Archivo de la categoría: Tecnologías de la información

Escenarios y recursos para la enseñanza con tecnología: desafíos y retos.

Aveleyra, Ema E., y Melisa Proyetti Martino. Escenarios y recursos para la enseñanza con tecnología: desafíos y retos. Octaedro, 2022.

Texto completo

La educación está inmersa en un contexto de crisis y cambios que ha impactado en todos los niveles a nivel mundial. Es una oportunidad desafiante para que supuestos e interrogantes, modelos, métodos y prácticas de integración entre educación y tecnología tengan una impronta positiva en la enseñanza. No se debiera continuar con la dicotomía entre las modalidades presencial y virtual de la enseñanza o con la mera introducción de las tecnologías en el aula, sino avanzar en cómo a través de escenarios dinámicos y recursos tecnopedagógicos es posible mejorar la inclusión y la calidad de los aprendizajes.Este libro ofrece diferentes experiencias, propuestas y estudios que se estructuran en cinco bloques temáticos: Innovación docente, Investigación en Tecnología Educativa, Políticas y Gestión de las Tecnologías, Inclusión Digital, Aprendizaje en Red y Escenarios con Tecnología. Se espera que signifiquen un aporte para repensar y rediseñar la educación en este nuevo contexto que nos interpela.

Según Turnitin, el 3,5% de las consultas que pasaron por el detector de IA contenían más del 80% de texto escrito con IA

Kuykendall, By Kristal, y 05/30/23. «Turnitin: Of 38M Submissions Since April 4, 3.5% Had At Least 80% AI-Written Text -». Campus Technology. Accedido 2 de junio de 2023. https://campustechnology.com/articles/2023/05/turnitin-says-its-ai-detector-analyzed-38m-submissions-in-six-weeks.aspx.

Según Turnitin, el 3,5% de las consultas que pasaron por el detector de IA contenían más del 80% de texto escrito con IA, y algo menos de una décima parte de los envíos contenían al menos un 20% de texto escrito con IA.

Turnitin informó de que, de 38 millones de consultas realizadas desde el 4 de abril, aproximadamente el 3,5% de ellos contenían al menos un 80% de texto escrito por IA. Esto sugiere que hay una notable presencia de texto generado por IA en los envíos que Turnitin ha procesado.

De manera que en las primeras seis semanas de uso por parte de los educadores de la nueva función de detección de escritura por IA de Turnitin, ha llevado a la plataforma a ajustar el detector y a explicar mejor el significado y los índices de precisión de las puntuaciones de detección.

Las actualizaciones de la función de detección de IA inclyen:

  • Se ha añadido un asterisco a las puntuaciones inferiores al 20%: Ahora aparecerá un asterisco junto al indicador «puntuación» -o el porcentaje de un envío que se considera texto escrito con IA- cuando la puntuación sea inferior al 20%, ya que el análisis de los envíos hasta ahora muestra que los falsos positivos son mayores cuando el detector encuentra que menos del 20% de un documento está escrito con IA. El asterisco indica que la puntuación es menos fiable, según la entrada del blog.
  • Aumento del número mínimo de palabras: El número mínimo de palabras necesario para que el detector de IA funcione se ha aumentado de 150 a 300, porque el detector es más preciso cuanto más largo es un envío, dijo Chechitelli. «Los resultados demuestran que nuestra precisión aumenta con un poco más de texto, y nuestro objetivo es centrarnos en los escritos largos. Es posible que con el tiempo modifiquemos este requisito de palabras mínimas basándonos en la evaluación continua de nuestro modelo.»
  • Cambios en el análisis del detector de frases iniciales y finales: «También observamos una mayor incidencia de falsos positivos en las primeras o últimas frases de un documento», dijo Chechitelli. «Muchas veces, estas frases son la introducción o la conclusión en un documento. Como resultado, hemos cambiado la forma de agregar estas frases específicas para la detección con el fin de reducir los falsos positivos.»

Es importante señalar que la capacidad de Turnitin para detectar texto generado por IA se basa en sus algoritmos y bases de datos que comparan el texto enviado con las fuentes existentes para identificar posibles casos de plagio. Aunque Turnitin puede detectar casos en los que el texto generado por IA se ha copiado directamente de fuentes existentes, puede tener dificultades para identificar el plagio cuando el texto generado por IA es original y no procede de publicaciones existentes.

