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La compraventa de autorías científicas: un análisis de Nature destapa el mercado global del fraude académico

Research Information. 2026. “Paper Mills Expose Global Market for Authorship Fraud, Nature Analysis Finds.” Research Information, 27 de abril de 2026. https://www.researchinformation.info/news/paper-mills-expose-global-market-for-authorship-fraud-nature-analysis-finds

Un análisis publicado por Nature revela la existencia de un mercado internacional altamente organizado dedicado a la venta de autorías científicas, una de las manifestaciones más preocupantes del fraude en la comunicación académica. La investigación recopiló una base de datos con más de 18.700 anuncios publicados entre marzo de 2020 y abril de 2026 por siete grandes paper mills —empresas que producen artículos científicos fraudulentos o de escasa calidad y comercializan puestos de autoría—, poniendo de manifiesto que estas prácticas se han convertido en una industria transnacional con un elevado volumen económico.

El estudio muestra que el precio por ocupar la posición de primer autor oscila desde 57 dólares hasta más de 5.600 dólares, con una mediana cercana a los 800 dólares. Las ofertas se difundían principalmente mediante canales de Telegram y páginas web especializadas, dirigidas especialmente a investigadores sometidos a fuertes presiones para publicar, procedentes de regiones como Oriente Medio, Asia Central, Europa del Este e India. Además de artículos científicos, algunas organizaciones ofrecían también autorías en libros, patentes, premios académicos e incluso otros servicios destinados a mejorar artificialmente el prestigio profesional de los clientes.

Los investigadores sostienen que estos negocios van mucho más allá de la producción de manuscritos falsificados. En realidad, operan como empresas especializadas en la manipulación de la reputación científica, aprovechando un sistema académico donde las publicaciones siguen siendo el principal indicador para acceder a promociones, financiación y reconocimiento profesional. Esta dinámica alimenta un mercado que responde directamente a la presión del modelo de «publicar o perecer».

La investigación también demuestra que una parte de estos trabajos fraudulentos consigue superar los procesos editoriales y llegar a revistas científicas de prestigio. Al comparar cientos de anuncios con publicaciones reales, los autores identificaron 53 artículos publicados cuyos títulos coincidían con las ofertas de venta de autoría; únicamente cinco habían sido retractados. Entre las revistas afectadas aparecen publicaciones de grandes editoriales internacionales como Springer Nature, Wiley, Elsevier, Frontiers y Taylor & Francis, además de actas de congresos del IEEE, lo que evidencia que incluso los sistemas editoriales más consolidados siguen siendo vulnerables a estas prácticas.

El estudio concluyó que ocupar la posición de primer autor tiene un coste medio cercano a los 800 dólares, con precios que oscilan entre 57 y más de 5.600 dólares. Los resultados se describen en un preprint enviado al repositorio arXiv. La base de datos también pone de manifiesto el alcance internacional de las paper mills. Los investigadores localizaron anuncios en Telegram relacionados con operaciones en India, Irak y Uzbekistán, además de miles de anuncios procedentes de sitios web vinculados a empresas establecidas en Rusia, Letonia, Kazajistán y Ucrania. Las siete paper mills analizadas anunciaban la venta de puestos de autoría en artículos científicos, mientras que algunas también ofrecían la posibilidad de figurar como autores de libros de texto, patentes y otros productos académicos, además de servicio relacionados con la obtención de premios y reconocimientos académicos.

El análisis también sugiere que algunos manuscritos producidos por estas organizaciones llegan a publicarse. Los periodistas de Nature revisaron más de 600 anuncios vinculados a unos 400 artículos e identificaron 53 trabajos publicados cuyos títulos coincidían con los de los anuncios. Solo cinco de ellos habían sido retractados.

Los autores consideran que la base de datos recopilada puede convertirse en una herramienta valiosa para editores y editoriales científicas. El análisis de los anuncios permitirá desarrollar mecanismos automáticos para detectar manuscritos sospechosos, identificar revistas especialmente expuestas y comprender mejor las estrategias comerciales empleadas por estas organizaciones. En un contexto donde el fraude científico evoluciona rápidamente y se beneficia de nuevas tecnologías y plataformas digitales, disponer de este tipo de información resulta esencial para reforzar la integridad de la investigación y proteger la credibilidad de la literatura científica.

