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La nueva herramienta de detección de IA de OpenAI: ¿un cambio de juego en la prevención de trampa de los estudiantes?
Según una encuesta de BestColleges, más de la mitad de los estudiantes recurren a la IA como atajo para el éxito académico. Esto coincide con un estudio de la Universidad de Stanford que encontró que entre el 60 y el 70 por ciento de los estudiantes recurren al engaño. Sin embargo, los días de usar sin esfuerzo IA como ChatGPT para escribir ensayos podrían estar contados. Un artículo de The Wall Street Journal destaca que OpenAI afirma haber desarrollado un método para detectar contenido generado por IA con una precisión asombrosa del 99.9%.
Mi colega David Gewirtz ha señalado que varios programas ya afirman detectar textos escritos por IA. Sin embargo, sigue escéptico, afirmando, "Ciertamente no me sentiría cómodo amenazando la posición académica de un estudiante o acusándolos de hacer trampa basándome en los resultados de estas herramientas."
OpenAI no ha revelado cómo su método logra una detección casi perfecta. No se trata de captar la tendencia de la IA a "alucinar" o producir información falsa, como admitió el cofundador de OpenAI, John Schulman, el año pasado, "Nuestra mayor preocupación era la veracidad porque el modelo tiende a inventar cosas."
Mohamed Elgendy, cofundador y CEO de Kolena, un servicio de pruebas de aprendizaje automático, cree que aunque la tasa de alucinación de la IA puede disminuir, nunca desaparecerá por completo. Lo compara con incluso las personas más educadas que ocasionalmente difunden desinformación.
En lugar de depender de alguna tecnología profunda misteriosa, OpenAI parece estar usando un enfoque directo: el marcado con agua. En una publicación de blog recientemente actualizada titulada "Entendiendo la fuente de lo que vemos y oímos en línea," OpenAI menciona explorar clasificadores, marcado con agua y metadatos para identificar contenido generado por IA. Los detalles exactos de este marcado con agua siguen siendo un misterio.
OpenAI afirma que este método ha demostrado ser altamente preciso y resistente contra manipulaciones localizadas como parafrasear. Sin embargo, tiene dificultades con manipulaciones globalizadas, como texto traducido o la inserción y posterior eliminación de caracteres especiales. Además, no está diseñado para detectar contenido producido por otros modelos de IA, como Google Gemini o Perplexity.
En esencia, con un poco más de esfuerzo, estudiantes y escritores podrían aún lograr pasar trabajos generados por IA sin ser detectados. Por mi propia experiencia, el contenido producido por IA a menudo parece de segunda categoría, pero para algunos, una calificación aprobatoria podría ser suficiente.
Un autoproclamado profesor en Reddit no está convencido, afirmando, "El problema es que puedes simplemente copiar y pegar el texto en otro programa, traducirlo a otro idioma y luego volver a traducirlo. Pero honestamente, la mayoría de los estudiantes no van a hacer eso, así que atraparía a casi todos."
El CEO de OpenAI, Sam Altman, parece menos preocupado por el engaño académico, declarando a The Harvard Gazette, "Hacer trampa en las tareas es obviamente malo. Pero lo que entendemos por hacer trampa y cuáles son las reglas esperadas cambia con el tiempo."
No estoy seguro de estar de acuerdo con esa perspectiva. Hacer trampa es hacer trampa, y esta nueva herramienta de OpenAI no parece que vaya a hacer una gran diferencia en el problema.
Curiosamente, mientras OpenAI debate el lanzamiento de este servicio de detección de texto, están avanzando con un clasificador de procedencia de DALL·E 3. Pronto, casi cada imagen creada con DALL-E será etiquetada como generada por IA, utilizando metadatos C2PA. Si eres un diseñador gráfico que ha estado dependiendo de DALL-E para gráficos "originales," podría ser hora de mejorar tus habilidades en Photoshop.
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comentario (6)
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![RoyLopez]()
이런 AI 탐지 도구가 나오니 대학 과제 평가 방식이 완전히 바뀌겠네요. 기술 발전이 빠르지만, 학생들의 창의성을 오히려 저해할 수도 있을 것 같아 조금 걱정되네요 🤔 이제는 AI와 인간의 경계가 흐려지는 시대인가요?
