Cómo saber si un texto está hecho con IA: Guía completa y herramientas de detección
Con el auge de modelos de lenguaje como ChatGPT, cada vez es más importante poder distinguir entre textos escritos por humanos y aquellos generados por inteligencia artificial (IA).
En ámbitos como la educación, el periodismo y el marketing, poder identificar el origen del contenido es crucial para garantizar su autenticidad.
En esta guía, exploraremos diversas señales que pueden indicar que un texto fue creado por IA y describiremos herramientas útiles y prácticas para verificarlo.
¿Por qué es importante identificar textos generados por IA?
La capacidad de distinguir entre contenido humano y generado por IA tiene aplicaciones prácticas en múltiples contextos:
- En la educación: Los profesores pueden necesitar verificar que los estudiantes hayan realizado sus tareas de manera auténtica, sin recurrir a IA para redactar ensayos, exámenes u otros trabajos. Esto es fundamental para mantener la integridad académica y evaluar verdaderamente el conocimiento y habilidades de los estudiantes.
- En el periodismo y los medios: Es crucial asegurar que el contenido publicado fue verificado y producido por periodistas o expertos en el tema, no por IA. Esto es clave para mantener la precisión de la información en temas de actualidad y periodismo de investigación.
- Marketing y redes sociales: Las marcas y empresas pueden querer mantener una voz auténtica en sus mensajes. La IA puede generar contenido en tono formal y preciso, pero podría no captar el estilo único y cercano que una marca busca para conectar con su audiencia.
Imaginemos que un profesor sospecha que un estudiante ha utilizado IA para escribir un ensayo.
El texto es impecable desde el punto de vista gramatical, pero carece de un análisis profundo, y varios argumentos son algo redundantes.
Esto podría ser una señal de que el texto fue generado por IA, y podría justificar el uso de herramientas de detección para confirmarlo.
Señales de que un texto está hecho con IA
Existen varios patrones en los textos que pueden ayudar a determinar si fueron generados por IA.
A continuación, se detallan algunas de las más comunes:
1. Estructura gramatical impecable y uso de un estilo formal
Los textos generados por IA suelen tener una estructura gramatical perfecta.
Los modelos de lenguaje como GPT se entrenan con grandes cantidades de datos para generar oraciones con gramática impecable, puntuación correcta y una organización ordenada. Sin embargo, esto puede ser una señal de IA en contextos donde se espera un tono más personal o donde los errores humanos son más comunes, como en la escritura de borradores.
Por ejemplo, si un ensayo académico de un estudiante de nivel intermedio presenta un estilo y estructura casi profesional, con frases y oraciones impecablemente formadas, podría levantar sospechas.
Los errores ortográficos, de puntuación y de estilo que suelen aparecer en textos escritos por humanos no suelen aparecer en textos generados por IA, especialmente si el texto se produce en una sola sesión de escritura.
2. Uso de frases redundantes y repetición de ideas
Una señal frecuente en los textos generados por IA es la redundancia de ideas o la repetición de ciertos términos y conceptos.
Esto sucede porque los modelos de lenguaje de IA generan texto en función de patrones y pueden repetir ciertas palabras o ideas varias veces a lo largo del texto para “rellenar” contenido.
Por ejemplo, si un artículo sobre “beneficios del marketing digital” repite constantemente frases como “el marketing digital permite segmentar audiencias” o “el marketing digital es rentable” en varios párrafos, es posible que haya sido generado por IA.
A diferencia de los humanos, que buscan evitar la repetición excesiva, las IA pueden caer en círculos o estructurar sus ideas de forma repetitiva, especialmente cuando intentan expandir un tema sin datos adicionales.
3. Falta de profundidad o análisis superficial en temas complejos
Los modelos de IA pueden generar contenido fluido y estructurado, pero suelen quedarse en la superficie cuando se trata de temas que requieren análisis profundo o contexto.
La IA funciona buscando patrones en el texto y seleccionando palabras que tienen sentido en función de las palabras anteriores, por lo que puede generar una descripción general que parezca convincente, pero sin los detalles o el enfoque crítico que una persona aplicaría.
Por ejemplo, si un artículo sobre economía solo toca los conceptos básicos sin entrar en detalles específicos o sin ofrecer un análisis de los diferentes factores que influyen en una situación económica compleja, es posible que haya sido escrito por IA.
La falta de matices o de un desarrollo argumentativo profundo es una señal importante en estos casos.
4. Uso de transiciones genéricas y falta de conexión lógica profunda
Aunque las IA han mejorado en la creación de transiciones entre ideas, estas pueden carecer de la lógica o conexión profunda que un humano desarrollaría.
Los modelos de IA generan texto con fluidez, pero las transiciones entre párrafos o secciones pueden sentirse un poco genéricas, como “en conclusión”, “en resumen”, o “otro aspecto importante”.
Estas frases pueden parecer adecuadas en un primer vistazo, pero si el texto carece de una estructura narrativa clara y lógica, podría ser una señal de IA.
Por ejemplo, en un ensayo sobre biología, un estudiante podría utilizar transiciones específicas para enlazar temas complejos, mientras que un modelo de IA podría emplear frases de transición demasiado genéricas, sin establecer una conexión real entre las ideas.