Descubren una red de 80.000 citas fraudulentas ocultas en los metadatos de publicaciones científicas

Besançon, Lonni; Cabanac, Guillaume; Labbé, Cyril; Magazinov, Alexander; di Scala, Jules; Tkaczyk, Dominika; Weber-Boer, Kathryn (2025). Detection of metadata manipulations: Finding sneaked references in the scholarly literature. Preprint enviado a Journal of the Association for Information Science and Technology (JASIST). arXiv:2501.03771. Disponible en: arXiv – Detection of metadata manipulations

La investigación demuestra que la infraestructura global de comunicación científica presenta una vulnerabilidad crítica: es posible manipular artificialmente el impacto académico insertando citas inexistentes en los metadatos de un artículo sin alterar el documento publicado, comprometiendo así la fiabilidad de los sistemas internacionales de evaluación basados en citación. Los resultados son extraordinariamente reveladores. El análisis de 4.077 documentos identificó más de 80.000 referencias fraudulentas insertadas artificialmente, distribuidas en 2.787 artículos manipulados.

Este trabajo constituye una de las investigaciones más inquietantes y relevantes de los últimos años en el ámbito de la integridad científica, al revelar una nueva forma de manipulación bibliométrica basada en la inserción de lo que los autores denominan “sneaked references” o referencias infiltradas. Se trata de citas que no aparecen en el texto visible ni en la bibliografía real de un artículo científico, pero que sí son introducidas artificialmente en los metadatos depositados en infraestructuras académicas como Crossref, permitiendo que sistemas bibliométricos las contabilicen como citas legítimas. El hallazgo cuestiona directamente la fiabilidad de numerosos indicadores de impacto científico utilizados globalmente, desde el índice h hasta métricas institucionales empleadas en rankings universitarios, financiación de proyectos o evaluación académica.

El estudio se centra inicialmente en el caso del International Journal of Innovative Science and Research Technology (IJISRT), una revista en la que los investigadores detectaron un patrón sistemático de inserción fraudulenta de referencias adicionales durante el registro de metadatos. Estas referencias eran invisibles para cualquier lector que consultara el PDF del artículo, pero aparecían en los registros enviados a Crossref, generando citas falsas que beneficiaban principalmente a artículos publicados en la misma revista. Este mecanismo constituye una variante sofisticada del conocido fenómeno del citation gaming, es decir, estrategias destinadas a inflar artificialmente el número de citas recibidas por revistas o artículos con el fin de mejorar indicadores de impacto y reputación científica.

Para detectar esta anomalía, los autores diseñan dos metodologías automatizadas innovadoras. La primera consiste en comparar la lista de referencias depositadas en los metadatos de Crossref con las referencias extraídas automáticamente del PDF mediante herramientas como GROBID, especializada en extracción estructurada de documentos académicos. La segunda técnica compara directamente el texto completo extraído del PDF con las cadenas textuales almacenadas en los registros de referencias de Crossref, utilizando algoritmos de similitud textual como la distancia de Levenshtein implementada en bibliotecas como RapidFuzz. Ambas metodologías buscan determinar si una referencia registrada en el sistema realmente aparece en el documento original o si ha sido añadida clandestinamente en la fase de indexación.

Los resultados son extraordinariamente reveladores. El análisis de 4.077 documentos identificó más de 80.000 referencias fraudulentas insertadas artificialmente, distribuidas en 2.787 artículos manipulados. Algunos artículos beneficiados llegaron a recibir cientos de citas indebidas, alcanzando cifras completamente anómalas en plataformas como Digital Science Dimensions o OpenAlex OpenAlex. El caso más extremo documentado en el artículo corresponde a un DOI que aparecía acreditado con aproximadamente 1.700 citas en Dimensions y 1.800 en OpenAlex, aunque una parte sustancial de esas citas provenían exclusivamente de referencias falsas introducidas en metadatos y nunca presentes en publicaciones reales. Esto demuestra que la manipulación logró atravesar múltiples sistemas de agregación científica y afectar directamente bases de datos utilizadas mundialmente para evaluar investigación.

Uno de los aspectos más preocupantes del estudio es que esta manipulación ocurre en una capa invisible para la mayoría de investigadores, bibliotecarios y evaluadores científicos. Tradicionalmente, las malas prácticas en citación implicaban añadir citas irrelevantes dentro del propio artículo, mediante coerción editorial o acuerdos entre autores. Sin embargo, el mecanismo identificado aquí opera después de la publicación, en el nivel de los metadatos depositados en infraestructuras centrales del ecosistema científico. Esto significa que incluso artículos perfectamente legítimos pueden convertirse, sin conocimiento de sus autores, en vehículos para generar citas artificiales que alteren métricas globales. El problema deja de ser un asunto editorial aislado para convertirse en una vulnerabilidad sistémica de la infraestructura internacional de comunicación científica.

Los investigadores intentaron además escalar el análisis a gran escala examinando más de 47 millones de documentos científicos procesados por Dimensions desde el año 2000, con el objetivo de detectar patrones similares en toda la literatura académica mundial. Aunque el procesamiento masivo presenta limitaciones técnicas, especialmente en la extracción automática de referencias desde archivos PDF, el estudio demuestra que existen mecanismos potenciales para auditar grandes volúmenes de literatura científica y detectar patrones anómalos de citación. Los autores también exploraron heurísticas basadas en referencias duplicadas dentro de registros Crossref como posible señal temprana de manipulación sistemática.

