{"id":108752,"date":"2024-10-24T08:09:29","date_gmt":"2024-10-24T11:09:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.noticiasradioreflejos.com.ar\/2021\/?p=108752"},"modified":"2024-10-24T08:09:29","modified_gmt":"2024-10-24T11:09:29","slug":"adios-a-las-trampas-con-chatgpt-desarrollan-marcas-de-agua-para-detectar-los-textos-generados-por-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.noticiasradioreflejos.com.ar\/2021\/adios-a-las-trampas-con-chatgpt-desarrollan-marcas-de-agua-para-detectar-los-textos-generados-por-ia\/","title":{"rendered":"\u00bfAdi\u00f3s a las trampas con ChatGPT? Desarrollan marcas de agua para detectar los textos generados por IA"},"content":{"rendered":"<p>Un equipo cre\u00f3 un algoritmo de muestreo para sesgar sutilmente la elecci\u00f3n de palabras de estas herramientas y generar una firma invisible que puede ser reconocida mediante un software de detecci\u00f3n.<!--more--><\/p>\n<div class=\"content-container col-12 col-lg-8\">\n<div class=\"c-content\">\n<div class=\"partner-wrapper opening\" data-mrf-recirculation=\"Apertura\">\n<div class=\"news-info\" data-mrf-recirculation=\"firma\">\n<div class=\"twitter-wrapper\">Desde la aparici\u00f3n de los modelos de lenguaje extenso de inteligencia artificial (IA) como ChatGPT, una de las grandes preocupaciones fue la posibilidad de que muchas personas hagan pasar por propios trabajos que en realidad produjo un algoritmo, un asunto de especial relevancia en \u00e1mbitos como el educativo o el de la investigaci\u00f3n.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"partner-wrapper article-page__body-row\">\n<div class=\"second-col\">\n<aside class=\"know-more know-more--with-image\">\n<p class=\"know-more__title\">Una inteligencia artificial aprende a detectar las mol\u00e9culas del c\u00e1ncer usando la tecnolog\u00eda del \u2018reconocimiento facial\u2019<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.eldiarioar.com\/tecnologia\/inteligencia-artificial-aprende-detectar-precozmente-cancer-reconocimiento-facial_1_11611488.html\" data-mrf-recirculation=\"saber-mas\" data-mrf-link=\"https:\/\/www.eldiarioar.com\/tecnologia\/inteligencia-artificial-aprende-detectar-precozmente-cancer-reconocimiento-facial_1_11611488.html\"><picture class=\"know-more__img\"><source srcset=\"https:\/\/static.eldiario.es\/clip\/b0d2c6fa-b5f1-432e-882a-8e7813d0e4da_16-9-aspect-ratio_50p_0.webp\" type=\"image\/webp\" media=\"(max-width: 767px)\" \/><source srcset=\"https:\/\/static.eldiario.es\/clip\/b0d2c6fa-b5f1-432e-882a-8e7813d0e4da_16-9-aspect-ratio_50p_0.jpg\" type=\"image\/jpg\" media=\"(max-width: 767px)\" \/><source srcset=\"https:\/\/static.eldiario.es\/clip\/b0d2c6fa-b5f1-432e-882a-8e7813d0e4da_16-9-aspect-ratio_50p_0.webp\" type=\"image\/webp\" media=\"(min-width: 768px)\" \/><source srcset=\"https:\/\/static.eldiario.es\/clip\/b0d2c6fa-b5f1-432e-882a-8e7813d0e4da_16-9-aspect-ratio_50p_0.jpg\" type=\"image\/jpg\" media=\"(min-width: 768px)\" \/><source srcset=\"https:\/\/static.eldiario.es\/clip\/b0d2c6fa-b5f1-432e-882a-8e7813d0e4da_16-9-aspect-ratio_default_0.webp\" type=\"image\/webp\" \/><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"lazy entered loaded aligncenter\" src=\"https:\/\/static.eldiario.es\/clip\/b0d2c6fa-b5f1-432e-882a-8e7813d0e4da_16-9-aspect-ratio_default_0.jpg\" alt=\"Una inteligencia artificial aprende a detectar las mol\u00e9culas del c\u00e1ncer usando la tecnolog\u00eda del \u2018reconocimiento facial\u2019\" width=\"651\" height=\"367\" data-src=\"https:\/\/static.eldiario.es\/clip\/b0d2c6fa-b5f1-432e-882a-8e7813d0e4da_16-9-aspect-ratio_default_0.jpg\" data-ll-status=\"loaded\" \/><\/picture><\/a><\/p>\n<\/aside>\n<p class=\"article-text\">Un equipo liderado por\u00a0<a