Las referencias generadas por una IA pueden parecer creíbles aunque el enlace no exista o el contenido real no coincida con lo que afirma la IA. Este ejemplo sintético muestra cómo comprobar tanto la existencia del enlace como si la fuente está relacionada con la afirmación.
La traducción se ha realizado con IA. Comprueba el código, las unidades y los valores junto con el original. La revisión por hablantes nativos de cada idioma aún no se ha completado. English
Para quién esPara personas que usan un asistente de chat con IA en investigaciones, informes o documentación y quieren verificar las referencias antes de utilizarlas.
Una referencia con aspecto profesional no es automáticamente fiable. Una respuesta de IA puede incluir una URL real con una descripción incorrecta, una URL que ya no existe o una referencia completamente inventada. Por eso conviene separar la verificación en dos preguntas: si la referencia existe y si realmente contiene información que respalda la afirmación de la IA.
El siguiente ejemplo es sintético. Imagina que preguntas a un asistente de chat con IA qué páginas de la biblioteca estándar de Python explican cómo abrir URL y trabajar con JSON. Antes de incluir esas referencias en una nota de trabajo, quieres comprobarlas.
Petición a la IA: Dame referencias oficiales de Python para abrir URL y leer o escribir JSON. Para cada referencia, indica una afirmación concreta que respalde la página y proporciona la URL exacta.
| Referencia | Afirmación de la IA | URL |
|---|---|---|
| urllib.request | Python proporciona urllib.request para abrir URL. | https://docs.python.org/3/library/urllib.request.html |
| json | El módulo json de Python proporciona codificación y decodificación de JSON. | https://docs.python.org/3/library/json.html |
| Referencia falsa sintética | Esta página documenta un verificador de referencias específico para IA. | https://example.invalid/fake-reference |
La tercera fila es deliberadamente falsa para este ejercicio sintético. El objetivo es que el proceso de verificación la detecte en lugar de confiar en que la cita parece bien formada.
No conviene pedir a Python que decida si una afirmación completa en lenguaje natural es verdadera. En su lugar, registra la URL, la afirmación y unas pocas palabras que deberían aparecer razonablemente si la página es pertinente. Esas palabras solo sirven como ayuda para una revisión inicial.
| URL | Términos que buscar |
|---|---|
| https://docs.python.org/3/library/urllib.request.html | urllib.request; URL |
| https://docs.python.org/3/library/json.html | json; encoding; decoding |
| https://example.invalid/fake-reference | reference; verifier |
Este script basado solo en la biblioteca estándar solicita cada página, registra la URL final y el estado HTTP, extrae texto visible básico y comprueba los términos seleccionados. Guarda el informe en outputs/reference_check.json. Para no sobrescribir una revisión anterior, se detiene si la carpeta outputs ya existe.
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError, URLError
import html
import json
import re
checks = [
{
"reference": "urllib.request",
"url": "https://docs.python.org/3/library/urllib.request.html",
"claim": "Python provides urllib.request for opening URLs.",
"terms": ["urllib.request", "URL"],
},
{
"reference": "json",
"url": "https://docs.python.org/3/library/json.html",
"claim": "Python's json module provides JSON encoding and decoding.",
"terms": ["json", "encoding", "decoding"],
},
{
"reference": "Synthetic fake reference",
"url": "https://example.invalid/fake-reference",
"claim": "This page documents an AI-specific reference verifier.",
"terms": ["reference", "verifier"],
},
]
output_dir = Path("outputs")
if output_dir.exists():
raise SystemExit("outputs already exists; remove or rename it before running again")
output_dir.mkdir()
results = []
for item in checks:
result = {
"reference": item["reference"],
"url": item["url"],
"claim": item["claim"],
"reachable": False,
"status": None,
"final_url": None,
"term_matches": {},
"error": None,
}
try:
request = Request(
item["url"],
headers={"User-Agent": "Worknote reference checker/1.0"},
)
with urlopen(request, timeout=10) as response:
result["status"] = response.status
result["final_url"] = response.geturl()
raw = response.read(500_000).decode("utf-8", errors="replace")
text = re.sub(r"<script.*?</script>", " ", raw, flags=re.I | re.S)
text = re.sub(r"<style.*?</style>", " ", text, flags=re.I | re.S)
text = re.sub(r"<[^>]+>", " ", text)
text = html.unescape(text)
text = re.sub(r"\s+", " ", text)
result["reachable"] = True
lowered = text.casefold()
result["term_matches"] = {
term: term.casefold() in lowered for term in item["terms"]
}
except HTTPError as exc:
result["status"] = exc.code
result["error"] = f"HTTPError: {exc}"
except URLError as exc:
result["error"] = f"URLError: {exc.reason}"
except Exception as exc:
result["error"] = f"{type(exc).__name__}: {exc}"
results.append(result)
report_path = output_dir / "reference_check.json"
report_path.write_text(
json.dumps(results, indent=2, ensure_ascii=False),
encoding="utf-8",
)
for result in results:
print(result["reference"])
print(" reachable:", result["reachable"])
print(" status:", result["status"])
print(" final URL:", result["final_url"])
print(" term matches:", result["term_matches"])
print(" error:", result["error"])
print(f"Saved: {report_path}")Una página accesible en la que aparecen los términos debería marcarse para revisión manual, no considerarse automáticamente una afirmación verificada. La coincidencia de palabras no puede determinar el contexto, el alcance, una negación ni si la IA exageró lo que dice la fuente.
| Resultado | Interpretación | Siguiente acción |
|---|---|---|
| Accesible y con términos encontrados | La página puede ser pertinente. | Lee la sección correspondiente y compárala con la afirmación exacta de la IA. |
| Accesible pero sin términos | La URL existe, pero la revisión rápida no encontró las expresiones esperadas. | Inspecciona la página manualmente y comprueba si la IA citó la página equivocada. |
| Error HTTP | El servidor respondió con un estado de error. | Comprueba la URL, las redirecciones, los requisitos de acceso o si la referencia se movió. |
| Error de red o DNS | El script no pudo acceder a la dirección. | Comprueba la escritura de la URL y verifica la referencia por otra vía. |
En trabajos académicos también debes verificar datos bibliográficos como autores, título, año, revista, DOI y el contenido real del artículo. Un comprobador de URL no puede establecer la validez académica, detectar por sí solo trabajos retractados ni decidir si la evidencia es metodológicamente sólida.
2026-09-21 · hand-checked example · Python 3.12
Las explicaciones y los ejemplos son de elaboración propia. Puedes consultar los comportamientos y conceptos relacionados en las siguientes fuentes oficiales.