El artículo plantea profundas implicaciones para todo el ecosistema de comunicación científica. Si plataformas como Crossref, OpenAlex, Scopus o sistemas derivados utilizan metadatos potencialmente manipulados, entonces gran parte de los indicadores bibliométricos contemporáneos podrían estar sujetos a distorsiones invisibles. Los autores reclaman mecanismos de auditoría más rigurosos por parte de infraestructuras académicas, validaciones automáticas entre texto completo y metadatos depositados, así como mayor vigilancia sobre prácticas editoriales sospechosas. Más allá del caso específico investigado, el estudio abre una discusión fundamental sobre la fragilidad de los sistemas de evaluación científica contemporáneos y sobre cómo la obsesión por las métricas cuantitativas puede incentivar nuevas formas de fraude cada vez más sofisticadas y difíciles de detectar.

La inteligencia artificial empieza a distorsionar el mercado inmobiliario: cuando el piso anunciado no existe realmente

Vincent, James. “AI Is Cursing Renters With the Promise of Impossible Homes.” The Verge, June 22, 2026. The Verge

Un reportaje reciente publicado por The Verge analiza una nueva consecuencia inesperada del auge de la inteligencia artificial generativa: su creciente uso en el mercado inmobiliario para alterar digitalmente fotografías de viviendas y hacer que pisos o apartamentos parezcan mucho más atractivos de lo que realmente son. La práctica, conocida como virtual staging, no es completamente nueva, pero la incorporación de herramientas de IA generativa ha reducido drásticamente el coste y el tiempo necesario para modificar imágenes, permitiendo a agencias inmobiliarias transformar digitalmente espacios deteriorados, vacíos o poco atractivos en viviendas aparentemente luminosas, modernas y perfectamente equipadas. El resultado es un aumento significativo del riesgo de publicidad engañosa para compradores e inquilinos.

El artículo recoge numerosos testimonios de personas que, tras encontrar anuncios prometedores en plataformas de alquiler, acudieron a visitar inmuebles que poco o nada tenían que ver con las imágenes publicadas. En algunos casos, la inteligencia artificial había añadido chimeneas inexistentes, modificado cocinas envejecidas, incorporado mobiliario ficticio o cambiado completamente la percepción espacial de las habitaciones, haciendo que pequeños estudios urbanos parecieran apartamentos mucho más amplios. Para quienes buscan vivienda en mercados especialmente tensionados como New York City, esto implica dedicar más tiempo a verificar cada anuncio y aumenta la frustración en procesos de búsqueda ya de por sí complejos.

El debate ético se ha trasladado rápidamente al sector inmobiliario. Algunos profesionales defienden que herramientas como el virtual staging pueden ser útiles para mostrar el potencial decorativo o de reforma de una vivienda, del mismo modo que tradicionalmente se utilizaban decoradores para preparar una casa antes de venderla. Plataformas especializadas como Virtual Staging AI permiten actualmente generar estas transformaciones en cuestión de segundos y a costes mínimos frente a la decoración física tradicional. Sin embargo, la línea que separa la visualización legítima del engaño deliberado se vuelve cada vez más difusa cuando la IA modifica elementos estructurales o elimina defectos relevantes del inmueble.

La preocupación regulatoria comienza a crecer. En estados como California ya existen normativas que exigen informar explícitamente cuando una imagen inmobiliaria ha sido alterada mediante inteligencia artificial. Otros mercados han empezado a estudiar regulaciones similares ante el aumento de denuncias relacionadas con anuncios engañosos. Expertos del sector advierten que la facilidad con la que la IA permite construir representaciones falsas puede erosionar seriamente la confianza digital en plataformas de compraventa y alquiler, del mismo modo que ya ocurre con los deepfakes en otros ámbitos.

Más allá del sector inmobiliario, este fenómeno revela una cuestión más amplia: la inteligencia artificial no solo automatiza procesos, sino que también amplifica viejas prácticas de manipulación comercial dándoles una apariencia de realismo mucho más sofisticada. En un contexto donde gran parte de las decisiones económicas se toman a partir de imágenes vistas en internet, la capacidad de la IA para crear espacios convincentes pero inexistentes obliga a replantear conceptos fundamentales como autenticidad visual, transparencia comercial y protección del consumidor. Lo que hasta hace poco era simplemente marketing agresivo se está convirtiendo, gracias a la IA generativa, en una nueva forma de distorsionar digitalmente la realidad cotidiana.

