da-kuk/Getty ImagesThomas Edison, mucho antes de que existieran las computadoras, la inteligencia artificial (IA), el streaming y las películas de Marvel, dijo una vez: «No existe ningún recurso al que un hombre no recurra para evitar el verdadero trabajo de pensar». Sé que probablemente el 99,99 % de ustedes están aquí porque creen que este artículo les dirá cómo evitar los verificadores de contenido. Lo sé porque cuando hice una búsqueda sobre «¿Cómo funcionan los verificadores de IA?» No recibí explicaciones técnicas sobre cómo funciona la tecnología. En cambio, recibí cientos de videos de YouTube de personas que no se molestan en escribir sus propios textos, mostrando a otros cómo hacer trampa usando IA. Además: Probé 7 detectores de contenido de IA: están mejorando drásticamente en la identificación de plagio. Este proceso se llama «humanizar» el texto, y los tramposos lo usan para espolvorear un poco de salsa especial en la fría y despiadada verborrea generada por el gran Landru en el cielo. Pero para aquellos a quienes realmente les importa la tecnología, analicemos los detalles reales de cómo funciona un verificador de IA. Las tecnologías que utilizan los verificadores de IA Los verificadores de IA actuales utilizan una variedad de técnicas, comenzando con el análisis de texto. Como con todas las consultas rápidas, el texto enviado se divide en tokens y luego se normaliza, eliminando la puntuación y otros indicadores no esenciales. Luego usan una técnica llamada vectorización, que convierte el texto en un código hash matemático para compararlo con otro texto. Además: Grammarly lanzará una nueva herramienta de detección de contenido de IA. Así es como funcionaPor supuesto, toda esta normalización podría eliminar pistas de comportamiento humano reprobable, como el uso de dos espacios después de un punto o el mal uso de la coma de Oxford. Pero afortunadamente, los verificadores de IA tienen más herramientas bajo la manga virtual o, como en el caso de Landru, bajo sus togas holográficas. ¿Ves eso? Las IA no van a generar devoluciones de llamadas tangencialmente relevantes a partes anteriores de su rutina (como acabo de hacer con las togas holográficas). Los verificadores de contenido de IA utilizan la conciencia contextual para examinar el contexto en el que se utilizan varias frases con el fin de identificar frases comunes y asignarles peso. Las conexiones contextuales poco comunes, como algunas de las anteriores, se calificarán con más peso como escritas por humanos. Esto también se aplica al análisis semántico del texto, donde los verificadores de IA intentan comprender el significado del texto en lugar de simplemente examinar secuencias de palabras. Esto les permite equilibrar la conciencia contextual con la comprensión de lo que el escritor está tratando de decir. Además: ¿Cómo funciona realmente ChatGPT? Una razón por la que se espera que el detector de contenido de OpenAI (una vez que se vuelva a publicar) funcione tan bien es que podrá ejecutar resúmenes del significado de una pieza enviada contra toda la base de conocimiento de ChatGPT, para ver si el resultado del texto sospechoso muestra un grado de similitud con lo que el propio ChatGPT habría producido. Desde una perspectiva algorítmica, los verificadores de contenido pueden usar n-gramas, que son secuencias de palabras, para extraer contexto y significado. La estructura gramatical también se puede examinar para encontrar patrones que reflejen el contenido escrito por una IA. Verificación cruzada de Internet Luego está el proceso de comparación, donde cualquier texto que se esté verificando se compara con todo Internet. Esto se puede hacer utilizando algoritmos de búsqueda tradicionales, que buscan coincidencias exactas, texto parafraseado e incluso coincidencias difusas (casi coincidencias, sinónimos y contenido reformulado). OpenAI también tiene una ventaja aquí. Dado que ChatGPT se entrenó con prácticamente todo el conocimiento humano accesible, insinuaciones, ficción y cualquier base de datos que haya permanecido inmóvil durante el tiempo suficiente, se pueden agregar comparaciones de texto similar o texto con n-gramas de base similares al proceso de puntuación de contenido. Este desafío favorecería a OpenAI, Google, Microsoft, Meta y otros actores ricos en datos en el campo de la IA. Además: Cuidado con el «colapso del modelo» de la IA: cómo el entrenamiento con datos sintéticos contamina la próxima generación Es probable que otros verificadores de contenido no tengan una base de datos tan amplia para comparar. Como prueba rápida, probé varios párrafos copiados de varios artículos que leí hoy (algunos viejos, algunos nuevos) y los volqué en verificadores de plagio. Casi todos no se dieron cuenta de que el texto que copié y pegué de otros sitios era, de hecho, copiado y pegado de otros sitios. Entonces, claramente, para que los verificadores de contenido puedan usar la comparación de contenido en línea, deben tener un grupo lo suficientemente grande para extraer datos de comparación. Una vez que se realiza la comparación, la mayoría de los verificadores de contenido proporcionarán algún tipo de informe al usuario. Lo ideal sería que esto fuera más que una simple puntuación numérica o la frase «probablemente escrito por humanos». Lo ideal sería que mostrara las áreas del documento que el verificador de contenido consideró sospechosas para que los evaluadores puedan investigar más a fondo los aspectos del contenido que pueden haber sido generados por una IA. Estamos viendo mejoras Sin embargo, comprenda que los verificadores de IA están mejorando. Cuando hice mi primera prueba de verificadores de IA a principios de 2023, la mayoría no lograban diferenciar el texto humano del generado por IA. Pero, a mediados de 2024, aproximadamente la mitad de ellos lo hicieron bien. Por lo tanto, incluso la tecnología de la que hablo aquí cambiará con el tiempo. Eso es especialmente cierto porque se trata de una carrera armamentista. A medida que los verificadores de IA mejoren, algunos servicios de IA incorporarán debilidades y estilos humanos para ayudar a los tramposos a hacer trampa. Además: Los mejores chatbots de IA de 2024: ChatGPT, Copilot y alternativas dignas Luego, los verificadores de IA mejorarán y buscarán eso. Luego, los servicios de trampas de IA agregarán más técnicas. Y así sucesivamente. ¿Y tú? ¿Eres un profesor o un editor que intenta asegurarse de que el trabajo que recibes lo escribió la persona que lo envió? ¿O eres un tramposo problemático que intenta encontrar más formas de evadir el trabajo y crear contenido falso? En cualquier caso, ¿cuál ha sido tu experiencia con los verificadores de contenido de IA? Cuéntanoslo en los comentarios a continuación. Puedes seguir las actualizaciones diarias de mi proyecto en las redes sociales. Asegúrate de suscribirte a mi boletín de actualizaciones semanales y seguirme en Twitter/X en @DavidGewirtz, en Facebook en Facebook.com/DavidGewirtz, en Instagram en Instagram.com/DavidGewirtz y en YouTube en YouTube.com/DavidGewirtzTV.