A medida que siga evolucionando el uso de la IA en la generación de texto, es posible que las herramientas de detección como Turnitin tengan que adaptarse y desarrollar nuevas técnicas para identificar y abordar eficazmente el plagio generado por IA. Las instituciones y organizaciones educativas también pueden necesitar establecer políticas y directrices específicas para abordar el uso de contenidos generados por IA y el plagio en entornos académicos.

Vale la pena mencionar que las cifras proporcionadas por Turnitin ponen de relieve la prevalencia del texto generado por IA, pero sería necesario realizar más análisis e investigaciones para comprender plenamente el impacto y las implicaciones del contenido generado por IA en el contexto de la integridad académica y la detección del plagio.

Los sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT pueden realizar análisis de datos a un coste de menos del 1% de lo que costaría contratar a un analista humano

South China Morning Post. «Study Shows ChatGPT Has Potential to Do Data Analysis at Fraction of Human Cost», 29 de mayo de 2023. https://www.scmp.com/tech/article/3222214/llms-chatgpt-can-perform-data-analysis-fraction-human-cost-comparable-performance-study.

Los resultados preliminares proceden de un estudio sobre LLM realizado por la Academia Damo de Alibaba y la Universidad Tecnológica Nanyang de Singapur. El coste de GPT-4, la última versión del LLM desarrollado por la start-up estadounidense OpenAI, es sólo el 0,45% de la contratación de un analista de datos senior, según un estudio.

El uso de grandes modelos lingüísticos (LLM) como GPT-4 en el análisis de datos cuesta menos del 1% de lo que cuesta contratar a un analista humano con resultados comparables, según un estudio reciente que pone de relieve la amenaza potencial que supone para la seguridad laboral la creciente adopción de la inteligencia artificial generativa (IA) en diversos sectores.

El coste de GPT-4, la última versión de la LLM desarrollada por la start-up estadounidense OpenAI, es sólo el 0,45% de la contratación de un analista de datos sénior que gane en el mercado unos 90.000 dólares anuales, o el 0,71% de un empleado de nivel subalterno, según las conclusiones de un estudio de unos investigadores de Damo Academy, la rama de investigación interna del gigante chino del comercio electrónico Alibaba Group Holding, y la Universidad Tecnológica Nanyang de Singapur, publicadas en el servidor de preprints arXiv (PDF).

En el estudio, los investigadores formularon preguntas y proporcionaron los datos, y automatizaron todo el proceso de análisis de datos utilizando GPT-4 para extraer y analizar los datos, con el fin de producir finalmente ideas y gráficos. Los resultados del análisis se compararon con los de analistas de datos humanos profesionales en términos de rendimiento, tiempo y costes.

Los experimentos demostraron que la GPT-4 no sólo es significativamente más barata que un analista de datos humano, sino también mucho más rápida a la hora de completar las tareas, según las conclusiones del estudio.

Sin embargo, el estudio señala que se necesitan más estudios antes de concluir que GPT-4 puede sustituir a los analistas de datos. GPT-4 también puede superar a un analista humano de nivel básico en términos de rendimiento, que se evaluó a través de una serie de métricas que incluían la corrección y fluidez en los gráficos y las percepciones que producían, y tiene un «rendimiento comparable» al de un analista de nivel superior, con ventajas que varían según los distintos casos y métricas.

En algunos casos, el modelo de IA consiguió superar a los analistas de datos humanos en cuanto a la corrección de las cifras y el análisis, y las percepciones que generaba GPT-4 tendían a ser más complejas, según el estudio. GPT-4 también obtuvo plena puntuación en alineación y fluidez a la hora de generar el análisis con textos gramaticalmente correctos.

Sin embargo, GPT-4 quedó por detrás de los humanos a la hora de mostrar datos correctos en los gráficos, así como en la presentación y el formato en algunos casos. A pesar de los errores en algunas cifras, GPT-4 podía generar análisis correctos, señalaba el estudio.

El estudio arroja nueva luz sobre la creciente aplicación de las GPT-4 en diversas industrias, donde se espera que mejoren la eficiencia pero también amenacen los puestos de trabajo humanos.

Las empresas tecnológicas chinas se apresuran a desarrollar sus propios servicios similares a ChatGPT. Alibaba está trabajando en su propia respuesta, llamada Tongyi Qianwen, que lanzó en abril para pruebas beta a clientes corporativos por invitación, semanas después de que Baidu diera a conocer su servicio Ernie Bot.

