Cómo saber si un texto lo ha escrito ChatGPT (u otra IA)

No hay una prueba definitiva. Lo que sí hay son señales: unas en el propio texto, otras en cómo se escribió y otras que solo ve un modelo de lenguaje. Ninguna basta por separado. Juntas, permiten hacerse una idea bastante buena.

1. Señales en el propio texto

Los chatbots escriben con las palabras más probables. Eso deja un estilo reconocible cuando se ha copiado la respuesta tal cual:

• Fórmulas de cierre y de relleno. «En conclusión», «en definitiva», «por otro lado», «hoy en día». En nuestro corpus, «en conclusión» aparece 11,5 veces por cada 10.000 palabras en los textos de IA y ninguna en los humanos. Las tienes todas en frases típicas de ChatGPT.
• Estructura de plantilla. Introducción, tres párrafos casi del mismo tamaño que empiezan por «En primer lugar», «Además» y «Por otro lado», y un cierre que repite lo dicho.
• Vocabulario correcto pero vacío. «Fundamental», «esencial», «fomentar», «abordar»: palabras que suenan bien y no dicen nada concreto.
• Restos del chat. «¡Claro! Aquí tienes…», «[Tu nombre]», «Espero que te sirva», negritas y almohadillas de formato. Son la señal más clara: aparecen al copiar y pegar sin revisar.
• Ritmo plano. Frases de longitud muy parecida, sin ninguna corta para rematar una idea ni una larga que se enrede.
• Ni una opinión con riesgo. Todo es equilibrado, todo tiene ventajas e inconvenientes, nunca aparece un «yo creo» ni un ejemplo vivido.

2. Señales en el proceso

Para un docente, esto vale más que cualquier análisis del texto:

• El historial de versiones. Google Docs y Word guardan cómo creció el documento. Un trabajo escrito a mano alzada tiene decenas de versiones; uno pegado de golpe, una o dos.
• La comparación con trabajos anteriores. Un cambio brusco de vocabulario, de ortografía o de estructura respecto a lo que esa persona entrega siempre.
• Una conversación. Quien ha escrito un texto puede explicar por qué eligió un ejemplo o qué quería decir en un párrafo.

3. Lo que no sirve

• Preguntarle a ChatGPT si lo ha escrito él. No guarda memoria de lo que ha generado para otras personas y suele contestar lo que parece más probable, no la verdad.
• Fiarse de un solo porcentaje. OpenAI retiró su propio detector en 2023 porque solo reconocía el 26 % de los textos de IA y marcaba como IA el 9 % de los humanos.
• Buscar faltas de ortografía como prueba de humanidad. Ayudan, pero se pueden añadir a propósito y muchas personas escriben sin una sola falta.

4. Qué mira un detector de IA

Un detector como el nuestro hace dos cosas. Primero, cuenta las señales de estilo de arriba y te las marca en el texto. Después, si se lo pides, usa un modelo de lenguaje para medir lo previsible que es cada palabra: la IA casi siempre elige la palabra que el modelo esperaba; las personas, no tanto.

Para no confundir «tema conocido» con «texto de IA», usamos el método Binoculars: dos modelos leen el mismo texto y se compara lo previsible que es con lo previsible que debería ser un texto de ese tipo. Con textos que el modelo no había visto, acierta con un AUC de 0,92. Las cifras completas, también los errores, están en precisión.

5. Cómo usar el resultado

1. Analiza un texto de al menos 300 palabras si puedes.
2. Lee las pistas concretas, no solo el porcentaje.
3. Si el texto es largo, analízalo por partes: si solo una parte sale muy previsible, puede que solo esa se haya generado.
4. Un «muy probablemente IA» es un motivo para hablar con el autor, no una prueba. Un «no concluyente» no permite afirmar nada.

Si eres docente, en la guía para docentes tienes cinco pasos antes de acusar a nadie. Si eres estudiante y te han señalado sin motivo, lee qué hacer si te acusan de usar IA.