Estudios médicos y económicos ahora redactados por ChatGPT: el secre to revelado en palabras inusuales
La IA en la academia: ¿Cómo identificar textos escritos por IA?
La capacidad de los modelos de IA generativa como ChatGPT para redactar textos es tan notable que muchos los están utilizando para escribir libros y estudios médicos y económicos. Sin embargo, detectar si una IA es la autora de un texto se está volviendo cada vez más difícil.
Palabras raras y poco utilizadas
Una forma de intentar detectar textos escritos por IA es analizar el uso de palabras extrañas. Los expertos han descubierto que las IA suelen utilizar palabras poco comunes en los textos académicos, como "delve" (ahondar) en inglés. Esta palabra ha aparecido con una frecuencia inusualmente alta en estudios médicos y económicos desde el lanzamiento de ChatGPT.
Otras palabras reveladoras
Además de "delve", otras palabras raras que pueden indicar la autoría de una IA incluyen "mosaic" (mosaico) y "notable". Aunque estas palabras pueden ser utilizadas por algunos autores, su uso excesivo puede ser una señal de alerta.
Errores triviales
Algunos autores que utilizan IA sin reconocerlo cometen errores triviales que los delatan. Por ejemplo, pueden copiar y pegar directamente las respuestas de ChatGPT, incluyendo frases que indican que el texto fue generado por IA. En un caso reciente, un estudio comenzó con la frase "Aquí tienes una posible introducción para el tema".
Excusas de ChatGPT
Otra forma de detectar textos escritos por IA es identificar la típica excusa de ChatGPT cuando no puede responder a algo: "Lo siento de verdad, pero no tengo acceso a información en tiempo real". Esta frase ha aparecido en algunos estudios, lo que indica que el autor utilizó ChatGPT para generar el texto.
El uso ético de la IA
El uso de ChatGPT para redactar estudios no es necesariamente malo. Estas herramientas pueden ahorrar tiempo a los investigadores y permitirles invertir más en revisar y verificar el contenido. Sin embargo, es esencial reconocer el uso de IA y evitar cometer errores que puedan dañar la credibilidad de la investigación.
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