Investigadores del MIT demuestran que los modelos de aprendizaje automático con mejor rendimiento pueden convertirse en los de peor rendimiento cuando se aplican a nuevos entornos de datos, revelando riesgos ocultos por correlaciones espurias en la IA médica y otras aplicaciones críticas.