¿Es un pájaro? ¿Es un avión? ¿Es una foto o una imagen? ¿Es un cantante o un avatar? Difícil saberlo. Esta confusión me devuelve a una anécdota de mi época universitaria. Tras entregarle un artículo, el profesor me miró con una mezcla de asombro y sospecha. “¿Este texto es realmente suyo?”, preguntó. El estilo le recordaba demasiado a un autor cuyos textos, precisamente, yo devoraba. No suplantaba, pero, sin saberlo, emulaba. Escribía desde lo que leía y a medida que leí más y a otros, encontré mi propia pluma. Como bien le escuché a otro admirado profesor, nadie escribe más allá de lo que ha leído. La escritura es, en el fondo, un síntoma de la lectura.
Esa premisa explica un nuevo círculo vicioso: si antes aprendíamos con autores humanos, hoy se leen con frecuencia las respuestas de la IA generativa. Y de tanto leer esa prosa aséptica y estructurada, muchos ya escriben y hasta hablan como ella. “Crucial” se volvió cotidiano “en un mundo donde no solo… sino que también”. La ironía se asoma: la IA es entrenada para replicar patrones humanos, mientras los humanos, por “ósmosis digital” (como diría la IA), adoptamos su sintaxis sin notarlo. Al final, con instrucciones cada vez más hábiles, la máquina aprende a hacer textos “humanizados” y el humano, lo contrario.
En la música y la imagen, la batalla por la distinción se perdió por abandono: a pocos parece importarle si la canción que se tararea viene de un alma o de una máquina, siempre que suene bien. La industria musical recibe decenas de miles de pistas sintéticas al día (60.000, reporta Deezer) y el público igual las consume. Basta revisar el caso viral de Xania Monet para comprobarlo: una ‘cantante’ IA que sumó más de 17 millones de reproducciones en dos meses. Igual con el texto cotidiano: en correos, noticias y cartas la autoría se torna difusa y también se escuchan críticas por el lado de la documentación científica.
Cada vez es más difícil: según un estudio publicado por la Association for Computing Machinery (ACM), distinguir medios sintéticos de auténticos se acerca a un ‘cara o sello’ pues el acierto promedio ronda el 50 %. Y también pasa lo contrario: textos humanos que son percibidos como hechos por IA y hasta penalizados. De hecho, un estudio de la Universidad de Stanford halló que el 97,8 % de los ensayos TOEFL escritos por no nativos fue marcado como IA por al menos un detector, por contener una escritura más previsible y menos diversa que los detectores confunden con lo ‘sintético’.
Por ello, si el producto es indistinguible, la obsesión tradicional por la “autoría” pierde importancia y se hace necesario replantear el foco. Lo que corresponde, entonces, es dejar claro quién dirige el proceso y se hace responsable por el contenido que, vale señalar, no plantea una simple dicotomía entre “hecho por IA” o “hecho por humano”, porque en realidad tiende a ser mixto y la línea se borra. En todo caso, vuela. “¿Este texto es realmente suyo?”, hoy esa pregunta tiene una respuesta mucho más complicada.
*Profesor Asociado - Escuela de Transformación Digital
Universidad Tecnológica de Bolívar