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Introducción

No cabe duda de que la IA generativa ha ido demasiado deprisa últimamente, cogiendo desprevenidos a muchos profesionales. Los profesores y editores que hasta hace poco sólo tenían que preocuparse por el plagio, ahora tienen un problema mucho mayor: ChatGPT.

Gratuito y fácil de usar, ChatGPT puede producir contenidos increíblemente buenos sobre cualquier tema al instante. La cuestión es que este contenido no es realmente «plagiado» per se, es original en el sentido de que es único. Sin embargo, hay problemas de integridad que las herramientas de detección de IA están aquí para resolver.

Del plagio a la detección por IA

El plagio es una práctica en la que alguien copia el trabajo de otra persona sin darle el debido crédito. A principios de la década de 2000 se lanzaron varios programas informáticos para ayudar a profesores y editores a determinar si el trabajo que les entregaban procedía de otra persona.

Introdujeron algoritmos avanzados que podían encontrar similitudes entre textos y señalar contenidos plagiados.

Con el auge de herramientas de escritura con inteligencia artificial como ChatGPT, ya no es necesario tomar prestado o copiar el trabajo de otra persona. Los estudiantes y los editores pueden simplemente pedir a estas herramientas que hagan todo su trabajo, lo que crea una serie de nuevos problemas de integridad. Por eso, las herramientas de detección de contenidos mediante IA son ahora esenciales y las utilizan millones de personas. Las herramientas de detección de IA escanearán y analizarán un texto determinado y devolverán una evaluación sobre las probabilidades de que haya sido generado por IA o por humanos.

Evaluación correcta de la detección de IA

Si quiere entender cómo funcionan las herramientas de detección de IA, le recomendamos que lea nuestro artículo sobre el tema. En este artículo, intentaremos explicar qué hace que un detector AI sea mejor que otro.

Entrenamiento en datos: uno de los elementos clave para los mejores LLM es la cantidad de datos con los que se entrenan, y lo bien entrenados que están para entender los datos en cuestión. La misma regla se aplica a las herramientas de detección de IA, en las que se alimenta una enorme cantidad de datos a un modelo determinado que acabará convirtiéndose en el corazón del software.

Probar y revisar nuestros datos: Una vez que tengamos listo un modelo, lo someteremos a pruebas intensivas para llevar al límite nuestro modelo y ver lo bien que puede detectar contenidos generados por IA. Durante nuestras últimas pruebas, Winston AI obtuvo una puntuación del 99,6% en la detección de contenidos generados por IA.

Proporcionar una evaluación clara: Los detectores de IA potentes, como Winston AI, deberían proporcionar 2 evaluaciones principales para ayudarle a determinar si su contenido está generado por IA. En primer lugar, una puntuación global que escaneará todo su texto en nuestro modelo avanzado. Esta evaluación es la más precisa con diferencia, ya que utiliza más datos para devolver una puntuación. En segundo lugar, nuestro mapa de predicción de IA irá frase por frase para destacar las frases que son extremadamente similares a lo que una herramienta de IA generativa habría escrito en el contexto.

Nos adelantamos a las nuevas versiones de LLM y reentrenamos nuestros modelos

ChatGPT llamó mucho la atención sobre la inteligencia artificial y, desde aquel lanzamiento, parece que cada semana trae consigo años de progreso. En la actualidad existen varios LLM muy potentes, como Claude de Anthropic, Stable LM de Stable Diffusion, Llama, Bing Chat y Google Bard.

Además, los modelos existentes recibirán importantes actualizaciones.

Cada nueva versión debe probarse exhaustivamente con detectores de IA, ya que sus métodos y estilos de generación serán diferentes. Un buen detector de contenidos por IA añadirá sin duda una gran cantidad de texto y datos de nuevos modelos para actualizar sus capacidades de detección y entrenar su modelo para reconocer las actualizaciones y los nuevos modelos.

El equipo de Winston AI se mantiene constantemente a la vanguardia de las actualizaciones y los nuevos avances en Inteligencia Artificial, ¡y nuestras capacidades de detección no hacen más que mejorar con el tiempo!

Conclusión

En conclusión, el auge de herramientas de IA generativa como ChatGPT ha planteado nuevos retos a la hora de mantener la integridad de los contenidos, lo que ha llevado a la necesidad de contar con herramientas de detección de IA eficaces.

Mientras que el software tradicional de detección de plagio se centraba en identificar el contenido copiado, las herramientas de detección de IA desempeñan ahora un papel crucial a la hora de evaluar la probabilidad de que el texto sea generado por IA frente al contenido creado por humanos. La eficacia de un detector de IA depende de factores como el entrenamiento exhaustivo de los datos, la realización de pruebas rigurosas y el suministro de evaluaciones claras. Winston AI, por ejemplo, ha demostrado unos resultados impresionantes, con una puntuación del 99,6% en la detección de contenidos generados por IA. A medida que el panorama de la IA generativa sigue evolucionando con nuevos modelos y actualizaciones, es esencial que los detectores de IA se mantengan a la vanguardia, reentrenando constantemente sus modelos para reconocer y adaptarse a estos avances. El compromiso de Winston AI de mantenerse al día de los últimos avances garantiza que sus capacidades de detección mejoren continuamente con el tiempo, lo que lo convierte en uno de los mejores detectores de IA disponibles.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Por qué son importantes las herramientas de detección de IA?

Las herramientas de detección de IA son importantes porque las herramientas de escritura de IA como ChatGPT pueden producir contenidos originales pero no creados por el autor. Esto crea problemas de integridad en cuanto a la propiedad de los contenidos y el plagio. Las herramientas de detección de IA ayudan a evaluar la probabilidad de que los contenidos sean generados por IA frente a los creados por humanos, garantizando el mantenimiento de la integridad de los contenidos.

¿Qué factores contribuyen a la eficacia de un detector de IA?

La eficacia de un detector de IA depende de varios factores. Un factor clave es el entrenamiento exhaustivo con datos, en el que el detector se entrena con una gran cantidad de datos para comprender e identificar con precisión los contenidos generados por la IA. También es crucial realizar pruebas rigurosas para superar los límites del detector y evaluar su capacidad para detectar contenidos generados por IA. Además, proporcionar evaluaciones claras, como puntuaciones generales y mapas de predicción de IA, ayuda a los usuarios a determinar si su contenido está generado por IA o no.

¿Cómo demuestra Winston AI sus capacidades como detector de IA?


Winston AI demuestra sus capacidades al obtener una puntuación del 99,6% en la detección de contenidos generados por la IA durante pruebas intensivas. Hace hincapié en el entrenamiento exhaustivo de los datos para garantizar una detección precisa. Winston AI también proporciona evaluaciones claras, incluidas puntuaciones generales y mapas de predicción de AI que destacan las frases similares al estilo de escritura de las herramientas de AI generativa. Al mantenerse a la vanguardia de los nuevos avances en este campo y reentrenar constantemente sus modelos, la capacidad de detección de Winston AI sigue mejorando con el tiempo.

Thierry Lavergne

Cofundador y Director de Tecnología de Winston AI. Con una carrera de más de 15 años en el desarrollo de software, estoy especializado en Inteligencia Artificial y aprendizaje profundo. En Winston AI, lidero la visión tecnológica, centrándome en el desarrollo de soluciones innovadoras de detección de IA. Mi experiencia previa incluye la creación de soluciones de software para empresas de todos los tamaños, y me apasiona ampliar los límites de la tecnología de IA. Me encanta escribir sobre todo lo relacionado con la IA y la tecnología.