Deepfakes al asalto de tu cuenta bancaria: la nueva frontera del fraude con imágenes

The Atlantic. “Deepfakes Are Coming for Your Bank Account.” The Atlantic, mayo de 2026. https://www.theatlantic.com/technology/2026/05/chatgpt-images-deepfakes-fraud/687023/

El artículo analiza cómo los nuevos modelos de generación de imágenes mediante inteligencia artificial están transformando el fraude digital. Según The Atlantic, la amenaza ya no se limita a los tradicionales deepfakes de celebridades o líderes políticos, sino que se desplaza hacia falsificaciones mucho más cotidianas y peligrosas: alertas bancarias falsas, transferencias simuladas, documentos médicos, recetas, identificaciones oficiales, facturas o capturas de pantalla aparentemente auténticas. Estas imágenes resultan especialmente convincentes porque las herramientas actuales han mejorado notablemente en la reproducción de texto legible y diseño visual realista.

El reportaje pone el foco en la facilidad con la que un usuario puede generar material fraudulento. El autor explica que logró producir más de cien imágenes engañosas con poco esfuerzo, demostrando que la barrera técnica para cometer este tipo de delitos se ha reducido drásticamente. Antes, elaborar falsificaciones sofisticadas requería conocimientos avanzados de edición gráfica; ahora basta con introducir instrucciones en lenguaje natural. Esto democratiza el fraude y multiplica los riesgos para particulares, empresas e instituciones.

Uno de los aspectos más preocupantes es el uso de estas imágenes en estafas personalizadas. Una persona podría recibir un supuesto recibo de Uber, una alerta de Chase Bank o una confirmación de transferencia inexistente acompañada de un enlace malicioso. Al tratarse de documentos visualmente creíbles, la víctima puede reaccionar con rapidez y caer en ataques de phishing. El problema no es solo la calidad técnica de la imagen, sino la capacidad de combinarla con ingeniería social para manipular emociones como la urgencia, el miedo o la confusión.

El texto también cuestiona la eficacia de las salvaguardas implantadas por las empresas tecnológicas. Aunque OpenAI y Google incorporan políticas de uso, marcas de agua o metadatos para identificar imágenes generadas por IA, estas medidas pueden eliminarse fácilmente mediante capturas de pantalla, recortes o nuevas conversiones de archivo. En la práctica, los mecanismos de seguridad van por detrás de la rapidez con la que evolucionan las herramientas de generación visual.

Para concluir, el artículo sostiene que el mayor peligro no reside en los grandes engaños mediáticos, sino en los “microdeepfakes”: falsificaciones dirigidas a personas concretas para vaciar cuentas, obtener datos personales o engañar a familiares. En lugar de alterar elecciones o provocar crisis geopolíticas, estos fraudes erosionan la confianza diaria en mensajes, imágenes y comunicaciones digitales. La conclusión es clara: el desafío ya no es futurista, sino inmediato, y exige respuestas coordinadas entre tecnológicas, bancos, reguladores y ciudadanía.

La IA contra sí misma: Google intensifica la lucha contra los anuncios fraudulentos

Huamani, K. “AI Is a Gold Mine for Spammers and Scammers, but Google Is Using It as a Tool to Fight Back.” AP News, 16 de abril de 2026.

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Este articulo analiza la creciente paradoja de la inteligencia artificial en el ecosistema digital: la misma tecnología que facilita la proliferación de fraudes y estafas en internet se ha convertido también en la principal herramienta para combatirlos. En particular, se centra en el informe anual de seguridad publicitaria de Google, que revela cómo el uso de sistemas avanzados de IA —como Gemini— está permitiendo detectar y bloquear anuncios maliciosos antes de que lleguen al público.

El texto de Kaitlyn Huamani analiza cómo la expansión de la inteligencia artificial generativa ha intensificado un problema antiguo: el de los fraudes y el spam en internet. Aunque estos engaños existen desde los inicios de la red, la accesibilidad de herramientas de IA ha permitido a los estafadores producir contenidos mucho más sofisticados —como anuncios de productos milagro o vídeos con voces falsas de celebridades— a una velocidad y escala sin precedentes. Expertos como Nate Elliott destacan que la gran diferencia actual no es la naturaleza del problema, sino su aceleración exponencial, que beneficia tanto a actores legítimos como a los maliciosos. Esta tendencia tiene un impacto real: según el Federal Bureau of Investigation, en el último año se registraron más de 22.000 denuncias por estafas relacionadas con IA, con pérdidas que superan los 893 millones de dólares.

Frente a este escenario, grandes empresas tecnológicas como Google están reforzando sus sistemas de defensa mediante el uso de su propia inteligencia artificial. En su informe anual de seguridad publicitaria, la compañía reconoce el aumento de anuncios fraudulentos cada vez más complejos, pero subraya la eficacia de sus herramientas basadas en IA. Su sistema, impulsado por Gemini, logró detectar más del 99% de los anuncios que infringían las políticas antes de que llegaran a los usuarios. En 2025, Google bloqueó o eliminó más de 8.300 millones de anuncios y suspendió cerca de 24,9 millones de cuentas de anunciantes, de las cuales más de 4 millones estaban vinculadas a actividades fraudulentas. Estas cifras reflejan tanto la magnitud del problema como el esfuerzo creciente por contenerlo.

