Dataconomy ES
Subscribe
No Result
View All Result
Dataconomy ES
Subscribe
No Result
View All Result
Dataconomy ES
No Result
View All Result

Guía de lanzamiento de Wikipedia para detectar artículos escritos por IA

byKerem Gülen
4 septiembre 2025
in Artificial Intelligence
Home Artificial Intelligence

A medida que la IA generativa inunda Internet con un tsunami de contenido, contar la diferencia entre lo que fue escrito por un humano y lo que generó un algoritmo se está volviendo cada vez más difícil. Si bien las herramientas de detección de IA a menudo fallan, la mejor guía sigue siendo el ojo humano, entrenado para detectar las narraciones sutiles y no tan sutiles de una máquina.

Wikipediauna de las plataformas que lucha contra la batalla más grande contra esta afluencia, ha compilado una «Guía de campo» integral titulada Signos de escritura ai basada en en las experiencias de sus editores revisando decenas de miles de textos generados por IA. Esta guía ofrece pistas invaluables para cualquier persona que navegue por la web moderna para ayudar a identificar lo que a menudo se llama «AI Slop»: el texto sin alma, genérico y a menudo problemático generado por la IA. Es importante recordar que estos signos no son pruebas definitivas de la generación de IA, sino indicadores bastante fuertes. Después de todo, modelos de idiomas grandes (LLMS) están entrenados en la escritura humana. Sin embargo, estos son los patrones más comunes que traicionan la mano de una máquina.

1. énfasis indebido en el simbolismo y la importancia

Los LLM tienden a inflar la importancia de su tema. A menudo describen a una ciudad mundana como un «símbolo de resiliencia» o un evento menor como un «momento cuidado». Si ve una exceso de frases grandiosas como «Se destaca como un testimonio de», «juega un papel vital/significativo», «subraya su importancia», o «Deja un impacto duradero» Tienes buenas razones para sospechar. Es un intento formulado de sonar profundo sin proporcionar sustancia real.

2. Idioma vapid y promocional

AI lucha por mantener un tono neutral, especialmente cuando escribe sobre temas como el patrimonio cultural o los destinos turísticos. El texto a menudo se lee como si fuera levantado de un folleto de viaje. Esté atento a clichés como «Patrimonio cultural rico», «impresionante», «visita obligada», «impresionante belleza natural», y ser «Ubicado en el corazón de …» Estas son sellos clásicos de escritura genérica y promocional a la que la IA frecuentemente es predeterminada.

3. Estructuras de oración incómodas y uso excesivo de conjunciones

La IA a menudo se basa en estructuras de oraciones fórmulas rígidas y rígidas para parecer analíticas. Extrae mucho las construcciones paralelas que involucran «no», como «No solo … sino …» o «No se trata solo de …, es …» También tiene afición por la «regla de tres», en la lista de tres adjetivos o frases cortas para fingir un análisis integral. Además, los LLM tienden a uso excesivo como las conjunciones como «Además», «Además», « y «además» De una manera rígida, similar a un ensayo.

4. Análisis superficial y atribuciones vagas

El texto generado por IA a menudo agrega un análisis superficial al final de las oraciones, típicamente con frases que terminan en «-ing», como «… destacando el crecimiento económico de la región». Peor aún, con frecuencia atribuye reclamos a las autoridades vagas, una práctica conocida como redacción de comadrejas. Busque frases como «Los informes de la industria sugieren», «argumentan algunos críticos», « o «Los observadores han notado». Este es un intento de legitimar un reclamo sin proporcionar una fuente específica y verificable.

5. Errores de formato y citas

La evidencia más concreta de la generación de IA a menudo radica en sus fallas técnicas:

  • Excesivo en negrita y listas: Una tendencia mecánica a términos clave en negrita repetidamente o a estructurar toda la información en puntos de bala simples (•, -) o listas numeradas (1., 2).
  • Código roto y marcadores de posición: Como la IA no entiende el lenguaje de marcado específico de Wikipedia (wikitext), a menudo produce un código de galimatías como :contentReference[oaicite:0] o deja el texto detrás del marcador de posición como [URL of reliable source] que el usuario olvidó completar.
  • Fuentes alucinadas e irrelevantes: La IA es conocida por fabricar fuentes para que el texto parezca creíble. Puede generar DOI o ISBN inválidos, o citar una fuente real que es completamente irrelevante para el tema en cuestión.

6. Correo electrónico y formateo de letras

Si un bloque de texto comienza con un saludo como «Queridos editores de Wikipedia», « o termina con una valedicción como «Gracias por su tiempo y consideración», Es una señal fuerte de que el contenido fue generado por una IA en respuesta a un aviso que le pidió que escribiera un mensaje o solicitud. Estos signos son los defectos a nivel de superficie del contenido generado por IA. Un editor humano puede limpiarlos fácilmente. Sin embargo, el peligro real radica en los problemas más profundos que son más difíciles de detectar: ​​falta de precisión objetiva, sesgos ocultos, fuentes fabricadas y la ausencia completa de pensamiento original. Por lo tanto, cuando encuentre estos signos, no solo arregle el formato. Úselos como una señal para cuestionar críticamente todo el texto. En la nueva y compleja realidad de Internet, esa es tu mejor defensa.


Crédito de imagen destacado

Tags: PresentadoRedacción de contenido de IAWikipedia

Related Posts

OPERAI: El nuevo ‘OpenAi para la ciencia’ usa GPT-5

OPERAI: El nuevo ‘OpenAi para la ciencia’ usa GPT-5

5 septiembre 2025
OpenAI para producir masa con chip de IA personalizado con Broadcom en 2025

OpenAI para producir masa con chip de IA personalizado con Broadcom en 2025

5 septiembre 2025
Los chatbots de IA difunden información falsa en 1 de 3 respuestas

Los chatbots de IA difunden información falsa en 1 de 3 respuestas

5 septiembre 2025
Lunalock Ransomware golpea a artistas/clientes con amenaza de capacitación de IA

Lunalock Ransomware golpea a artistas/clientes con amenaza de capacitación de IA

5 septiembre 2025
TCL QM9K integra Géminis con detección de presencia

TCL QM9K integra Géminis con detección de presencia

5 septiembre 2025
DeepMind encuentra límite de trapo con incrustaciones de tamaño fijo

DeepMind encuentra límite de trapo con incrustaciones de tamaño fijo

5 septiembre 2025

Recent Posts

  • OPERAI: El nuevo ‘OpenAi para la ciencia’ usa GPT-5
  • Datos personales a nivel del gobierno filtrados en siete países
  • XCHAT se expande a todos los usuarios de X, agrega cifrado
  • Cuando dos Mark Zuckerbergs chocan
  • OpenAI para producir masa con chip de IA personalizado con Broadcom en 2025

Recent Comments

No hay comentarios que mostrar.
Dataconomy ES

COPYRIGHT © DATACONOMY MEDIA GMBH, ALL RIGHTS RESERVED.

  • Sample Page

Follow Us

  • Sample Page
No Result
View All Result
Subscribe

This website uses cookies. By continuing to use this website you are giving consent to cookies being used. Visit our Privacy Policy.