¡Coño, qué ‘vaina’ esta! OpenAI, uno de los laboratorios de inteligencia artificial más sonados, ha soltado la bomba: le van a poner una especie de firma digital, o como le llaman ellos, ‘marcas de agua invisibles’, a todos los textos que se generen con ChatGPT en la Unión Europea. Esto es un ‘coro’ que busca más transparencia, siguiendo las normativas europeas en la movida de la IA, para que se sepa de dónde viene la chercha: si es de un humano o de una máquina.
Esta no es una marca de agua visible, para nada. La técnica que prepara OpenAI, conocida como ‘textGrain’, es un tigueraje más sofisticado. De acuerdo a la noticia, no mete caracteres ocultos ni espacios invisibles. Lo que hace es que elige las palabras del texto con un criterio estadístico, metiendo un patrón que, aunque no se vea, se puede identificar después. Es una estrategia similar a la que ya usan otros modelos de IA en Europa, como los de Anthropic.
Asegún el reporte, la aplicación de este ‘textGrain’ no va a ser global de una vez. OpenAI ha dicho que, por ahora, se implementará solo en la Unión Europea, como si fuera un piloto a gran escala para ver cómo funciona el ‘relajo’ en condiciones reales. Sin embargo, si usas la API de OpenAI, tienes la opción de activar esta huella estadística en algunos de sus modelos, no importa dónde estés, lo que es un chulo para los desarrolladores.
Ahora, no podemos ‘coger esa’ de que esta vaina es infalible, porque no lo es. El propio OpenAI reconoce que su tecnología tiene sus bemoles. Si a un texto generado por IA le meten mano, le cambian unas cuantas palabras o le modifican la estructura, la huella se puede diluir fácilmente. La noticia detalla que, si se sustituye el 10% de las palabras de un texto de 400 tokens por sinónimos, la detección baja de un 92% a un 66%. Y si le meten más cambios, un 25%, la detección se desploma hasta un 17%.
Otro asunto es que, si un texto es muy corto, se pone la cosa más difícil para encontrar ese patrón estadístico. En esos casos, un texto de IA podría pasar por hecho por un humano. Y no solo eso, la misma herramienta de detección puede soltar ‘falsos positivos’, o sea, decir que un texto hecho por una persona en verdad lo hizo una IA. ¡Imagínate tú el embrollo que se puede armar con eso!
Durante las pruebas de OpenAI que menciona la nota, con un objetivo de 1% de falsos positivos, la herramienta identificó el 80% de los textos de 200 tokens. La cosa mejora con textos más largos, llegando a un 95% de aciertos en textos de 400 tokens. Esto nos deja claro que, aunque ‘textGrain’ es un avance, tiene limitaciones que hay que sopesar bien al querer adivinar si un escrito salió de una IA o de un ser humano. No es un botón mágico, klk.
Finalmente, es clave entender que, aunque esta vaina funcione, no puede decirte cuánto del contenido es de la IA y cuánto es trabajo de uno. Tampoco te dice quién fue el usuario, qué ‘prompt’ usó, ni qué conversación tuvo con el ‘chatbot’. Según la noticia, OpenAI sí usa otros estándares como C2PA y SynthID para firmar imágenes y audios. Pero para los textos, ‘textGrain’ solito no da el palo completo. Todavía falta terreno por recorrer.
En fin, esta movida de las ‘marcas de agua invisibles’ de OpenAI es un paso importante para darle más transparencia a la inteligencia artificial, especialmente con las regulaciones que vienen. Pero como todo en la vida, tiene sus pros y sus contras, y no es una solución perfecta. Lo que sí es seguro es que el ‘tigueraje’ tecnológico sigue su curso y cada vez nos sorprende con una vaina nueva. Hay que estar atento y no quedarse atrás.
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Ingeniero de Sistemas especializado en Inteligencia Artificial y Automatización de Procesos. Con una trayectoria enfocada en la convergencia entre tecnología de vanguardia y comunicación digital, Ramón lidera la implementación de modelos generativos aplicados al periodismo dominicano. Su trabajo garantiza que la información que llega a la diáspora no solo mantenga nuestra identidad “del patio”, sino que cumpla con los más altos estándares de veracidad y optimización técnica de la web moderna (2026).