El artículo también explica cómo funcionan estas herramientas defensivas. Gracias a Gemini, Google puede analizar cientos de miles de millones de señales —como la antigüedad de las cuentas, patrones de comportamiento o características de las campañas— para evaluar la intención real de los anunciantes. Esto permite distinguir con mayor precisión entre negocios legítimos y actores maliciosos, reduciendo además los errores: las suspensiones indebidas de anunciantes se han reducido en un 80%. Otro avance clave es la velocidad, ya que procesos que antes llevaban segundos o minutos ahora se realizan en milisegundos, lo que permite bloquear amenazas antes incluso de que se publiquen.

Aun así, el problema sigue siendo complejo y dinámico. Los anuncios fraudulentos adoptan múltiples formas y evolucionan constantemente, replicando estrategias tradicionales pero con mayor volumen y rapidez gracias a la IA. Google insiste en que no clasifica los anuncios en función de si han sido generados por inteligencia artificial, sino según si incumplen sus políticas, ya que muchas empresas legítimas también utilizan estas herramientas de forma correcta. En este contexto, los expertos coinciden en que la confrontación entre estafadores y sistemas de defensa continuará intensificándose.

En última instancia, el texto plantea un escenario en el que la lucha contra el fraude digital se convierte en una especie de “IA contra IA”. Como señala Matt Seitz, el volumen del problema es ya tan grande que no puede gestionarse únicamente con intervención humana. Esto anticipa un futuro en el que la automatización será clave tanto para la creación de amenazas como para su detección, consolidando una carrera tecnológica permanente entre ataque y defensa en el entorno digital.

Hasta el 70 % de las escuchas de música en Deezer son realizadas por bots de IA para cobrar regalías

Deezer. “Up to 70% of Streams of AI-Generated Music on Deezer Are Fraudulent, Says Report.” The Guardian, 18 junio 2025

Siete de cada diez reproducciones de música generada por inteligencia artificial en la plataforma Deezer son fraudulentas, según la plataforma francesa de streaming.

Un informe reciente de Deezer advierte que hasta el 70 % de las reproducciones de canciones generadas íntegramente por inteligencia artificial (IA) en la plataforma son fraudulentas. Estas escuchas corresponden a bots u otras formas de manipulación destinadas a inflar las cifras y obtener regalías de manera indebida. Aunque las pistas creadas con IA suponen apenas el 0,5 % del total de reproducciones, su presencia es mucho más significativa en el volumen de cargas diarias: alrededor de 20.000 temas al día, lo que representa el 18 % de todas las canciones subidas.

Para hacer frente a esta situación, Deezer asegura disponer de herramientas capaces de identificar con total precisión los contenidos producidos por modelos como Suno y Udio. Los temas detectados como totalmente artificiales se etiquetan de forma explícita, quedan fuera de las recomendaciones algorítmicas y de las listas editoriales, y además, las reproducciones fraudulentas que generan no se contabilizan para el pago de regalías.

Deezer afirmó que la música generada por IA que los estafadores transmitían iba desde pop y rap falsos hasta pistas musicales artificiales que estimulaban el estado de ánimo. La plataforma ha decidido bloquear el pago de regalías por las reproducciones que ha identificado como fraudulentas.

En su último informe global sobre música, la IFPI afirmó que el streaming fraudulento roba dinero que «debería destinarse a artistas legítimos». Añadió que la IA generativa había «exacerbado significativamente» el problema.

El año pasado, el músico estadounidense Michael Smith fue acusado en relación con un plan para crear cientos de miles de canciones generadas por IA y reproducirlas miles de millones de veces, obteniendo 10 millones de dólares en regalías.

Según Thibault Roucou, director de regalías de la compañía, muchas de estas canciones creadas de manera automática carecen de una verdadera motivación artística y responden únicamente al ánimo de lucro mediante la manipulación del sistema.

Se vende la autoría: Nature investiga cómo funcionan las fábricas de papel

Ro, Christine, y Jack Leeming. “Authorship for Sale: Nature Investigates How Paper Mills Work.” Nature, 9 de junio de 2025. https://doi.org/10.1038/d41586-025-01824-3.

Más sobre Paper Mills

Se examina el oscuro negocio de las «paper mills» o «fábricas de artículos científicos», empresas dedicadas a fabricar investigaciones falsas o a vender plazas de autoría en artículos académicos ya aceptados para publicación.