La propiedad de los contenidos generados por IA

Sheth, Sarang. «Who Owns AI-Generated Content? Understanding Ownership, Copyrighting, and How the Law Interprets AI-Generated Art – Yanko Design», 28 de mayo de 2023. https://www.yankodesign.com/2023/05/27/who-owns-ai-generated-content-understanding-ownership-copyrighting-and-how-the-law-interprets-ai-generated-art/.

El origen y la capacidad de los contenidos generados por IA han sido temas de larga data. El aprendizaje automático ha estado presente durante más de una década, permitiendo que las computadoras adquieran inteligencia al recopilar datos, analizarlos, «pensar» y «crear». Desde la histórica victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en 1996 en una partida de ajedrez, seguida por el triunfo del superordenador Watson de IBM en el programa Jeopardy en 2011, hasta la victoria de AlphaGo sobre el campeón europeo de Go Fan Hui en 2015 por 5 a 0, hemos presenciado hitos impresionantes. Sin embargo, atribuir exclusivamente la victoria a las computadoras o a los ingenieros que las crearon plantea cuestiones difíciles de dilucidar:

¿Es correcto afirmar que las computadoras han derrotado a sus contrapartes humanas? ¿O deberíamos considerar que los ingenieros que diseñaron y desarrollaron estas máquinas son los verdaderos vencedores? Además, si un automóvil Tesla autónomo llegara a causar un accidente mortal a un peatón, ¿a quién se le atribuiría la culpa? ¿A la inteligencia artificial en sí? ¿Al humano que estaba al volante? ¿O al equipo de ingenieros de Tesla que creó el algoritmo de conducción autónoma? Estas preguntas aún no tienen respuestas definitivas.

La propiedad de los contenidos generados por IA es un ámbito jurídico complejo y en evolución. En muchos casos, los términos y condiciones establecidos por las empresas, como Tesla, aclaran que la responsabilidad recae en el conductor y no en la inteligencia artificial del vehículo. Sin embargo, la asignación precisa de responsabilidad en casos como este es un desafío complejo y requiere una cuidadosa consideración legal y ética.

La propiedad de los contenidos generados por IA depende normalmente de la participación y contribución de los creadores humanos. En muchas jurisdicciones, la legislación sobre derechos de autor concede la propiedad a los creadores humanos de obras originales. Sin embargo, dado que los contenidos generados por IA son producidos por algoritmos sin participación humana directa, la cuestión de la propiedad se vuelve más compleja.

En algunos casos, el propietario de la IA puede ser considerado propietario del contenido que genera. Podría tratarse de la persona u organización que creó o entrenó el algoritmo de IA. Sin embargo, este enfoque no es aceptado universalmente, y algunos sostienen que el resultado de una IA no debería estar sujeto a la protección de los derechos de autor porque carece de la creatividad o autoría humanas necesarias.

Como alternativa, la propiedad puede atribuirse a la persona o entidad que proporcionó los datos utilizados para entrenar la IA. Por ejemplo, si una IA se entrena con un conjunto de datos de fotografías, la titularidad de los derechos de autor de esas fotografías puede influir en la titularidad del contenido generado por la IA.

Cabe señalar que algunas jurisdicciones han empezado a explorar marcos jurídicos que abordan específicamente los contenidos generados por IA. Por ejemplo, la Directiva sobre derechos de autor de la Unión Europea, adoptada en 2019, incluye disposiciones que establecen que la protección de los derechos de autor no debe aplicarse a las obras generadas por IA sin participación humana. Sin embargo, los estados miembros son responsables de implementar esta directiva en sus leyes nacionales, por lo que puede haber variaciones en cómo se interpreta y aplica esto.

En lo que respecta a los derechos de autor de las obras de arte generadas por IA, la capacidad de garantizar la protección de los derechos de autor puede depender de la participación de creadores humanos en el proceso creativo. Si un artista humano contribuye a la concepción o el diseño de la obra de arte generada por la IA, puede reclamar derechos de autor sobre ella. Sin embargo, si la IA genera de forma autónoma la obra de arte sin intervención humana, puede ser más difícil hacer valer la propiedad de los derechos de autor.

La interpretación de la legislación sobre derechos de autor y los contenidos generados por IA sigue evolucionando, y las distintas jurisdicciones pueden adoptar enfoques diferentes. Es esencial consultar con profesionales del derecho versados en la propiedad intelectual y la ley de IA para comprender las implicaciones y normativas específicas de cada jurisdicción.

Acusan a Amazon de violar la ley de privacidad infantil al conservar para siempre las grabaciones de voz de los niños con «Alexa» y socavar las peticiones de borrado de los padres

«FTC and DOJ Charge Amazon with Violating Children’s Privacy Law by Keeping Kids’ Alexa Voice Recordings Forever and Undermining Parents’ Deletion Requests | Federal Trade Commission». Accedido 1 de junio de 2023.