5. Errores específicos o inconsistencias en detalles
Aunque los modelos de IA pueden ser precisos en la generación de texto, a menudo pueden cometer errores específicos en detalles concretos.
Esto es especialmente común en IA entrenadas con datos hasta cierto punto temporal, que no tienen conocimiento actualizado. Por ejemplo, podrían confundirse al citar fechas, nombres o cifras exactas.
Un texto generado por IA sobre la Segunda Guerra Mundial, por ejemplo, podría confundir los años de inicio y fin de ciertos eventos o personajes históricos importantes, como confundir detalles sobre líderes militares o mezclar datos de diferentes batallas.
A menudo, estos errores pueden pasar desapercibidos en una lectura rápida, pero al revisarlos más detenidamente pueden levantar sospechas.
Herramientas para detectar textos generados por IA
Existen herramientas específicas que pueden ayudar a identificar textos generados por IA.
A continuación, exploramos algunas de las más utilizadas, sus características y precios.
1. GPTZero
GPTZero es una herramienta desarrollada específicamente para detectar contenido generado por modelos de lenguaje como GPT. Utiliza métricas como “perplejidad” y “explosividad” para medir si el estilo y la estructura del contenido corresponden a los patrones típicos de un modelo de lenguaje.
La perplejidad mide qué tan probable es que una IA genere una secuencia específica de palabras, mientras que la explosividad evalúa la variación en la perplejidad a lo largo del texto.
GPTZero ofrece una versión gratuita con análisis básico y una versión premium por aproximadamente $20 al mes, que permite un análisis más detallado y acceso a API para organizaciones.
Si un profesor que sospecha de la autenticidad de un ensayo puede usar GPTZero para analizar el texto. Si la herramienta muestra una baja explosividad y alta perplejidad, el profesor podría tener una razón para investigar más a fondo.
2. OpenAI Text Classifier
OpenAI, la empresa creadora de ChatGPT, ha lanzado un Text Classifier experimental para ayudar a detectar si un texto fue generado por IA.
El clasificador utiliza un algoritmo que determina la probabilidad de que un texto sea artificial, asignando una etiqueta que va desde “poco probable” hasta “muy probable”.
Actualmente, el Text Classifier de OpenAI es gratuito. Sin embargo, la empresa podría lanzar versiones de pago con análisis adicionales y más precisión en el futuro.
Por ejemplo, si un editor de contenido recibe un artículo de un colaborador externo y tiene dudas sobre su autenticidad, puede usar el Text Classifier de OpenAI y recibir una clasificación de “muy probable” que el texto haya sido generado por IA, lo cual le permite tomar decisiones informadas sobre el contenido.
3. Turnitin
Turnitin, conocido por su función de detección de plagio, ha incorporado herramientas de detección de IA, especialmente útil en el ámbito académico.
Turnitin es capaz de resaltar fragmentos que parecen generados por IA, analizando el texto en busca de patrones característicos y errores de IA en la construcción de ideas y datos.
Turnitin no tiene un plan gratuito. Generalmente, su suscripción es adquirida por instituciones educativas y el costo varía según el tamaño de la institución y los servicios contratados.
Una universidad puede utilizar Turnitin para analizar ensayos de estudiantes y detecta posibles fragmentos generados por IA en un ensayo. Esto permitiría al profesor revisar de manera más exhaustiva el trabajo y evaluar si se ha utilizado IA de manera no autorizada.
4. Copyleaks AI Content Detector
Copyleaks es una plataforma de detección de plagio que también ha lanzado una función específica para detectar contenido generado por IA.
El sistema evalúa el estilo, los patrones de gramática y repeticiones, y destaca las áreas del texto que parecen haber sido generadas artificialmente.
Copyleaks ofrece una versión gratuita con análisis limitados y planes premium a partir de $9.99 al mes, los cuales permiten un mayor número de verificaciones y funciones avanzadas de detección.
Si una agencia de marketing que gestiona contenidos de blogs y redes sociales utiliza Copyleaks para verificar la autenticidad del contenido antes de publicarlo, puede detectar fragmentos generados por IA, así el redactor puede realizar ajustes y asegurar que el contenido refleje mejor el tono humano y auténtico de la marca.
En resumen, la detección de textos generados por IA se vuelve cada vez más relevante en múltiples contextos.
Herramientas como GPTZero, OpenAI Text Classifier, Turnitin y Copyleaks ofrecen diferentes opciones para evaluar la probabilidad de que un texto haya sido generado artificialmente.
A través del análisis de perplejidad, patrones de estilo, y otras métricas, estas herramientas proporcionan una guía valiosa para determinar la autenticidad de un texto.
Ya sea para mantener la integridad académica, garantizar la autenticidad en el contenido de marca o asegurar la precisión en el periodismo, estas herramientas brindan soluciones prácticas para el uso diario.
La elección de la herramienta dependerá de factores como el contexto, el presupuesto y el nivel de precisión requerido, permitiendo a los usuarios seleccionar la opción que mejor se adapte a sus necesidades.
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