Es seguro decir que desde que se lanzó ChatGPT en noviembre de 2022, el mundo ha cambiado.
La IA se está infiltrando en casi todos los sectores y está contribuyendo a la rápida evolución de la tecnología existente.
Utilizar herramientas de generación de IA como ChatGPT para producir texto ha sido una forma popular de aprovechar su poder.
Tanto si eres un escritor autónomo, un creador de contenidos o incluso un estudiante académico, la IA ha sido una poderosa herramienta que añadir a tu arsenal.
Llegan los detectores de IA para aguar la fiesta. Bromeamos, claro, pero es necesario un control para garantizar que la IA se utiliza de forma responsable y con buenas intenciones.
Los propietarios de sitios web, las escuelas e incluso el propio Google utilizan detectores de IA para asegurarse de que no estamos haciendo pasar ese trabajo por nuestro.
Pero, ¿pueden equivocarse los detectores de IA? No debería sorprendernos que la tecnología de IA a ambos lados del pasillo siga siendo imperfecta.
Estas herramientas de detección suelen dar falsos positivos. Aquí te explicamos cómo puedes aprender a eludir los detectores de IA y evitar la molestia de los falsos positivos.
¿Cómo funcionan los detectores de IA?
Los detectores de IA se construyen utilizando modelos de lenguaje natural y millones de puntos de datos de texto generado tanto por IA como por humanos. Cuando una herramienta de detección de IA examina un contenido, lo compara con estos conjuntos de datos y busca patrones predecibles en la sintaxis, la elección de palabras y la estructura general del texto.
Estos detectores están entrenados para reconocer patrones y compararlos con ejemplos generados tanto por la IA como por humanos.
Los resultados del detector de IA son la probabilidad de que el contenido escaneado esté generado por IA, no una garantía. Los detectores de IA funcionan sobre la base de probabilidades, sin pruebas definitivas.
¿Cuáles son exactamente los patrones que buscan los detectores de inteligencia artificial? Dos conceptos que impulsan a los detectores de inteligencia artificial son la explosividad y la perplejidad.
Se refiere a la longitud y complejidad de las frases. Si alguna vez has leído un texto generado por IA, te sonará mecánico. Esto se debe a que muchas de las frases tienen una longitud, estructura e incluso puntuación similares.
La perplejidad hace referencia a la complejidad del lenguaje, como su propio nombre indica, y a la facilidad con la que los lectores humanos se quedarán perplejos. A modo de comparación, los textos generados por inteligencia artificial están preprogramados para tener una perplejidad baja y facilitar así la comprensión a los lectores.
Pruebe nuestro Detector de IA para ver si su texto pasa los detectores.
¿Qué significan las puntuaciones de detección de IA?
Cuando escanea su contenido a través de un detector de IA, se le proporciona una puntuación de detección de IA.
La mayoría de los detectores de IA harán de esta puntuación una lectura porcentual sobre 100. Algunos le proporcionarán dos puntuaciones que suman 100: una es la puntuación de la IA y la otra es la puntuación humana.
¿Qué significa una puntuación de detección de IA? Depende de la herramienta.
La mayoría le dará una puntuación de, por ejemplo, 85%, lo que significa que hay una probabilidad de 85% de que el texto haya sido generado por IA. No significa que el 85% del texto esté generado por IA.
Del mismo modo, para las puntuaciones de detección de IA dual, es la probabilidad de que haya sido creada por la IA frente a la probabilidad de que haya sido creada por un humano. Esto dará como resultado una puntuación de 85% IA y 15% humano.
¿Pueden equivocarse los detectores de IA?
Sí, y más a menudo de lo que se cree. Los que han utilizado detectores de IA y los que han escaneado sus contenidos con un detector de IA saben que estas herramientas distan mucho de ser perfectas.
Incluso un pequeño porcentaje de exploraciones erróneas puede dar lugar a falsas acusaciones contra estudiantes o escritores.
Recuerde que los detectores de IA sólo pueden buscar patrones reconocibles en el texto.
Si un redactor humano tiene la mala suerte de escribir como un robot, es muy probable que sea marcado. Es lo que se denomina un falso positivo.
