excepción: El modelo Qwen mostró una ligera disminución en la similitud con el prompt mejorado en ciertos casos, pero la tendencia general de los otros modelos (GPT y Gemini) fue de mayor alineación.

5. Significado e Implicaciones

El estudio revela un doble riesgo en la implementación de sistemas RAG:

Sesgo Inadvertido: Los modelos pueden adoptar inadvertidamente ideologías presentes en sus fuentes de recuperación, lo cual es peligroso en sectores críticos como la salud.
Manipulación Maliciosa: La capacidad de alinear deliberadamente las respuestas de un LLM con una ideología específica mediante la ingeniería de prompts (añadiendo descripciones de dimensiones) sugiere que estos sistemas pueden ser manipulados para propagar desinformación o sesgos políticos de manera más efectiva.

Conclusión: Es imperativo que los investigadores y desarrolladores no solo verifiquen la precisión factual de las fuentes de conocimiento en RAG, sino que también identifiquen y monitoreen las señales ideológicas dentro de ellas. Se requieren estrategias para mitigar tanto el sesgo no intencional como los riesgos de manipulación maliciosa, asegurando la neutralidad y fiabilidad de los sistemas de IA en aplicaciones del mundo real.