Cuáles son los mejores detectores de textos con IA, según la Inteligencia Artificial

Cada vez más personas recurren a la Inteligencia Artificial para que escriba sus producciones, ya sea para el trabajo, la facultad o el colegio. Sin embargo, el mismo avance tecnológico permite detectar los textos escritos con IA. Cuáles son los mejores detectores.

Cuáles son los mejores detectores de textos con IA, según la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial de Google, Gemini, elaboró una lista completa con las mejores herramientas para detectar textos generados por otras IA. Aunque, recordó que este campo está en constante evolución y lo que hoy es "lo mejor", mañana puede tener alguna mejora o aparecer una alternativa aún más potente.

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Cómo detectar si un texto tiene plagio o fue escrito con Inteligencia Artificial

• Originality.AI: Este detector ha ganado bastante reconocimiento por su enfoque en la detección de plagio y contenido generado por IA. Muchos usuarios y expertos lo consideran una de las opciones más robustas disponibles actualmente. Originality.AI utiliza algoritmos avanzados y se actualiza constantemente para mejorar su precisión frente a los modelos de lenguaje más recientes. Ofrecen diferentes planes, algunos gratuitos con limitaciones y otros pagos con más funcionalidades y análisis detallados. Si necesitás una herramienta con un buen equilibrio entre precisión y funcionalidades, esta podría ser una excelente opción para vos.
• Writer.com AI Content Detector: esta es una plataforma de escritura con Inteligencia Artificial, también ofrece una herramienta para detectar contenido generado por IA. Su detector está entrenado en una gran cantidad de datos y busca patrones lingüísticos y estilísticos que suelen ser característicos de los textos generados por modelos de lenguaje. Se esfuerza también por mantenerse al día con las últimas evoluciones en la generación de texto por IA. Podés probar su versión gratuita para ver si se adapta a tus necesidades.
• GPT-2 Output Detector Demo (OpenAI): Si bien fue diseñado inicialmente para detectar texto generado por el modelo GPT-2, que es una versión anterior de los modelos actuales de OpenAI, es una herramienta interesante para entender los principios básicos de la detección. Aunque su precisión con modelos más recientes como GPT-3, GPT-4 o Gemini puede ser limitada, te puede dar una idea de la probabilidad de que un texto haya sido generado por una IA. Podés probarlo y ver cómo funciona con diferentes tipos de texto.
• Crossplag AI Content Detector: otra plataforma enfocada en la detección de plagio que también ha desarrollado una herramienta para identificar contenido generado por IA. Su detector analiza el texto en busca de características como la predictibilidad de las palabras, la falta de variabilidad en la estructura de las oraciones y otros indicadores que pueden sugerir un origen artificial. Ofrecen diferentes planes de suscripción, así que podés evaluar cuál se ajusta mejor a tu uso.
• Hugging Face Transformer: La biblioteca de código abierto Transformers de Hugging Face incluye modelos pre-entrenados que pueden ser adaptados para tareas de detección de texto generado por IA. Si tenés conocimientos técnicos en programación y aprendizaje automático, podés explorar estos modelos y ajustarlos a tus necesidades específicas. Esta opción te da mucha flexibilidad, pero requiere un nivel de expertise mayor.

Qué limitaciones tienen los detectores de texto generados con IA

1. Falsos Positivos y falsos negativos: Ningún detector es perfecto. Podés encontrarte con casos en los que un texto escrito por un humano sea incorrectamente identificado como generado por IA (falso positivo), o viceversa (falso negativo). La precisión de los detectores varía y depende del modelo de IA utilizado para generar el texto y de la complejidad del mismo.
2. Énfasis en la probabilidad: La mayoría de estos detectores no te darán una respuesta binaria (sí/no). En cambio, te proporcionarán una puntuación o un porcentaje que indica la probabilidad de que el texto haya sido generado por una IA. La interpretación de estos resultados requiere cautela.
3. Limitaciones con textos muy cortos o muy editados: Los detectores pueden tener dificultades para analizar textos muy breves o textos que han sido significativamente editados por un humano después de ser generados por una IA.
4. Sesgos Potenciales: Al igual que los modelos de lenguaje, los detectores de IA también pueden tener sesgos basados en los datos con los que fueron entrenados. Esto podría llevar a resultados menos precisos para ciertos tipos de texto o estilos de escritura.
5. La evolución constante: Como mencioné antes, este es un campo en rápida evolución. Los detectores que hoy son efectivos podrían volverse menos precisos a medida que surjan nuevos modelos de IA generativa. Es importante mantenerse actualizado sobre las últimas herramientas y sus capacidades.