class=\"link\" href=\"https:\/\/dathath.github.io\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-mrf-recirculation=\"links-noticia\" data-mrf-link=\"https:\/\/dathath.github.io\/\">Sumanth Dathathri<\/a>\u00a0y\u00a0<a class=\"link\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Pushmeet_Kohli\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-mrf-recirculation=\"links-noticia\" data-mrf-link=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Pushmeet_Kohli\">Pushmeet Kohli<\/a>, miembros del laboratorio DeepMind de Google, desarroll\u00f3 un algoritmo de muestreo capaz de aplicar marcas de agua al texto generado por su herramienta de IA y hacerlo reconocible. El sistema introduce peque\u00f1os cambios, detectables estad\u00edsticamente, pero apenas apreciables para los humanos, que funcionan como una firma que puede ser reconocida por el software de detecci\u00f3n asociado.<\/p>\n<p class=\"article-text\">El nuevo software, bautizado como SynthID-Text, se describe en un trabajo publicado este mi\u00e9rcoles\u00a0<a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-024-08025-4\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-mrf-recirculation=\"links-noticia\" data-mrf-link=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-024-08025-4\">en la revista\u00a0<\/a><a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-024-08025-4\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-mrf-recirculation=\"links-noticia\" data-mrf-link=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-024-08025-4\"><em>Nature<\/em><\/a>. Los autores pusieron a prueba la detectabilidad de estas marcas de agua y encontraron una mejora sustancial en comparaci\u00f3n con los enfoques existentes. El algoritmo dispone de un modo \u201cdistorsionador\u201d, que mejora la marca de agua con un peque\u00f1o costo de la calidad de salida del texto, y un modo \u201cno distorsionador\u201d, que preserva la calidad del texto.<\/p>\n<blockquote class=\"quote\">\n<div class=\"quote-wrapper\">\n<div class=\"first-quote\"><\/div>\n<p class=\"quote-text\">La calidad del texto se ha evaluado utilizando casi 20 millones de respuestas de interacciones de chat en vivo con el modelo de lenguaje de Google DeepMind, Gemini LLM<\/p>\n<\/div>\n<\/blockquote>\n<p class=\"article-text\">Los autores evaluaron el sistema utilizando casi 20 millones de respuestas de interacciones de chat en vivo con el modelo de lenguaje de Google DeepMind,\u00a0<a class=\"link\" href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Gemini_(modelo_de_lenguaje)\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-mrf-recirculation=\"links-noticia\" data-mrf-link=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Gemini_(modelo_de_lenguaje)\"><em>Gemini LLM<\/em><\/a>\u00a0y concluyen que el modo sin distorsi\u00f3n no disminuye la calidad del texto. Tambi\u00e9n comprobaron que la herramienta no tiene un impacto significante en la potencia computacional necesaria para ejecutar LLM, lo que reduce la barrera para la implementaci\u00f3n.<\/p>\n<p class=\"article-text\">Aunque los investigadores de DeepMind probaron la herramienta de Google, este tipo de aproximaciones podr\u00edan generalizarse en otras tecnolog\u00edas, como la m\u00e1s popular, ChatGPT. La compa\u00f1\u00eda responsable de este chatbot, OpenAI, reconoci\u00f3 este verano que tiene listo un sistema para reconocer sus textos, aunque no se decide a lanzarlo por temor a perjudicar sus resultados. \u201cNuestros equipos desarrollaronun m\u00e9todo de marca de agua de texto que seguimos considerando mientras investigamos alternativas\u201d, admitieron\u00a0<a class=\"link\" href=\"https:\/\/openai.com\/index\/understanding-the-source-of-what-we-see-and-hear-online\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-mrf-recirculation=\"links-noticia\" data-mrf-link=\"https:\/\/openai.com\/index\/understanding-the-source-of-what-we-see-and-hear-online\/\">desde la empresa<\/a>. Tambi\u00e9n est\u00e1n investigando el uso de otras v\u00edas, como los metadatos, para reconocer la procedencia del texto.