Una acusación difundida de forma anónima en redes sociales puso en duda la autoría de una de las novelas más comentadas de la temporada en Francia. Al escritor canadiense Thélyson Orélien se le atribuyó haber recurrido a la inteligencia artificial generativa para redactar su primera novela, afirmación que él negó categóricamente.
El episodio reaviva un debate que acompaña al avance de la IA: ¿es posible verificar con certeza si un texto fue escrito por una persona o por una máquina? ¿Qué nivel de fiabilidad muestran las herramientas diseñadas para distinguir entre textos humanos y generados por IA?
Con el auge de la IA generativa surgieron decenas de programas en línea que aseguran poder identificar si un contenido provino de esas tecnologías. La mayoría funciona mediante modelos de pago para su uso continuo y muchos están orientados a entornos educativos y a la investigación académica.
Cada empresa desarrolladora aplica métodos propios para calibrar sus detectores. Aun así, comparten una base común: entrenan los sistemas con grandes bases de datos que incluyen textos producidos por IA junto con escritos humanos.
Diversos trabajos de investigadores en el área señalan que estas herramientas mostraban menos rendimiento hace algunos años, pero han mejorado de manera notable su capacidad de análisis en tiempos más recientes.
La pregunta sobre qué es exactamente un detector de IA y cómo emite su veredicto tiene una respuesta concreta: se trata de un programa que evalúa patrones lingüísticos repetitivos, como estructuras de frase o signos de puntuación característicos, para estimar la probabilidad de que un texto haya sido generado por un modelo de lenguaje en lugar de una persona.
Thierry Poibeau, director de investigación del CNRS y especialista en procesamiento automático del lenguaje, explicó que estos sistemas buscan regularidades en la escritura. “La idea es que los textos generados automáticamente conservan tics de lenguaje”, indicó, en declaraciones difundidas por la agencia AFP.
La empresa Pangram, cuyo detector fue utilizado por una cuenta en X para analizar dos fragmentos del libro de Orélien, afirma que su sistema identifica señales sutiles presentes en la escritura para determinar si hubo intervención de IA.
Entre esas señales, Poibeau mencionó ejemplos clásicos: construcciones ternarias y guiones largos, que solían aparecer con frecuencia en textos entrenados con corpus estadounidenses, como textos científicos o novelas originadas en ese país.
Muchas de las herramientas disponibles en el mercado promueven tasas de fiabilidad por encima del 99% al momento de identificar textos generados por IA. Sin embargo, ninguna garantiza una certeza absoluta, y su uso debe entenderse como una guía complementaria, no como una prueba definitiva.
