Eines per reconèixer textos generats amb IA

L’ús de la intel·ligència artificial per generar textos és cada cop més comú en àmbits com el màrqueting, la redacció de continguts, l’educació i la comunicació corporativa. Tot i això, aquesta tecnologia també planteja reptes, especialment quan és necessari diferenciar textos creats per humans dels generats per IA. Afortunadament, existeixen diverses eines i metodologies per fer-ho.

1. Plataformes de detecció de textos d’IA

Aquestes eines utilitzen algoritmes i models entrenats per identificar patrons característics dels textos generats automàticament:

• OpenAI Text Classifier: eina oficial d’OpenAI que ajuda a identificar si un text ha estat generat amb models com GPT. Funciona millor amb textos llargs i en anglès.

• GPTZero: desenvolupada per a l’educació, analitza el text i calcula probabilitats que indiquin si ha estat escrit per humans o IA.

• Writer Content Detector: orientada a professionals de continguts, proporciona una puntuació de probabilitat i informes sobre possibles textos automàtics.

• Copyleaks AI Content Detector: detecta textos generats per IA i verifica plagi o similitud amb continguts existents.

2. Algoritmes i metodologies tècniques

A més de les eines de detecció comercials, els experts utilitzen tècniques basades en IA per reconèixer patrons:

• Anàlisi de perplexitat i entropia: els textos generats per IA solen tenir una estructura molt uniforme i predictable, amb menor variabilitat que els textos humans.

• Detecció de repeticions i frases artificials: els models automàtics poden repetir certs esquemes lèxics o frases de manera més sistemàtica que un redactor humà.

• Estil i coherència lingüística: eines d’anàlisi de llenguatge poden detectar un estil “massa perfecte” o uniforme, que és típic dels textos generats per IA.

3. Aplicacions pràctiques

• Educació: professors poden verificar si els treballs acadèmics han estat escrits amb assistents IA, promovent l’ús ètic de la tecnologia.

• Màrqueting i continguts corporatius: assegurar que els textos compleixin amb les normes de qualitat i autenticitat.

• Seguretat i legalitat: detectar deepfakes textuals, correus automatitzats sospitosos o informació generada artificialment que pugui induir a error.

4. Limitacions i consideracions

• La detecció mai és 100% fiable, especialment amb textos curts o amb models molt avançats com GPT-4 o GPT-5.

• Algunes eines funcionen millor amb anglès que amb altres idiomes, així que la detecció en català o castellà pot ser menys precisa.

• Els algoritmes de IA continuen millorant, i els textos generats es fan més difícils de distingir dels humans, creant la necessitat de combinació amb criteri humà.

5. Bones pràctiques

• Utilitzar més d’una eina de detecció per corroborar resultats.

• Formar equips en reconeixement de textos artificials i educar sobre ètica en IA.

• Complementar la detecció amb verificació de fonts i coherència contextual.

• Implementar polítiques clares de transparència quan s’utilitza IA per generar continguts.