VI. También hay que comprobar la premisa de la consulta
Durante mucho tiempo tratamos la pregunta como una entrada neutral. Las cincuenta trampas del capítulo 5 mostraron que no lo es. Una consulta puede contener personas, fechas y cifras verdaderas y, al mismo tiempo, incorporar una relación falsa. Si el sistema localiza uno de esos datos auténticos y contesta sin revisar el supuesto, la respuesta puede parecer especialmente convincente precisamente porque está hecha de piezas verdaderas mal relacionadas.
La última modificación del contrato no añadió otro modelo ni otra capa de verificación. Obligó al mismo gpt-oss:20b a examinar primero si la premisa estaba respaldada, contradicha o no acreditada por las páginas que tenía delante. El efecto fue importante: ocho de las diez aceptaciones problemáticas anteriores dejaron de serlo tras el cierre de la revisión; seis fueron rescates formales y dos adicionales quedaron aceptados con matices. Al mismo tiempo, las cincuenta respuestas nucleares del control positivo se conservaron. Apareció, sin embargo, una nueva aceptación incorrecta y siguieron existiendo defectos de cita y de detalle.
Ese resultado es valioso precisamente porque no resuelve el problema. La conclusión no es que el modelo haya adquirido una facultad interna para saber cuándo no sabe. La conclusión es que una arquitectura puede cambiar su comportamiento si convierte la premisa en un objeto explícito de comprobación. El control ayuda; no se transforma en garantía.
El usuario también puede traer el error. Una arquitectura segura no debe concederle autoridad por venir escrito en la pregunta.