Ver noticia

La Comisión Federal de Comercio y el Departamento de Justicia exigirán a Amazon que revise sus prácticas de supresión de datos y aplique estrictas salvaguardias de privacidad para resolver las acusaciones de que la empresa infringió la norma COPPA (Children’s Online Privacy Protection Act Rule) y engañó a los padres y usuarios del servicio de asistente de voz Alexa sobre sus prácticas de supresión de datos.

Según una denuncia presentada por el Departamento de Justicia en nombre de la FTC, Amazon impidió que los padres ejercieran sus derechos de eliminación en virtud de la Regla COPPA, conservó datos sensibles de voz y geolocalización durante años y los utilizó para sus propios fines, mientras ponía los datos en riesgo de daño por acceso innecesario.

«El historial de Amazon de engañar a los padres, conservar indefinidamente las grabaciones de los niños y hacer caso omiso de las solicitudes de supresión de los padres violó la COPPA y sacrificó la privacidad en aras de los beneficios», dijo Samuel Levine, Director de la Oficina de Protección del Consumidor de la FTC. «La COPPA no permite a las empresas conservar los datos de los niños para siempre por ningún motivo, y menos para entrenar sus algoritmos».

En virtud de la propuesta de orden judicial federal presentada también por el DOJ, se exigirá a Amazon que elimine las cuentas inactivas de menores y determinadas grabaciones de voz e información de geolocalización, y se le prohibirá utilizar esos datos para entrenar sus algoritmos. La orden propuesta debe ser aprobada por el tribunal federal para entrar en vigor.

Según la demanda, Amazon aseguró de forma destacada y reiterada a sus usuarios, incluidos los padres, que podían eliminar las grabaciones de voz recogidas por su asistente de voz Alexa y la información de geolocalización recopilada por la aplicación Alexa. Sin embargo, la empresa incumplió estas promesas cuando conservó parte de esta información durante años y utilizó los datos que retuvo ilegalmente para ayudar a mejorar su algoritmo Alexa, según la denuncia.

ChatGPT: la inteligencia artificial y la generación de textos académicos. Planeta biblioteca 2023/05/31

ChatGPT: la inteligencia artificial y la generación de textos académicos.

Planeta biblioteca 2023/05/31

ESCUCHAR EL PROGRAMA

Ir a descargar

Video Conferencia Argentina

Video «Cómo funciona CHATGPT»

ChatGPT es un modelo de lenguaje basado en IA desarrollado por OpenAI que puede ser una herramienta valiosa para los educadores. Permite interactuar con un asistente virtual inteligente para obtener respuestas y generar ideas sobre tendencias. Sin embargo, su uso plantea preocupaciones éticas y de privacidad, como el acceso y uso indebido a datos personales, el sesgo algorítmico, el plagio académico y las implicaciones de la toma de decisiones automatizada en temas sensibles.

Inteligencia Artificial, Ética y Creatividad Artística: actividades

Inteligencia Artificial, Ética y Creatividad Artística: actividades. Santiago de Chile: Ministerio de Educación, 2023

Texto completo

Programa de inteligencia artificial para 7° básico a I medio: fundamentos, ética y creatividad artística, desarrollado para fomentar el trabajo y reforzar la capacidad creativa e imaginativa de niñas, niños y adolescentes.

Promueve la discusión sobre temas éticos en torno a la Inteligencia Artificial generativa, junto al plan de estudios del MIT “Creative AI: A middle school curriculum about Creativity, Generative AI and Ethics” (Inteligencia artificial creativa: un currículum sobre creatividad, inteligencia artificial generativa y ética para la enseñanza media), en español.

Compuesto por 6 módulos con actividades autoexplicativas y recursos para el trabajo teórico y práctico (suma equivalente a 14 clases de 45 minutos). Está desarrollado para las asignaturas de Tecnología e Historia, Geografía y Ciencias Sociales de 7° básico a I medio, con oportunidades de integración curricular con Artes Visuales, Historia, Geografía y Ciencias Sociales y Orientación. Estas actividades son perfectamente adaptables, a otras asignaturas o niveles, así como a talleres y actividades extracurriculares.

