Prillaman, McKenzie. «‘ChatGPT Detector’ Catches AI-Generated Papers with Unprecedented Accuracy». Nature, 6 de noviembre de 2023. https://doi.org/10.1038/d41586-023-03479-4.

Los grandes modelos lingüísticos como ChatGPT pueden generar textos que parecen auténticos a la velocidad del rayo, si bien, la gran mayoría de editores de revistas rechazan los modelos lingüísticos como autores de manuscritos. Por tanto, se necesita inmediatamente un medio para distinguir con precisión el texto generado por humanos del generado por inteligencia artificial (IA).

Según un estudio publicado el 6 de noviembre en Cell Reports Physical Science, una herramienta de aprendizaje automático puede identificar fácilmente cuándo los documentos de química están escritos utilizando el chatbot ChatGPT. El clasificador especializado, que superó a dos detectores de inteligencia artificial (IA) existentes, podría ayudar a las editoriales académicas a identificar documentos creados por generadores de texto de IA.

Se trata de un detector preciso de texto de IA para revistas científicas probando su capacidad en una serie de situaciones complejas, incluido el texto humano de una amplia variedad de revistas de química, el texto de IA del modelo de lenguaje más avanzado disponible públicamente (GPT-4) y, lo que es más importante, el texto de IA generado mediante mensajes diseñados para ocultar el uso de IA. En todos los casos, los textos humanos y de IA se asignaron con gran precisión. El texto generado por ChatGPT puede detectarse fácilmente en las revistas de química; este avance es un requisito previo fundamental para entender cómo afectará la generación automatizada de texto a las publicaciones científicas de ahora en adelante.

«La mayoría de la comunidad de análisis de texto busca un detector realmente general que funcione en cualquier cosa», dice la coautora Heather Desaire, una química de la Universidad de Kansas en Lawrence. Pero al crear una herramienta que se centra en un tipo específico de documento, «realmente estábamos buscando la precisión».

Los hallazgos sugieren que los esfuerzos para desarrollar detectores de IA podrían mejorar al adaptar el software a tipos específicos de escritura, dice Desaire. «Si puedes construir algo rápidamente y fácilmente, entonces no es tan difícil construir algo para diferentes dominios».