![AnthonyHernández]()
오픈AI의 이 AI 탐지 도구는 학생들이 AI를 이용해 부정행위를 하는 것을 막는 데 정말 도움이 됩니다. 완벽하지는 않지만, 꽤 정확해요. 교육 관계자라면 꼭 시도해보세요. 다만, 좀 더 일찍 나왔으면 좋겠네요 😂📚
![NicholasThomas]()
This AI detection tool from OpenAI is a lifesaver for teachers! It's so hard to keep up with students using AI to cheat. This tool seems to catch most of it, but it's not perfect. Still, it's a huge step forward in maintaining academic integrity. Anyone in education should give it a try! 🤓📚
![EricJohnson]()
このOpenAIのAI検出ツールは、学生がAIを使ってカンニングするのを防ぐのに本当に役立ちます。完全ではありませんが、かなり正確です。教育関係者にはぜひ試してみてほしいです。ただ、もっと早く出てきてほしかったですね😅📚
![BrianThomas]()
A ferramenta de detecção de AI da OpenAI é um divisor de águas para os professores! É tão difícil acompanhar os alunos usando AI para trapacear. Esta ferramenta parece pegar a maioria, mas não é perfeita. Ainda assim, é um grande passo para manter a integridade acadêmica. Qualquer um na educação deveria experimentar! 🤓📚
![PaulTaylor]()
¡Esta herramienta de detección de AI de OpenAI es un salvavidas para los profesores! Es tan difícil seguirle el paso a los estudiantes que usan AI para hacer trampa. Esta herramienta parece capturar la mayoría, pero no es perfecta. Aún así, es un gran avance para mantener la integridad académica. ¡Cualquiera en educación debería probarla! 🤓📚
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OpenAI no ha revelado cómo su método logra una detección casi perfecta. No se trata de captar la tendencia de la IA a "alucinar" o producir información falsa, como admitió el cofundador de OpenAI, John Schulman, el año pasado, "Nuestra mayor preocupación era la veracidad porque el modelo tiende a inventar cosas."
Mohamed Elgendy, cofundador y CEO de Kolena, un servicio de pruebas de aprendizaje automático, cree que aunque la tasa de alucinación de la IA puede disminuir, nunca desaparecerá por completo. Lo compara con incluso las personas más educadas que ocasionalmente difunden desinformación.
En lugar de depender de alguna tecnología profunda misteriosa, OpenAI parece estar usando un enfoque directo: el marcado con agua. En una publicación de blog recientemente actualizada titulada "Entendiendo la fuente de lo que vemos y oímos en línea," OpenAI menciona explorar clasificadores, marcado con agua y metadatos para identificar contenido generado por IA. Los detalles exactos de este marcado con agua siguen siendo un misterio.
OpenAI afirma que este método ha demostrado ser altamente preciso y resistente contra manipulaciones localizadas como parafrasear. Sin embargo, tiene dificultades con manipulaciones globalizadas, como texto traducido o la inserción y posterior eliminación de caracteres especiales. Además, no está diseñado para detectar contenido producido por otros modelos de IA, como Google Gemini o Perplexity.
En esencia, con un poco más de esfuerzo, estudiantes y escritores podrían aún lograr pasar trabajos generados por IA sin ser detectados. Por mi propia experiencia, el contenido producido por IA a menudo parece de segunda categoría, pero para algunos, una calificación aprobatoria podría ser suficiente.
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El CEO de OpenAI, Sam Altman, parece menos preocupado por el engaño académico, declarando a The Harvard Gazette, "Hacer trampa en las tareas es obviamente malo. Pero lo que entendemos por hacer trampa y cuáles son las reglas esperadas cambia con el tiempo."
No estoy seguro de estar de acuerdo con esa perspectiva. Hacer trampa es hacer trampa, y esta nueva herramienta de OpenAI no parece que vaya a hacer una gran diferencia en el problema.
Curiosamente, mientras OpenAI debate el lanzamiento de este servicio de detección de texto, están avanzando con un clasificador de procedencia de DALL·E 3. Pronto, casi cada imagen creada con DALL-E será etiquetada como generada por IA, utilizando metadatos C2PA. Si eres un diseñador gráfico que ha estado dependiendo de DALL-E para gráficos "originales," podría ser hora de mejorar tus habilidades en Photoshop.
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