<\/p>\n<p class=\"article-text\">\u201cEsta tecnolog\u00eda permite a Google detectar contenido de texto generado por nuestra propia aplicaci\u00f3n Gemini y la experiencia web\u201d, explican desde DeepMind. \u201cAhora, otros desarrolladores de IA generativa podr\u00e1n usar esta tecnolog\u00eda para ayudarlos a detectar si los resultados de texto provienen de sus propios LLM, ya que se ofrece en c\u00f3digo en c\u00f3digo abierto\u201d. Los autores del nuevo trabajo consideran que es un paso m\u00e1s para mejorar la rendici\u00f3n de cuentas y la transparencia del uso responsable de la inteligencia artificial, aunque reconocen que las marcas de agua de texto se pueden evitar editando o parafraseando el resultado.<\/p>\n<h2 class=\"article-text\">Una posible v\u00eda de escape<\/h2>\n<p class=\"article-text\">La doctora en inteligencia artificial,\u00a0<a class=\"link\" href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Nerea_Luis\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-mrf-recirculation=\"links-noticia\" data-mrf-link=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Nerea_Luis\">Nerea Luis<\/a>, cree que el resultado es muy interesante y destaca que, a pesar de introducir ciertos conjuntos de palabras para generar esas marcas, la calidad del texto no se altera y el usuario no percibe una p\u00e9rdida de calidad. \u201cPara m\u00ed el punto fuerte es que la demostraci\u00f3n se ha hecho con el modelo como el que usa todo el mundo, no uno de laboratorio\u201d, explica. \u201cAun as\u00ed, el m\u00e9todo es efectivo en la primera generaci\u00f3n del texto, pero no se puede mantener en el tiempo si se a\u00f1ade nuevo o se modifica parte\u201d, se\u00f1ala. \u201cEste es el verdadero problema en general del tema de trazabilidad si queremos aplicarlo a LLMs, especialmente con textos, que son algo tan cambiante\u201d.<\/p>\n<blockquote class=\"quote\">\n<div class=\"quote-wrapper\">\n<div class=\"first-quote\"><\/div>\n<p class=\"quote-text\">El punto fuerte fuerte es que la demostraci\u00f3n se ha hecho con el modelo como el que usa todo el mundo, no uno de laboratorio<\/p>\n<div class=\"quote-author\"><span class=\"name\">Nerea Luis<\/span>\u00a0\u2014\u00a0Doctora en inteligencia artificial<\/div>\n<\/div>\n<\/blockquote>\n<p class=\"article-text\">\u201cMientras que en im\u00e1genes, videos o audios es sencillo insertar marcas de agua, en el caso del texto esto representa un desaf\u00edo, ya que cualquier alteraci\u00f3n en las palabras puede afectar significativamente el significado y la calidad del contenido\u201d, asegura\u00a0<a class=\"link\" href=\"https:\/\/scholar.google.es\/citations?user=y_eapzgAAAAJ&amp;hl=es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-mrf-recirculation=\"links-noticia\" data-mrf-link=\"https:\/\/scholar.google.es\/citations?user=y_eapzgAAAAJ&amp;hl=es\">Pablo Haya,<\/a>\u00a0investigador del Laboratorio de Ling\u00fc\u00edstica Inform\u00e1tica de la Universidad Aut\u00f3noma de Madrid (UAM) en declaraciones al\u00a0<a class=\"link\" href=\"https:\/\/sciencemediacentre.es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-mrf-recirculation=\"links-noticia\" data-mrf-link=\"https:\/\/sciencemediacentre.es\/\">SMC<\/a>\u00a0. Actualmente, los sistemas para detectar si un documento fue generado por IA tienen bajos \u00edndices de acierto, por lo que tecnolog\u00edas que faciliten la identificaci\u00f3n de la autor\u00eda son muy necesarias, explica.