Guía para Docentes – Cómo usar ChatGPT para potenciar el aprendizaje activo

Guía para Docentes – Cómo usar ChatGPT para potenciar el aprendizaje activo. Santiago de Chile: Ministerio de Educación, 2023

Texto completo

En el marco del fortalecimiento de la Ciudadanía Digital impulsado por el Mineduc, este documento ofrece una guía práctica para que los y las docentes exploren cómo aprovechar estas nuevas herramientas para potenciar el aprendizaje activo de los y las estudiantes.

El 85% de los trabajadores estadounidenses han utilizado herramientas de IA para realizar tareas en el trabajo

«Insights from American Workers: A Survey on AI in the Workplace». Checkr. Accedido 30 de mayo de 2023. https://checkr.com/resources/articles/ai-workplace-survey-2023.

En el panorama tecnológico en rápida evolución, ha surgido una tendencia que ha cambiado las reglas del juego para las empresas de todo el mundo: la adopción generalizada de la Inteligencia Artificial (IA) en el lugar de trabajo. A medida que nos adentramos en 2023, la IA ha pasado de ser una palabra de moda a una fuerza transformadora que está revolucionando la forma en que las organizaciones operan, innovan e interactúan con sus clientes.

Checkr encuestó a trabajadores estadounidenses de cuatro generaciones para conocer sus opiniones sobre la adopción de herramientas de IA generativa en el trabajo; si los trabajadores creen que la IA podría sustituirles algún día; su uso de herramientas de IA en el trabajo; cómo podría afectar la IA a los puestos de trabajo y a la remuneración en 2023; el impacto de la IA en el equilibrio entre la vida laboral y personal; qué generación de trabajadores teme más el papel de la IA en el lugar de trabajo, y mucho más.

  • El 85% de los trabajadores estadounidenses han utilizado herramientas de IA para realizar tareas en el trabajo. Los Millennials lideran el grupo con un 89% que afirma haber utilizado la IA en el trabajo.
  • El 69% de los trabajadores estadounidenses -el 63% de los Boomers, el 65% de los Gen Xers, el 76% de los Millennials y el 71% de los Gen Zers- afirman estar de acuerdo o dudar si contar a sus jefes el uso de la IA en el trabajo por miedo a ser sustituidos por las herramientas que utilizan.
  • El 79% de los trabajadores estadounidenses se sienten presionados para aprender más sobre las herramientas de IA. Los Millennials lideran el grupo con un 85% sintiendo la mayor presión en el trabajo.
  • El 57% de los trabajadores estadounidenses -el 53% de los Boomers, el 49% de los Gen Xers, el 59% de los Millennials y el 65% de los Gen Xers- afirman que aceptarían un recorte salarial a cambio de una semana laboral de cuatro días con IA.
  • El 86% de los trabajadores estadounidenses -85% de los Boomers, 82% de los Gen Xers, 84% de los Millennials y 92% de los Gen Zers- afirmaron que aceptarían un recorte salarial para trabajar menos, en general, si la IA pudiera ayudarles a realizar todo su trabajo.
  • El 79% de los trabajadores estadounidenses -el 75% de los Boomers, el 81% de los Gen Xers, el 82% de los Millennials y el 76% de los Gen Zers- afirmaron tener miedo o estar indecisos sobre si la IA podría suponer una reducción salarial para las personas en sus puestos.
  • El 74% de los trabajadores estadounidenses -el 71% de los Boomers, el 70% de los Gen Xers, el 81% de los Millennials y el 73% de los Gen Zers- afirmaron estar de acuerdo o indecisos sobre la posibilidad de que la adopción de herramientas de IA les lleve a perder sus puestos de trabajo.
  • El 67% de los trabajadores estadounidenses -el 59% de los Boomers, el 61% de los Gen Xers, el 77% de los Millennials y el 69% de los Gen Zers- afirmaron que gastarían su propio dinero en mejorar sus conocimientos sobre IA para evitar ser sustituidos.
  • El 74% de los estadounidenses -el 70% de los Boomers, el 69% de los Gen Xers, el 78% de los Millennials y el 79% de los Gen Zers- dijeron que creen que se van a producir despidos por IA en los próximos seis meses a dos años.

En conclusión: la IA se utiliza cada vez más en diversos aspectos del trabajo, desde la automatización de tareas repetitivas hasta el análisis avanzado de datos y la toma de decisiones.

Herramientas gratuitas para detectar tesis, trabajos de investigación, tareas, documentación y blogs generados por modelos de IA. ChatGPT, GPT-4, Bard y Claude

«Top 10 Tools for Detecting ChatGPT, GPT-4, Bard, and Claude». KDnuggets (blog). Accedido 30 de mayo de 2023. https://www.kdnuggets.com/top-10-tools-for-detecting-chatgpt-gpt-4-bard-and-claude.html.

