La IA reescribe las reglas de la escritura humana

Los investigadores advierten de que la inteligencia artificial puede no solo crear textos, sino también «limpiar» sus propias huellas. El análisis se centra en la posibilidad de que un modelo de IA reescriba el borrador de otro hasta hacer mucho menos visibles para los editores y los detectores automáticos los rasgos característicos del estilo de una máquina.

Así lo afirma Fırat Mıhcı, especialista en lingüística computacional y fundador de HumanizeMy.ai. Según explica, tras esa revisión una persona puede dar el visto bueno al texto y este publicarse con el nombre real de un autor, sin indicar que lo ha generado una máquina. Dicho de otro modo, a la IA le basta con hacerse pasar convincentemente por una persona una sola vez para que ese camuflaje exitoso entre en el corpus de textos «humanos» ejemplares.

El estudio analizó 18.989 resúmenes científicos de tres disciplinas, publicados entre 2019 y 2026. Los autores compararon la frecuencia de las palabras antes y después de finales de 2022, cuando se extendieron las herramientas de generación de texto.

Los cambios más llamativos se detectaron en lingüística computacional: la frecuencia de las palabras asociadas al estilo de la IA subió de 1,9 a 14 casos por cada 10.000 palabras. Es un aumento de unas siete veces. En los resúmenes de neurociencia, la cifra pasó de 1,7 a 8,7 casos, casi cinco veces más.

Las matemáticas sirvieron como grupo de control: allí la frecuencia apenas varió, de 0,9 a 1,3 casos por cada 10.000 palabras. Además, los intervalos de incertidumbre estadística se solapaban, por lo que los investigadores consideraron que ese aumento no podía distinguirse de la ausencia de cambios durante todo el periodo observado.

También se siguió la palabra «delve», que suele asociarse a los textos de IA. En 2024 aparecía en el 2,75 % de los resúmenes estudiados, mientras que en la muestra incompleta de 2026 solo aparecía en el 0,12 %. Sin embargo, los datos de 2026 aún no están completos, por lo que la cifra puede cambiar.

Además de «delve», los investigadores analizaron las palabras «intricate» («complejo»), «showcase» («mostrar»), «nuanced» («matizado») y «underscore» («subrayar»). Según los autores, los editores y las editoriales no señalaron el origen artificial de este léxico antes de aceptar los manuscritos para su publicación.

El estudio no afirma que cualquier trabajo que contenga palabras de este tipo haya sido creado por una IA. Su conclusión es más prudente: el léxico asociado a los modelos generativos se está incorporando poco a poco al lenguaje científico publicado, y cada vez es menos fiable determinar la autoría basándose solo en las palabras.

Surge un círculo vicioso. Los detectores entrenados con textos antiguos pueden acusar por error a personas cuyo vocabulario natural ahora se parece al de una máquina. Y los modelos entrenados con publicaciones recientes empiezan a percibir como normal el lenguaje de una IA ya modificada, lo que hace aún más difícil detectar los futuros textos automáticos.

Mıhcı resumió el problema así: «A la IA le basta con que acepten una sola vez como humano su texto reescrito. Después, el camuflaje pasa a formar parte de la clave de las respuestas correctas».

Si los textos retocados por la IA siguen colándose sin que nadie lo advierta en las publicaciones científicas, se irá desplazando la propia frontera de lo que consideramos escritura humana. Para los ámbitos en los que se intenta determinar la autoría por el estilo, esto augura un panorama incómodo: habrá que revisar no solo el texto, sino también el origen de los hábitos lingüísticos que antes se tomaban como prueba.