¿Qué es un falso positivo en la detección de IA?
Un falso positivo se define como un resultado positivo que se registra aunque no sea el verdadero.
Esto puede aplicarse a experimentos científicos e incluso a pruebas médicas para detectar enfermedades. Un falso positivo de detección de IA se produce cuando el detector de IA escanea el contenido y alega que ha sido escrito por la IA aunque haya sido escrito por un humano.
Puede imaginarse lo problemático que puede ser esto cuando se trata de cosas como la integridad académica y el empleo para escritores autónomos.
Turnitin es un programa en línea que muchas universidades de todo el mundo utilizan para permitir a los estudiantes presentar sus trabajos de curso digitalmente.
Este sitio dispone ahora de un detector de IA a disposición de los profesores, y afirma un índice de precisión superior a 98% con una tasa de falsos positivos inferior a 1%. Algunos usuarios creen que la tasa 98% es muy inferior a la realidad.
Un falso positivo en la detección de IA puede dar lugar a medidas disciplinarias por parte de escuelas, empleadores y el propio Google en lo que respecta a la clasificación SEO.
Esta realidad se está asentando y algunas empresas y escuelas, como la Universidad de Vanderbilt, están desactivar el detector de IA en Turnitin.
Principales motivos de los falsos positivos en la detección de IA
¿Qué hace que estos detectores de IA den falsos positivos? Hay varias razones por las que su contenido puede ser marcado.
El propio detector de IA no se da cuenta de que le está proporcionando un informe falso positivo. Hay un problema con el entrenamiento del detector o con su contenido. He aquí algunas razones por las que los falsos positivos ocurren tan a menudo en la detección de IA.
Cambio de modelos y algoritmos de IA
La clave de los detectores de IA, y de la mayoría del software de IA en general, es lo bien entrenados que están. Con modelos en constante evolución y algoritmos cada vez más complejos, los detectores de IA pueden quedar atrapados con tecnología antigua y conjuntos de datos obsoletos.
Unos conjuntos de datos más complejos y un entrenamiento más sólido podrían equipar mejor a los detectores de IA para eliminar los falsos positivos. Pero esto aumentará tanto el coste como la capacidad computacional de estos programas.
Prejuicios hacia los hablantes de inglés no nativos
Los detectores de IA tienen una fuerte tendencia a marcar escritura inglesa no nativa generada por IA. Un estudio de Stanford sugiere que la mayoría de los detectores de IA tienen un sesgo contra los hablantes no nativos de inglés.
¿Por qué? No es racismo, es porque la mayoría de los hablantes no nativos de inglés obtienen una nota baja en perplejidad. Es decir, sus frases y su prosa suelen ser muy sencillas y fáciles de entender.
Comprensión limitada
Los detectores de IA también siguen reglas y patrones muy bien definidos. Los algoritmos de aprendizaje automático que se utilizan para escanear contenidos no permiten a los detectores de IA comprender el contenido en sí.
En lugar de buscar la exactitud de los hechos o la legibilidad, el detector de IA busca la sintaxis y la estructura. Los detectores de IA no comprenderán ningún matiz lingüístico, un cambio de tono o incluso una escritura coloquial o sarcástica, por lo que a menudo los marcarán como generados por IA.
Qué hacer cuando tu texto es reconocido como escrito por inteligencia artificial
Ser acusado falsamente de utilizar contenido escrito por IA como propio no es ninguna broma. Es probable que suponga una sanción académica para los estudiantes o la pérdida del empleo para los redactores.
Lo peor es que no tienes ningún control sobre el contenido que se escanea. Es tu palabra contra la del detector de IA y, por desgracia, demasiada gente confía más en el detector de IA que en el humano. Aquí tienes un par de cosas que puedes hacer si tu texto es reconocido como escrito por inteligencia artificial.
Mostrar datos sobre errores del detector de IA
Una de las primeras cosas que puedes hacer es sacar a la luz la inexactitud de los detectores de IA. Los falsos positivos son un problema bien documentado para los detectores de IA, por lo que no debería ser difícil de encontrar.