Vivimos en una época de auge de la inteligencia artificial (IA), en la que cada semana aparecen nuevos modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) que pueden escribir como los humanos. Estos modelos pueden generar contenidos muy creativos y, por desgracia, algunos estudiantes y profesionales los utilizan indebidamente para plagiar.

Como resultado, las herramientas de detección de IA se han convertido en algo esencial en todas las aulas, lugares de trabajo e institutos de investigación. Todas las herramientas mencionadas en este blog son gratuitas, y algunas de ellas incluso vienen con extensiones de Chrome para que puedas detectar contenidos sobre la marcha.

  1. GPTZero

GPTZero se ha mejorado significativamente. Ahora es muy preciso, fácil de usar e incluye una extensión para Chrome. Puede utilizarlo para detectar una amplia gama de texto generado por IA, incluido el texto de los últimos modelos como Bard (PalM 2), ChatGPT, GPT-4 y otros modelos de código abierto. Además, es rápido y resalta el texto generado para facilitar su identificación.

  1. OpenAI AI Text Classifier

AI Text Classifier de OpenAI es muy preciso, pero no proporciona información adicional sobre el contenido. Funciona para New Bard, ChatGPT, GPT-4 y otros modelos basados en LLaMA.

  1. CopyLeaks

CopyLeaks. Es un verificador de plagio rápido y preciso que viene con una simple extensión de Chrome. Incluso puedes pasar el ratón sobre el texto resaltado para comprobar la popularidad de la IA. Puede detectar Bard, ChatGPT, GPT-4 y otros grandes modelos lingüísticos (LLM).

  1. Typeset

Academic AI Detector es un poco diferente de las otras herramientas mencionadas. Es muy preciso, pero se diseñó específicamente para detectar contenido académico en PDF. No hay opción de copiar y pegar por el momento, pero el equipo técnico está trabajando para añadir esa característica. Puedes cargar cualquier tipo de trabajo académico como PDF y Typeset generará resultados. Typeset detecta contenido generado por Bard, ChatGPT y HuggingChat, y lo ha detectado todo con precisión.

  1. Moderación de Hive

La detección de contenidos generados por AI Generative Content Detection a veces identifica erróneamente contenidos generados por humanos como IA. Para garantizar resultados fiables, es aconsejable disponer de una herramienta de respaldo cuando se utilice como recurso principal. Además, ofrece la capacidad de detectar imágenes generadas por IA de plataformas como DALL-E, Midjourney y Stable Diffusion.

  1. Content at Scale

AI Content Detector de Content at Scale es fácil de usar y produce informes bastante precisos sobre predictibilidad, probabilidad y patrón. Funciona con todo tipo de modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) más recientes y destaca el contenido en función de la probabilidad variable de que la IA genere trabajo…

  1. Hello Simple AI

 ChatGPT Detector de Hello Simple AI es una herramienta gratuita y de código abierto que puede utilizarse para detectar texto generado por ChatGPT. Está alojada en Hugging Face Spaces y proporciona resultados rápidos y bastante precisos. El detector no es tan preciso como OpenAI AI Text Classifier, pero proporciona dos métricas (GLTR y probabilidad PPL) que pueden ayudar a determinar si el contenido está generado por IA o no.

  1. OpenAI Detector

OpenAI Detector es una herramienta gratuita y de código abierto que puede utilizarse para detectar texto generado por el modelo de lenguaje GPT de OpenAI. Está alojado en Hugging Face Spaces y proporciona resultados rápidos. Sin embargo, el detector puede ser muy impreciso, especialmente cuando se trata de detectar versiones más recientes de los modelos de OpenAI y otros modelos de lenguaje de gran tamaño de código abierto.

  1. AI Detector 

AI Detector  es una herramienta bastante precisa que puede utilizarse para detectar texto generado por ChatGPT, Bard y otras versiones antiguas de grandes modelos lingüísticos (LLM). Sin embargo, no es capaz de detectar versiones más recientes de LLM. Esto se debe a que funciona analizando la sintaxis y la semántica del texto, y los LLM más recientes son mejores generando texto que no se distingue del texto escrito por humanos.

  1. Writer.com

El Detector de Contenido AI de Writer se presenta como la opción menos precisa con una limitación de 1500 caracteres. Sirve como solución alternativa cuando otras herramientas no están disponibles o son ineficaces.