• 1 octubre, 2026

Un modelo de inteligencia artificial promete detectar textos escritos por otras IA con un 98 % de precisión

Un modelo de inteligencia artificial promete detectar textos escritos por otras IA con un 98 % de precisión

El sistema SlopShape analiza la estructura y los patrones discursivos para distinguir entre textos humanos y contenidos generados por inteligencia artificial.

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La expansión de la inteligencia artificial generativa ha abierto un nuevo desafío para universidades, medios de comunicación y empresas: determinar quién está detrás de un texto. En respuesta a esta necesidad, el investigador Jochen Madler desarrolló SlopShape, un sistema que afirma identificar contenidos escritos por inteligencia artificial con una precisión cercana al 98 %, según informó Xataka.

A diferencia de otros detectores, que buscan patrones estadísticos en las palabras, la herramienta examina la estructura del discurso. Para ello, utiliza un modelo de lenguaje que responde más de 200 preguntas sobre cada texto, entre ellas cómo se presentan las ideas, dónde aparece la tesis, cómo se incorporan las fuentes y de qué manera se construye la conclusión.

Para evaluar el sistema, Madler reunió 2250 publicaciones de blogs de 268 empresas de comunicación, publicadas antes del lanzamiento de ChatGPT. Después, cinco modelos de inteligencia artificial generaron nuevas versiones de esos contenidos, para un total de 11 250 textos.

En las pruebas, SlopShape alcanzó resultados de entre el 97 % y el 98 % en la métrica F1, que combina precisión y capacidad de identificación de las distintas categorías. El desempeño disminuyó cuando se modificaban características del estilo, lo que sugiere que la herramienta depende, en parte, de patrones recurrentes en la construcción del texto.

Entre las señales que identifica figuran las introducciones que anticipan de forma demasiado explícita la estructura del artículo, las secuencias previsibles de explicación y recomendaciones, y las conclusiones que repiten las ideas planteadas al comienzo.

La precisión todavía tiene límites

Los resultados deben interpretarse con cautela. El experimento se desarrolló con textos en inglés, por lo que su rendimiento en español y otros idiomas requiere evaluaciones adicionales. Además, una estructura ordenada o un estilo corporativo también pueden aparecer en contenidos redactados por personas.

El propio análisis de Xataka advierte que algunos de esos patrones eran habituales en los artículos de agencias de comunicación antes de la popularización de la inteligencia artificial generativa. Por tanto, su presencia, por sí sola, carece de valor concluyente para determinar la autoría.

La discusión resulta especialmente relevante en el ámbito educativo y profesional, donde los detectores pueden influir en la evaluación de trabajos o en la credibilidad de los autores. Una puntuación algorítmica debe considerarse un indicio y no una prueba definitiva de que un contenido fue generado por una máquina.

El desarrollo de SlopShape refleja una nueva etapa en la carrera entre la generación automatizada de contenidos y las herramientas que buscan reconocerlos. Su utilidad dependerá de que los resultados puedan reproducirse en diferentes idiomas, géneros y condiciones de escritura, sin confundir los hábitos de redacción de una persona con los de un sistema de inteligencia artificial.

 

Fuente: Xataka

Redaccion
Etiquetas: detección de textos / escritura automatizada / Inteligencia artificial / SlopShape / Tecnología

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