¿Un buen punto de partida? OpenAI, creador de ChatGPT, llegó incluso a cerrar su propia plataforma de detección de IA porque devolvía demasiadas imprecisiones.
Demuestre la originalidad de su trabajo
También puedes demostrar la originalidad de tu trabajo sacando versiones anteriores en procesadores de texto como Google Docs o Microsoft Word.
Si sabes que tu contenido será escaneado por un detector de IA, puedes incluso tomar medidas drásticas, como grabarte a ti mismo escribiendo el contenido o documentarlo con fotos con fecha y hora.
Los 3 mejores consejos para evitar ser detectado por la IA
Si te parece mucho trabajo demostrar que tu trabajo es tuyo, quizá sea más fácil tomar medidas para evitar por completo la detección por IA. Hay cosas que puedes hacer antes de enviar tu trabajo para mitigar los riesgos de ser marcado como escrito por IA.
Utilice Undetectable.ai
Sin duda, la forma menos lenta de evitar que tu trabajo sea marcado como IA es utilizar una herramienta como Indetectable.ai. ¿Qué es Undetectable.ai? Es una herramienta de codificación de IA que reescribe su contenido en texto que no tendrá problemas para pasar cualquier detector de IA.
Esta herramienta está diseñada para eludir detectores de IA populares como Copyleaks, GPTZero y Sapling.
Sólo tienes que pegar el texto en la aplicación, seleccionar la voz que deseas utilizar y hacer clic en el botón Humanizar. El resultado será muy parecido al texto original, pero modificado para recibir una puntuación humana de cualquier detector de IA.
Undetectable.ai te ahorra el tiempo y el esfuerzo que de otro modo emplearías en editar a mano tu trabajo para evitar que la IA lo detecte. Los planes empiezan en solo $9,99 al mes por 10.000 palabras o $60,00 por todo el año.
Añada su tono y voz únicos
¿Para qué sirve una herramienta como Undetectable.ai? Para editar tu trabajo o el trabajo generado por IA para que no se marquen como escritos por IA. Si no quieres pagar el coste mínimo de Undetectable.ai, puedes hacer la edición manual tú mismo.
La forma más fácil de evitar los detectores de IA es utilizar un tono y una voz propios. Otra forma es asegurarse de que la sintaxis y la estructura de las frases varían a lo largo del texto. No hay nada más revelador de un contenido escrito con IA que el hecho de que cada frase suene rítmicamente igual.
Escanee su trabajo final para detectar IA
Por supuesto, una vez que haya realizado todas las ediciones, querrá escanear su trabajo final una vez más para detectar IA. La mejor forma de asegurarse de que no le detecten es escanear el trabajo usted mismo antes de enviarlo.
Asegúrate de guardar un registro de la puntuación de detección de IA por si otro detector de IA devuelve otra puntuación. Tanto si el texto está escrito con IA como si lo ha escrito un humano, solo tardará unos segundos en escanear su trabajo final para detectar la IA y ahorrarse muchos disgustos.
Conclusión
Entonces, ¿pueden equivocarse los detectores de IA? Claro que sí. ¿Son defectuosos los detectores de IA? Por supuesto. ¿Funcionan los detectores de IA?? La mayoría de las veces sí. No es raro que la gente sólo piense en dualidades, pero un detector de inteligencia artificial puede ser defectuoso y servir a la vez a su propósito.
Cuando un detector de IA se utiliza correctamente, puede proporcionar una defensa contra el uso poco ético de la IA en el mundo académico y la creación de contenidos. Pero cuando la IA empieza a dar falsos positivos y a marcar de forma inexacta un texto como escrito con IA, entonces tenemos un problema.
Tenemos que recordar lo pronto que estamos aún en la hoja de ruta de la IA generativa. La tecnología que tenemos ahora parecerá antigua dentro de cinco o diez años. A medida que la tecnología de IA siga mejorando, también lo hará la precisión de los detectores de IA.
Hasta entonces, tendremos que aprender a lidiar con el hecho de que estos detectores están lejos de ser perfectos y que los resultados y la puntuación de detección de IA nunca deben utilizarse como prueba definitiva de trampas o deshonestidad académica.