En un mundo digital donde el contenido generado por inteligencia artificial está en auge, la capacidad de diferenciar entre lo escrito por humanos y lo producido por algoritmos se vuelve crucial. Recientemente, LinkedIn ha tomado la delantera al ser la primera gran plataforma en habilitar un botón que permite a los usuarios reportar lo que denominan “slop” de AI, es decir, contenido de mala calidad generado por inteligencia artificial.
La pregunta que surge es: ¿cómo pueden los usuarios asegurarse de que lo que están leyendo proviene realmente de un modelo de lenguaje grande (LLM)? Aunque existen ciertos indicios para identificar la escritura de AI, estos pueden no ser tan confiables como se pensaba anteriormente. Un informe reciente ha proporcionado un análisis exhaustivo del estado actual de la escritura por inteligencia artificial.
El mencionado estudio realizó una comparación entre artículos de la propia publicación y versiones generadas por modelos de AI como ChatGPT, Claude, Gemini y Grok. Para ello, se evaluaron 55,940 oraciones y más de 1.2 millones de palabras, incluyendo contenido de destacados periódicos y novelas publicadas entre 1950 y 2022.
Indicadores falsos
Uno de los mitos más comunes sobre la escritura de AI es la creencia de que la sobreutilización del guion largo, o “em dash”, es un claro indicador de que el contenido no fue creado por una persona. Aunque esta herramienta típica de los escritores ha caído en desuso debido a la percepción negativa asociada con ella, el informe revela que solo uno de los modelos analizados, Claude, la utiliza más frecuentemente que los escritores humanos. De hecho, una escasez de puntuación se ha identificado como un indicador más relevante de que un texto pudo ser generado por inteligencia artificial.
El análisis sugiere que los LLM son propensos a emplear menos comas, punto y coma, y paréntesis, creando en su lugar oraciones largas que abusan del uso de la conjunción “y”.
Estereotipos confirmados
Por otro lado, ciertos estereotipos sobre la escritura de AI han encontrado respaldo en el estudio. Se sabe que los textos generados por inteligencia artificial tienden a ser redundantes y utilizar una mayor proporción de palabras raras y lenguaje técnico. Esto se traduce en oraciones poliesilábicas y el uso de nominalizaciones, donde sustantivos y adjetivos se derivan de verbos, como “nominalización” de “nominalizar”.
Además, la escritura de AI frecuentemente sigue convenciones retóricas específicas que construyen frases y párrafos de manera uniforme, resultando en una estructura monótona. Con el tiempo, los modelos han evolucionado, y herramientas como ChatGPT han disminuido su uso de ciertas convenciones en favor de mantener una coherencia más típica de la escritura humana.
El panorama para identificar contenido generado por AI es dinámico y está en constante cambio. Por el momento, los análisis indican que un estilo de escritura extenso y con escasa puntuación es un fuerte indicador de que el contenido podría haber sido producido por un LLM.