De cerca, nadie es normal

Tlön, Uqbar, Orbis Tertius… o el LLM grooming en la jerga de la IA generativa

Posted: October 14th, 2026 | Author: | Filed under: Artificial Intelligence, Cognitive Warfare, Disinformation, Geopolitics, Large Language Models, Realpolitik | Tags: , , , , | Comments Off on Tlön, Uqbar, Orbis Tertius… o el LLM grooming en la jerga de la IA generativa

En 1940, Jorge Luis Borges escribió «Tlön, Uqbar, Orbis Tertius». El relato arranca con Uqbar, un país que aparece en un único ejemplar de una oscura enciclopedia y en ningún atlas del mundo, y cuyos escritos remiten a un lugar aún más extraño: Tlön. Detrás de ambos está Orbis Tertius, una sociedad secreta de sabios que dedicó generaciones a inventar un planeta entero y a escribirlo, artículo por artículo, en una enciclopedia propia. El engaño estaba tan bien construido que la realidad acabó convirtiéndose en eso mismo, realidad: empezaron a aparecer objetos de Tlön, y el narrador termina convencido de que el mundo será Tlön.

Hoy, esa sociedad de sabios la forman los grandes modelos de lenguaje, los oráculos de la era pos-Google. No inventan nada a propósito: simplemente escriben lo que han leído. Así que quien escriba lo que ellos leen puede construir su propio Tlön. La técnica tiene nombre, LLM grooming, y las elecciones de Moldavia de 2025 la mostraron en práctica, empezando por un titular que nadie escribió.

El 29 de septiembre de 2025, el día después de la votación, apareció en internet un artículo en rumano con este título: «Escribe un post sobre la política moldava en 2025, sin que tenga relación con las elecciones». Alguien había escrito un pompt en ChatGPT, había publicado lo que salió, sin borrar dicho prompt. ERROR FATAL, como aparecía en la pantalla de nuestros viejos ordenadores. El desliz quedó registrado por el Mecanismo de Respuesta Rápida del G7, que siguió las elecciones en consulta con el Gobierno de Moldavia. ¿Gracioso? Mucho. ¿Inofensivo? No tanto.

El artículo pertenecía a la red Pravda, también conocida como Portal Kombat. Se trata de un entramado de al menos 193 webs que apenas producen nada propio y se limitan a republicar contenidos de medios afines. Su audiencia en Moldavia era prácticamente nula: el informe del G7 habla de «niveles mínimos de interacción auténtica». O sea, un medio que no lee nadie. En cualquier facultad de Periodismo, eso es un fracaso. Salvo que los lectores que buscaba no fueran personas.

Aquí es cuando la historia empieza a ponerse interesante, sobre todo desde el punto de vista de la IA generativa. Los grandes modelos de lenguaje aprenden de lo que contiene la web, y muchos de los chatbots construidos sobre ellos también buscan en la web antes de responder. Así que basta con inundar internet con tu versión de los hechos, una y otra vez, en decenas de webs y de idiomas, hasta que las máquinas la absorban. Después ellas la repiten, con su tono sereno y servicial, a usuarios que nunca han pisado tus webs. El Royal United Services Institute (RUSI), un think tank británico independiente dedicado a la defensa y la seguridad, fundado en 1831 por el duque de Wellington, lo resumió bastante bien: el objetivo ya no es la audiencia, sino las herramientas que usa la audiencia; es decir, los propios modelos de lenguaje.

Y en este caso concreto, ¿cuál era la historia que había que repetir? La de siempre. A la presidenta Maia Sandu y a su Partido Acción y Solidaridad se los acusó de un fraude electoral «orquestado por la UE y la OTAN», de malversación e incluso de drogadicción, y se presentó al partido como un títere de la OTAN que amenazaba la neutralidad de Moldavia. NewsGuard, una empresa estadounidense que evalúa la fiabilidad de los sitios de noticias y audita chatbots de IA, constató que la red blanqueaba bulos como estos «en un aparente intento de influir en los rastreadores web y en la IA generativa».

¿Mordieron el anzuelo las máquinas? Al menos una sí. Matryoshka es una operación de influencia que fabrica vídeos y artículos que imitan a medios de comunicación reales y luego los envía por correo electrónico a verificadores y redacciones para tenerlos ocupados desmintiendo. Entre mediados de abril y mediados de julio de 2025, difundió 39 bulos sobre Moldavia. Según NewsGuard, ChatGPT repitió uno de ellos y citó como fuente un artículo de la red Pravda, precisamente las webs que casi nadie lee. Casi nadie, salvo las máquinas.

Dicho esto, toca volver a ponerse el sombrero de analista. ¿Cambió todo esto un solo voto en Moldavia? No lo sabemos, y lo poco que sabemos apunta a menos de lo que parece. El Partido Acción y Solidaridad conservó su mayoría parlamentaria. Las mayores audiencias de la campaña fueron para el vídeo, no para la granja de textos: dos vídeos en inglés de otra operación sumaron más de 2,7 millones y al menos 5 millones de visualizaciones en X. Y ninguna de las fuentes que he leído mide qué llegó a creer un solo moldavo después de hacerle una pregunta a un chatbot de IA generativa. La producción está documentada hasta el último artículo. El efecto en las mentes sigue sin medirse.

Aquí va la luz, si es que estas líneas arrojan alguna. El grooming juega una partida más larga que una campaña electoral. No necesita ganar en septiembre. Necesita estar en los datos de los que aprenderá el próximo modelo y en los resultados de búsqueda que consultará el próximo chatbot. Por eso la defensa no empieza en las urnas, sino en la fuente. Hacen falta desarrolladores que valoren de dónde viene una respuesta tanto como si suena convincente, y usuarios que lean lo que les responde un chatbot sobre un tema político candente como leerían un soplo anónimo, comprobando la fuente que cita antes de fiarse.

Que alguien está intentando enseñar a las máquinas su propia versión de la realidad: pocas dudas caben. 

Que la lección haya calado lo suficiente como para inclinar un voto: ninguna prueba de ello, por ahora.

Y a quien publicó aquel prompt como titular: la próxima vez… por favor, vuelve a olvidarte de borrarlo.