Estas prácticas han proliferado en parte por la presión creciente que sufren investigadores, especialmente en países donde las evaluaciones profesionales y académicas dependen del número de publicaciones en revistas indexadas. Investigadores de todo el mundo, desde Arabia Saudí hasta Kazajistán o China, han recurrido a estas compañías para engrosar su currículum, muchas veces sin haber escrito ni una línea del trabajo.

El artículo presenta el caso de “Omar”, un profesor asistente en Arabia Saudí, que pasó de tener 2 publicaciones científicas a 20 en apenas un año. Para lograrlo, Omar compró coautorías en artículos sobre inteligencia artificial aplicada a la medicina, sin revisar siquiera el contenido. En muchos casos, el proceso era completamente automatizado: le ofrecían aparecer como coautor en artículos ya aceptados por revistas, previo pago de entre 20 y 400 dólares. Omar justifica su decisión alegando que, si no lo hacía, perdería su trabajo, una presión compartida por muchos profesionales del ámbito académico y sanitario.

Las paper mills operan con métodos cada vez más sofisticados. Algunas venden directamente coautorías en artículos ya aceptados, otras generan investigaciones falsas desde cero. Emplean tecnologías como imágenes creadas por inteligencia artificial, evitan los plagios detectables y simulan revisiones por pares con perfiles falsos. Empresas como International Publisher LLC (con sede en Rusia) han recaudado millones en pocos años vendiendo estas plazas de autoría. Se estima que toda esta industria podría mover cientos de millones de dólares anualmente, lo que revela un problema de escala global.

Las consecuencias de esta práctica son graves. Un análisis muestra que los centros con mayor número de retractaciones en publicaciones científicas están en su mayoría en China, donde muchos hospitales han sido señalados por artículos fraudulentos. La presión sobre médicos, enfermeras y docentes para publicar artículos es tan fuerte que muchos ven estas prácticas como su única vía de progreso. Investigadores de universidades chinas han confirmado que, si no publican con frecuencia en revistas del Web of Science, no pueden acceder a becas, ascensos o incluso mantener su empleo.

El fraude también se apoya en tácticas como el uso de frases extrañas y mal traducidas (como “subterranean insect settlement” para referirse a una colonia de hormigas), o la inclusión de referencias duplicadas y sin sentido. Estas señales han servido a investigadores como Anna Abalkina y Dorothy Bishop para destapar cientos de artículos fraudulentos, que han sido retractados tras revelarse pagos por coautoría. En Kazajistán, autores han admitido pagar hasta 1500 dólares, incluso recurriendo a préstamos personales, para figurar en artículos que nunca escribieron.

Muchos de los autores involucrados alegan que no sabían que estaban participando en una práctica fraudulenta. Algunos creen que pagaron solo por servicios de traducción o asesoramiento editorial, sin darse cuenta de que las empresas se encargaban de manipular todo el proceso: desde sugerir revisores falsos hasta responder en su nombre a las revisiones editoriales. Sin embargo, las editoriales científicas insisten en que los autores son responsables de verificar la integridad de los trabajos en los que aparecen como firmantes.

A pesar de algunos esfuerzos por parte de editoriales y grupos de vigilancia para detectar y frenar esta corrupción en la publicación científica, el problema parece difícil de erradicar mientras persista un sistema que recompensa más la cantidad de publicaciones que la calidad o la integridad del trabajo. El reportaje concluye que, sin una reforma estructural del sistema académico y sin reducir la presión por publicar a toda costa, las paper mills seguirán encontrando clientes dispuestos a pagar por figurar como autores en ciencia ficticia.

¿Qué es la generación de imágenes basada en autorregresión y cómo afectará al fraude documental?

Flook, Rebecca. 2025. «What Is Autoregression-Based Image Generation and How Will It Impact Document Fraud?» Artificial Intelligence, mayo 23, 2025. https://nationalcentreforai.jiscinvolve.org/wp/2025/05/23/what-is-autoregression-based-image-generation-and-how-will-it-impact-document-fraud-2/

En el artículo se explora el papel emergente de los modelos de IA autorregresivos en la generación de imágenes y sus implicaciones en el fraude documental.

Los modelos autoregresivos generan imágenes prediciendo píxel por píxel en una secuencia, basándose en los píxeles anteriores. Esta técnica permite una creación detallada y controlada de imágenes, lo que la hace útil para tareas que requieren precisión y coherencia visual. En pocas palabras, tiene que ver con la utilización de la autorregresión. No se trata de un concepto nuevo en la IA Generativa, ya que los modelos autorregresivos se utilizan principalmente para generar texto. También se ha utilizado anteriormente en la generación de imágenes, pero no con el nivel de multimodalidad que estamos presenciando ahora, que se ha incorporado a GPT-4o y está disponible para los usuarios de ChatGPT. Así, cuando un usuario pide una imagen al modelo de IA Generativa, éste utiliza esta metodología aprendida, convirtiendo una distribución de datos de puro ruido en una imagen basada en una indicación del usuario, con diversos grados de éxito.

