La evolución que están sufriendo las herramientas basadas en IA es innegable. Desde los primeros prompts hasta ahora hemos visto como la interpretación del lenguaje, del vocabulario y de los contextos han mejorado notablemente.
También hemos visto como muchas personas han encomendado el trabajo, duro y pesado en ocasiones, de la escritura a estas herramientas saltándose el paso fundamental de la propia creación. Recordando la premisa de que la IA no es autora, y así se reconoce por ejemplo en los últimos documentos emitidos por la Oficina de Copyright de USA, los investigadores deben tener presente que tampoco sus trabajos deberían estar redactados por una herramienta como esa.
¿Puede detectarse? En un gran porcentaje, sí. Hay patrones en el vocabulario, formas de redactar y una tendencia a simplificar algunas descripciones que hace que llame la atención cómo está redactado un texto. Pero además, se han desarrollado algunos softwares, e incluso los que ya estaban pensados para detectar plagios se están optimizando para estas tareas, aunque por ahora sobre todo para inglés. Pero, ¿cuál es el idioma mayoritario en la investigación?
Si tenéis interés, podéis consultar algunas referencias a investigaciones en estos artículos:
Detecting LLM-Generated Peer Reviews
https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.15772
Comparison of Grammar Characteristics of Human-Written Corpora and Machine-Generated Texts Using a Novel Rule-Based Parser
https://doi.org/10.3390/info16040274
How Do AI Detectors Work? (And Why You Should Care)
https://medium.com/illumination/how-do-ai-detectors-work-2d7341891f0a
