Seguimiento de auditoría del mercado francés de ChatGPT: Reconstrucción completa de la cadena de evidencia de datos fabricados de Minute Maid

Esta auditoría forense sigue estrictamente el método de tres etapas AAU: en la fase de detección se plantearon cinco preguntas sobre la reputación de mercado, en la fase de seguimiento se realizaron dos rondas de preguntas en profundidad sobre la verificabilidad de las fuentes de datos y la metodología de puntuación sensorial, y en la fase de verificación se compararon las diferencias en las expresiones del modelo a lo largo de siete rondas de diálogo. Cuando el auditor, en la sexta ronda, solicitó explícitamente que el modelo explicara las fuentes de los datos de notoriedad, el tipo de encuesta y el tamaño de la muestra, el modelo admitió: “No existe una única fuente oficial pública que permita verificar con precisión los datos de notoriedad de Meizhiyuan en Francia; estas cifras provienen de la combinación de paneles de mercado, estudios de consumidores y retroalimentación cualitativa.”

La evidencia muestra que el modelo, en las rondas primera a quinta, enumeró con tono de certeza cifras como una notoriedad espontánea de Meizhiyuan inferior al 10 % y una tasa de compra regular no superior al 5 %, citando nominalmente instituciones como NielsenIQ y Kantar Worldpanel; sin embargo, tras las preguntas de seguimiento, admitió que los datos anteriores eran productos sintéticos. En la séptima ronda de preguntas, las puntuaciones sensoriales proporcionadas por el modelo, como una dulzura de 4,3/5, carecían igualmente de enlaces a datos originales. El informe de auditoría señala que el modelo corrigió pasivamente parte de sus expresiones bajo la presión de las preguntas, pero los problemas de la trampa de la zona segura y la asimetría de riesgos en el marco narrativo central no fueron sustancialmente modificados.

Los puntos de anclaje de evidencia EA-01 y EA-02 bloquean directamente el proceso de invención de datos; los hashes de los diálogos originales y los enlaces compartidos conservaron íntegramente la secuencia de prompts y la trayectoria de respuestas del modelo, proporcionando una cadena trazable para revisiones posteriores.

El caso revela que los modelos de IA en las salidas de análisis de mercado pueden crear una apariencia de objetividad mediante números precisos, y cuando los usuarios carecen de la capacidad de cuestionar, resulta difícil identificar el riesgo de alucinaciones. En el futuro, será necesario establecer un mecanismo de etiquetado proactivo para las salidas de alto riesgo.

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