Desde la introducción de esta nueva metodología, se ha observado que el modelo posee una capacidad preocupante para crear documentos falsificados, como distintos tipos de identificaciones. Muchos procesos de autenticación en la vida diaria dependen de la verificación de imágenes, y la inteligencia artificial está nuevamente facilitando el acceso a actores malintencionados para generar recursos fraudulentos. Los generadores de imágenes por IA intentan asegurar que los usuarios conozcan el origen de una imagen incluyendo marcas de agua o una firma en los metadatos. Aunque esto representa un obstáculo para los actores malintencionados, no es una solución infalible. Estos datos de procedencia pueden ser eliminados o modificados para imitar autenticidad.

Para contrarrestar estos riesgos, el artículo subraya la importancia de desarrollar mecanismos sólidos de detección y protocolos de verificación. También destaca la necesidad de mantener la investigación activa y fomentar la colaboración entre las partes implicadas para anticiparse a posibles usos fraudulentos.

El crecimiento explosivo del fraude impulsado por la IA: Deepfakes

Statista Daily Data. «Infografía: El explosivo crecimiento del fraude impulsado por la IA», 15 de marzo de 2024. https://es.statista.com/grafico/31907/paises-con-mayores-aumentos-de-casos-de-fraude-de-deepfake.

La proliferación de videos, fotos y grabaciones de audio engañosas, generadas con sistemas de inteligencia artificial (IA), ha alcanzado proporciones alarmantes en diversas plataformas de internet.

Desde imágenes de Donald Trump posando con votantes negros hasta el Papa luciendo una chaqueta estilo puffer, estos contenidos manipulados pueden hacer que parezca que figuras prominentes en la política o el entretenimiento expresen ideas o acciones que nunca han realizado.

Además de su uso para crear contenido falso, esta tecnología también facilita la comisión de fraudes de identidad, ya sea mediante la fabricación de documentos falsificados o usurpando la identidad de personas a través de llamadas telefónicas. Entre 2022 y 2023, los casos de fraude vinculados a deepfakes se han disparado en numerosos países alrededor del mundo, como lo revela nuestro análisis basado en el informe anual más reciente del proveedor de verificación de identidad Sumsub.

Entre los hallazgos clave del estudio se destacan:

  • Un aumento significativo de 10 veces en el número de deepfakes detectados globalmente en todas las industrias entre 2022 y 2023, con diferencias regionales notablemente marcadas.
  • España es el país más atacado por deepfakes, el pasaporte de los Emiratos Árabes Unidos es el documento más falsificado a nivel mundial, y América Latina es la región donde el fraude aumentó en todos los países.
  • Las tarjetas de identificación siguen siendo las más explotadas para el fraude de identidad, representando casi el 75% de todas las actividades fraudulentas relacionadas con documentos de identidad.
  • Los medios de comunicación en línea son la industria con el mayor aumento de fraude de identidad.

Por ejemplo, en Filipinas, los intentos de fraude aumentaron en un 4.500% respecto al año anterior, seguido de países como Vietnam, Estados Unidos y Bélgica. Con el potencial de la inteligencia artificial en constante crecimiento, es probable que los intentos de fraude mediante deepfakes se expandan a otras áreas. Pavel Goldman-Kalaydin, Jefe de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático de Sumsub, señala que «hemos observado cómo los deepfakes se han vuelto cada vez más convincentes en los últimos años, y esto solo continuará y se ramificará hacia nuevos tipos de fraudes, como se ha visto con los deepfakes de voz».

Aunque la creación de deepfakes en sí misma no constituye un delito, muchos gobiernos están adoptando regulaciones más estrictas en el uso de la IA para prevenir daños a las partes involucradas. Además, alrededor de 400 expertos en IA y tecnología han suscrito una carta abierta el mes pasado, instando a los gobiernos de todo el mundo a tomar medidas enérgicas contra los deepfakes.

El informe concluye con predicciones para el próximo año en cuanto a verificación de identidad, así como pautas para la prevención del fraude proporcionadas por expertos. Entre las predicciones se incluyen un énfasis en la verificación no documental, un aumento de las reglas más estrictas en los medios de comunicación en línea y un cambio en la posesión de datos de identidad hacia un almacenamiento local obligatorio.

Los documentos científicos fraudulentos están comprometiendo la confiabilidad en la ciencia

McKie, Robin. «‘The Situation Has Become Appalling’: Fake Scientific Papers Push Research Credibility to Crisis Point». The Observer, 3 de febrero de 2024, sec. Science. https://www.theguardian.com/science/2024/feb/03/the-situation-has-become-appalling-fake-scientific-papers-push-research-credibility-to-crisis-point.


