Substack presenta una nueva herramienta para identificar contenido generado por IA
Substack ha introducido una nueva función diseñada para ayudar a los lectores a determinar si los artículos y publicaciones en línea fueron escritos por humanos o generados con la ayuda de inteligencia artificial.
La plataforma de publicación desarrolló el nuevo sistema en colaboración con Pangram, una empresa especializada en la detección de texto generado por IA. La herramienta permite a los usuarios analizar artículos, publicaciones, comentarios y respuestas para evaluar la probabilidad de que el contenido haya sido producido por un sistema de IA.
Según Substack, la iniciativa es parte de esfuerzos más amplios para aumentar la transparencia y abordar la creciente presencia de contenido automatizado en internet. El director ejecutivo de la plataforma dijo que la empresa está particularmente preocupada por el contenido creado con IA pero presentado a los lectores como si fuera completamente producido por humanos.
El sistema de detección se puede utilizar actualmente en textos que contengan más de 100 palabras publicadas a partir del 21 de julio. Los resultados se muestran solo a la persona que solicita el análisis, en lugar de ser automáticamente visibles para otros lectores.
La empresa ha reconocido que la tecnología de detección de IA no es perfecta y puede producir resultados inexactos en ocasiones. Sin embargo, dijo que el sistema de Pangram ha demostrado un alto nivel de precisión en pruebas independientes.
La función está actualmente disponible a través de la plataforma web de Substack y su aplicación iOS, con soporte para dispositivos Android que se espera se introduzca más adelante.
Las nuevas herramientas también están dirigidas a los escritores. Los autores pueden utilizar el sistema de detección antes de publicar su trabajo para ver cómo se clasifica su contenido. Substack también ha introducido una sección llamada "Cómo hice esto", que permite a los escritores explicar cómo crearon su trabajo y si utilizaron herramientas de IA durante el proceso.
Si un escritor cree que un resultado de detección de IA es incorrecto, la plataforma proporciona una opción para reportar el resultado y solicitar que se revise la clasificación.
Substack también está considerando medidas adicionales que darían a los escritores más control sobre cómo se utiliza la IA en comentarios y respuestas. La empresa ha indicado que también podría proporcionar a los lectores un mayor control sobre el tipo de contenido que se les recomienda.
Este movimiento se produce a medida que el material generado por IA se vuelve cada vez más común en las plataformas digitales. Las estimaciones de la industria sugieren que una parte significativa de las publicaciones en línea puede ser ahora creada total o parcialmente con la ayuda de IA generativa.
Substack no está solo en su intento de abordar el problema. Otras grandes empresas de tecnología y redes sociales también están explorando formas de identificar y limitar el contenido automatizado de baja calidad, mientras trabajan en sistemas que puedan distinguir entre material generado por humanos y por máquinas.
Sin embargo, la efectividad de la detección de IA sigue siendo un tema de debate. A medida que los modelos de IA generativa se vuelven cada vez más sofisticados y capaces de producir texto que suena natural, los sistemas de detección enfrentarán el desafío de mantenerse al día con una tecnología que evoluciona rápidamente.
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