<\/p>\n<p class=\"article-text\">Para entender c\u00f3mo funcionan estas marcas de agua, Haya pone un ejemplo. Si el modelo hubiera producido la siguiente frase:\u00a0<em>El informe muestra que el mercado ha tenido un crecimiento significativo durante el \u00faltimo trimestre<\/em>, relata, el algoritmo de\u00a0marca de agua\u00a0generar\u00eda una frase equivalente, pero escogiendo una serie de palabras que, sin modificar el significado, siguen una relaci\u00f3n estad\u00edstica conocida por el algoritmo:\u00a0<em>El reporte indica que el mercado ha tenido un avance notable durante el \u00faltimo trimestre<\/em>. \u201cEn este ejemplo, que aparezcan en la misma frase estas cuatro palabras, &#8216;reporte&#8217;, &#8216;indica&#8217;, &#8216;avance&#8217;, &#8216;notable&#8217;, y no otras, es poco probable en el caso de un LLM, y altamente probable si se ha utilizado el algoritmo de marca de agua\u201d, explica a SMC.<\/p>\n<div id=\"container-after-news-outlook\"><\/div>\n<p class=\"article-text\"><a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.unavarra.es\/pdi?uid=8201\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-mrf-recirculation=\"links-noticia\" data-mrf-link=\"https:\/\/www.unavarra.es\/pdi?uid=8201\">Mikel Galar<\/a>, experto en IA de la Universidad P\u00fablica de Navarra (UPNA),\u00a0recuerda que este estudio est\u00e1 basado en otros trabajos previos. \u201cLos resultados parecen convincentes y dicen que el sistema ya est\u00e1 implantado en\u00a0<em>Gemini<\/em>\u00a0y\u00a0<em>Gemini advanced<\/em>\u201d, destaca. \u201cCreo que para sus usuarios ser\u00eda importante saber esto, porque quiz\u00e1s no tengan inter\u00e9s en usar un sistema que sea f\u00e1cilmente detectable\u201d.<\/p>\n<blockquote class=\"quote\">\n<div class=\"quote-wrapper\">\n<div class=\"first-quote\"><\/div>\n<p class=\"quote-text\">Este tipo de t\u00e9cnicas son vulnerables a modificaciones del texto o reescrituras por parte de otros modelos, por lo que su utilidad pr\u00e1ctica est\u00e1 todav\u00eda por ver<\/p>\n<div class=\"quote-author\"><span class=\"name\">Mikel Galar,\u00a0<\/span>\u2014\u00a0Experto en IA de la Universidad P\u00fablica de Navarra (UPNA)<\/div>\n<\/div>\n<\/blockquote>\n<p class=\"article-text\">Seg\u00fan los resultados, recuerda Galar, para textos cortos (100 tokens, 60-70 palabras) la detecci\u00f3n es de un 50%, aunque con muy pocos falsos positivos (1%), y aumenta al 80% cuando llegamos a los 400 tokens (unas 300 palabras).\u00a0\u201cAunque es un paso adelante, las limitaciones de este trabajo son claras y expuestas por los autores: hay muchas implementaciones abiertas en internet que no van a incluirlo\u201d, subraya. \u201cAdem\u00e1s, este tipo de t\u00e9cnicas son vulnerables a modificaciones del texto o reescrituras por parte de otros modelos, por lo que su utilidad pr\u00e1ctica est\u00e1 todav\u00eda por ver. Alguien con conocimiento podr\u00eda modificar ligeramente el texto reduciendo la capacidad de detecci\u00f3n\u201d.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Antonio Mart\u00ednez Ron &#8211; elDiarioAr<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un equipo cre\u00f3 un algoritmo de muestreo para sesgar sutilmente la elecci\u00f3n de palabras de estas herramientas y generar una firma invisible que puede ser reconocida mediante un software de detecci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46],"tags":[],"class_list":["post-108752","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ciencia-y-tecnologia"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.9 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>\u00bfAdi\u00f3s a las trampas con ChatGPT? 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