Los científicos están haciendo sonar la alarma sobre la publicación masiva de miles de documentos de investigación falsos en revistas, lo que constituye un creciente escándalo internacional. Esta situación está comprometiendo la investigación médica, obstaculizando el desarrollo de medicamentos y poniendo en peligro la prometedora investigación académica. Una ola global de ciencia fraudulenta está afectando gravemente a laboratorios y universidades.

El año pasado, el número anual de documentos retractados por revistas de investigación superó los 10.000 por primera vez. La mayoría de los analistas creen que la cifra es solo la punta de un iceberg de fraude científico.

«La situación se ha vuelto alarmante», dijo la profesora Dorothy Bishop de la Universidad de Oxford. «El nivel de publicación de documentos fraudulentos está creando problemas serios para la ciencia. En muchos campos, está volviéndose difícil construir un enfoque acumulativo hacia un tema, porque nos falta una base sólida de hallazgos confiables. Y va empeorando más y más».

El sorprendente aumento en la publicación de documentos de ciencia falsa tiene sus raíces en China, donde a jóvenes médicos y científicos que buscaban ascensos se les exigía haber publicado documentos científicos. Organizaciones clandestinas, conocidas como «fábricas de documentos» (Paper mills), comenzaron a suministrar trabajos fabricados para su publicación en revistas allí.

La práctica se ha extendido desde entonces a India, Irán, Rusia, estados de la antigua Unión Soviética y Europa del Este, con «fábricas de documentos» suministrando estudios fabricados a más y más revistas a medida que aumenta el número de jóvenes científicos que intentan impulsar sus carreras al reclamar una falsa experiencia de investigación. En algunos casos, los editores de revistas han sido sobornados para aceptar artículos, mientras que las «fábricas de documentos» han logrado establecer a sus propios agentes como editores invitados que luego permiten que se publiquen montones de trabajos falsificados.

«Los editores no están cumpliendo adecuadamente con sus roles y los revisores por pares no están haciendo su trabajo. Y algunos están siendo pagados grandes sumas de dinero», dijo la profesora Alison Avenell de la Universidad de Aberdeen. «Es profundamente preocupante».

Los productos de las «fábricas de documentos» a menudo parecen artículos regulares pero se basan en plantillas en las que se insertan nombres de genes o enfermedades al azar entre tablas y figuras ficticias. Preocupantemente, estos artículos pueden ser incorporados a grandes bases de datos utilizadas por aquellos que trabajan en el descubrimiento de medicamentos.

Otros son más extraños e incluyen investigaciones no relacionadas con el campo de una revista, lo que deja en claro que no se ha llevado a cabo una revisión por pares en relación con ese artículo. Un ejemplo es un documento sobre la ideología marxista que apareció en la revista Computational and Mathematical Methods in Medicine. Otros son distintivos debido al lenguaje extraño que utilizan, incluyendo referencias a «peligro del seno» en lugar de cáncer de seno y «afección de Parkinson» en lugar de enfermedad de Parkinson.

Grupos de vigilancia, como Retraction Watch, han rastreado el problema y han notado retractaciones por parte de revistas que se vieron obligadas a actuar en ocasiones cuando se descubrieron fabricaciones. Un estudio, realizado por Nature, reveló que en 2013 hubo poco más de 1.000 retractaciones. En 2022, la cifra superó los 4.000 antes de saltar a más de 10.000 el año pasado.

De los más de 10.000 documentos retractados el año pasado, más de 8,000 habían sido publicados en revistas propiedad de Hindawi, una subsidiaria de Wiley. Estas cifras han obligado a la empresa a tomar medidas drásticas. Un portavoz de Wiley anunció: «Vamos a eliminar la marca Hindawi y hemos comenzado a integrar completamente los más de 200 diarios de Hindawi en el portafolio de Wiley». Además, la compañía ha identificado a cientos de estafadores en su cartera de revistas y ha removido a aquellos que desempeñaron roles editoriales. Aunque Wiley reconoce que no puede abordar la crisis por sí sola, otras editoriales también se ven afectadas por los «paper mills». Los académicos se muestran cautelosos, ya que en muchos países son remunerados según la cantidad de artículos publicados. El daño causado por la publicación de investigaciones deficientes o falsas se evidencia con el caso del fármaco antiparasitario ivermectina, que inicialmente se creyó que podría tratar el Covid-19 pero posteriormente se descubrió evidencia clara de fraude en los estudios. Este incidente ilustra cómo la ciencia se ve afectada por el material fabricado. Los expertos advierten sobre la creciente amenaza de los «paper mills» y la investigación fraudulenta, señalando que la integridad del conocimiento científico está en peligro y que la corrupción está infiltrándose en el sistema.