En Francia, una acusación anónima difundida en redes puso en tela de juicio la autoría de una de las novelas más comentadas de la temporada. El escritor canadiense Thélyson Orélien negó haber utilizado inteligencia artificial para redactar su primera novela.
Este episodio reabre un debate que se acentúa a la par del desarrollo de la IA: ¿existen métodos confiables para determinar si un texto fue escrito por una persona o por una máquina, y qué tan fiables resultan las herramientas de detección?
El crecimiento de la IA generativa dio lugar a una multiplicidad de programas en línea orientados a identificar si un contenido fue producido por estos sistemas. La mayoría de esas herramientas exige un pago y se orientan sobre todo a contextos educativos y a la investigación académica.
Cada desarrolladora emplea enfoques propios para calibrar sus detectores, pero comparten una base común: entrenan sus sistemas con grandes bases de datos que incluyen textos generados por IA y escritos por personas.
Diversos estudios en el área señalan que, si bien las herramientas mostraban desempeño limitado hace algunos años, su capacidad de análisis mejoró de manera notable con el tiempo.
¿Qué es exactamente un detector de IA y cómo emite un veredicto? Se trata de un programa que analiza patrones lingüísticos recurrentes, como la estructura de las frases o signos de puntuación característicos, para estimar la probabilidad de que un texto haya sido generado por un modelo, en lugar de por una persona.
El investigador francés Poibeau, experto en procesamiento automático del lenguaje y director de investigación del CNRS, indicó que estos sistemas buscan regularidades en la escritura. Aclaró que, aunque hoy el fenómeno es menos marcado, muchos textos generados conservan ciertos tics de lenguaje.
La empresa Pangram, que suministró la herramienta utilizada para analizar dos pasajes del libro de Orélien, sostiene que su sistema puede detectar textos creados por IA al interpretar señales sutiles presentes en la escritura.
Entre esas señales suelen figurar construcciones ternarias o guiones largos, rasgos que eran comunes en textos entrenados con materiales estadounidenses, como trabajos científicos o novelas del país.
Diversas herramientas del mercado promocionan tasas de fiabilidad superiores al 99% al identificar textos generados por IA. No obstante, especialistas advierten que la precisión no es absoluta y depende de múltiples factores.
