1. Phil Collins: la fuerza motriz
El 30 de enero es una fecha grabada en el recuerdo de los memoriosos: día de sombras en que la corona de Carlos I de Inglaterra cayó por desafiar el frágil equilibrio del poder, y mucho después, el día en que la voz de Gandhi se apagó en una mansión del centro de Nueva Delhi.
Pero entre esos ecos de historia y pérdida, esa misma fecha empezó a latir con otra melodía. Para los apasionados de la música, esta fecha evoca el célebre concierto que los Beatles improvisaron desde la azotea del edificio de su compañía londinense.
Introducción
Los detectores de contenido generado por IA prometen separar lo humano de lo artificial. El experimento de esta página demuestra que no pocos están, en términos ajedrecísticos, cooked: basta sustituir un verbo por otro de igual función y significado cercano para que el veredicto cambie de extremo a extremo. El texto, el tono y la estructura se mantienen; solo se reemplaza «recuerda» por «evoca». El resultado pasa de 0% a 95.1%.
95.1% DETECTADO COMO IA
Versión con evoca
0% DETECTADO COMO IA
Versión con recuerda
1. Phil Collins: la fuerza motriz
El 30 de enero es una fecha grabada en el recuerdo de los memoriosos: día de sombras en que la corona de Carlos I de Inglaterra cayó por desafiar el frágil equilibrio del poder, y mucho después, el día en que la voz de Gandhi se apagó en una mansión del centro de Nueva Delhi.
Pero entre esos ecos de historia y pérdida, esa misma fecha empezó a latir con otra melodía. Para los apasionados de la música, esta fecha recuerda el célebre concierto que los Beatles improvisaron desde la azotea del edificio de su compañía londinense.
Con «evoca»: 95.1% detectado como IA
Con «recuerda»: 0% detectado como IA
¿Qué está fallando?
Cambiar «recuerda» por «evoca» no altera el contenido, la semántica ni la complejidad. Es la misma frase con un sinónimo natural. Sin embargo, varios detectores reaccionan como si el texto hubiera sido reescrito por otra entidad. El veredicto no captura autoría, captura marcadores superficiales aprendidos de manera acrítica.
- Modelos que sobreajustan n-gramas y frecuencias léxicas.
- Plantillas estilísticas rígidas que confunden elección de sinónimos con “señales de IA”.
- Umbrales frágiles que convierten una oscilación menor en un dictamen tajante.
Dicho más claro: la herramienta no comprende el texto, solo mide apariencias. Y cuando se penaliza la prosa cuidada, el riesgo de falsos positivos se dispara.
Aplausos y tirón de orejas
Aplaudimos la generosidad de servicios como ZeroGPT que permiten experimentar sin costo y con transparencia. En cambio, no podemos decir lo mismo de plataformas que monetizan la incertidumbre y venden una seguridad que no tienen. La evidencia es tozuda: si un detector pasa de 0% a 95.1% por un verbo, la métrica no es un índice de autoría, es un espejismo estadístico.
Implicaciones y recomendaciones
- No confundir formato con autoría: sinónimos y variantes estilísticas no prueban origen.
- Evitar decisiones de alto impacto basadas en detectores opacos y sensibles a cosmética léxica.
- Pruebas públicas y reproducibles: publicar prompts, textos de control y umbrales para auditar sesgos.
- Lectura humana competente: la mejor defensa contra el plagio sigue siendo comparar fuentes, versiones y cronología de borradores.
La moraleja es simple: los algoritmos de detección pueden ayudar como señal débil. Convertirlos en juez y parte solo agranda la injusticia y la ignorancia sobre su alcance real.
¿Coincidimos o disentimos?
Si este experimento te parece útil, polémico o insuficiente, comparte tu lectura. Las mejoras nacen de la crítica bien fundada.