¿Cómo funcionan los detectores de IA? Guía 2024
Publicado: 2024-02-02Entre 2022 y 2023, la cantidad de creadores de contenido de optimización de motores de búsqueda que planean utilizar inteligencia artificial aumentó un 48% . A medida que mejoren los modelos de aprendizaje de idiomas, esperamos que este porcentaje crezca. Sin embargo, el software de detección de IA también ha inundado el mercado. ¿Cómo funcionan los detectores de IA y qué significan para los creadores de SEO?
¿Cómo funcionan los detectores de IA?
Los detectores de IA afirman analizar texto y estimar la probabilidad de generación por máquina versus humana. Por ejemplo, una muestra puede arrojar un resultado de "80% máquina/20% humano". Esto indica que el software estima una probabilidad del 20% de que un ser humano haya escrito el artículo completo y un 80% de probabilidad de que lo haga un LLM, como ChatGPT.
¿Cómo pueden saberlo estos programas? El software escanea las oraciones en busca de patrones comunes en la escritura generada por máquinas. Curiosamente, los propios detectores de IA utilizan el aprendizaje automático para ello.
El proceso implica dos tipos de análisis: comparativo y lingüístico. El análisis comparativo identifica similitudes asociadas con conjuntos de datos de entrenamiento, mientras que el análisis lingüístico busca repeticiones y significados semánticos.
Análisis comparativo
¿Cómo funcionan los detectores de IA mediante el análisis comparativo? Estos programas miden tres métricas:
- Temperatura
- Estallido
- Perplejidad
La temperatura indica el grado de aleatoriedad. Los LLM permiten a los usuarios ajustar la temperatura para controlar la "voz" del contenido resultante. Una temperatura "alta" significa más aleatoriedad, lo que puede hacer que la escritura sea más interesante. Sin embargo, también puede provocar "alucinaciones" o casos en los que la IA hace con confianza una declaración falsa o incorrecta.
Burstiness describe la variedad de longitudes de oraciones. Los humanos tienden a variar la longitud de las oraciones, generalmente para lograr un efecto. Por ejemplo, las frases cortas llaman la atención. Esto puede ayudar a enfatizar un punto en particular. Dado que los LLM agregan lenguaje, tienden a utilizar oraciones con longitudes más uniformes.
La perplejidad mide la variación en la elección de palabras. Debido a que la voz individual tiene un gran impacto en la elección de palabras, los escritores humanos tienden a tener una mayor perplejidad. En el caso de la escritura creativa, la perplejidad puede ser astronómica si el escritor utiliza las palabras de manera innovadora. Por el contrario, el texto generado por IA suele tener poca perplejidad.
Análisis lingüístico
Según estudios, el cerebro humano está preparado para absorber y producir lenguaje desde el nacimiento . Como resultado, el contenido generado por máquinas puede "sentirnos mal" incluso si no podemos determinar por qué. ¿Cómo funcionan los detectores de IA sin ese modelo biológico?
La respuesta es el análisis lingüístico. Si bien el software de detección de IA no tiene neurovías que guíen su comprensión, puede detectar patrones e inconsistencias basándose en estudios lingüísticos.
Debido a sus conjuntos de entrenamiento de datos, la IA puede producir lo siguiente:
- Declaraciones contradictorias
- Uso antinatural de palabras
- Tonos impersonales
- Tiempos verbales inconsistentes
- Estilos de escritura rígidos
Estos problemas pueden resultar desagradables para los clientes potenciales y afectar negativamente al SEO, además de ser detectados por un detector de IA. Por supuesto, los seres humanos también pueden tener estos problemas al escribir, especialmente cuando escriben en un idioma no nativo, lo que dificulta la identificación precisa de la IA.
