La Universidad de Villanova publicó hace poco un estudio en la revista Judgment and Decision Making con una conclusión incómoda: muchos lectores no solo tienen problemas para detectar cuándo un cuento lo ha escrito un sistema automático, sino que además suelen puntuarlo mejor que uno firmado por una persona. Hay otro giro. Cuando la autoría aparece presentada como “humana”, la valoración sube aunque el texto haya salido de un modelo de lenguaje.
En esa investigación participaron más de 1.600 personas, que tuvieron que calificar relatos breves. El resultado fue claro: los textos generados por modelos de lenguaje terminaron recibiendo mejores notas en aspectos como la capacidad de atrapar al lector y la calidad general, por encima de los escritos por autores humanos.
Pero en cuanto entraba en escena la etiqueta de autoría, el juicio cambiaba. Los textos presentados como “humanos” obtenían valoraciones más altas, sin importar quién los hubiera escrito realmente.
El trabajo, publicado en Judgment and Decision Making, deja a la vista una paradoja cada vez más presente en la lectura digital: una cosa es la calidad que el lector cree encontrar y otra, bastante distinta, la confianza que le inspira el origen del texto.
Hubo además un experimento de seguimiento dentro del mismo estudio, esta vez con más de 900 participantes. Ahí los lectores solo lograron distinguir entre relatos humanos y automáticos apenas por encima del azar.
Dicho de forma más directa, la mayoría no supo identificar con fiabilidad de dónde venía el texto. Aun así, la etiqueta pesó mucho. Si se decía que la autoría era humana, la percepción mejoraba incluso cuando el contenido era igual en calidad o en procedencia.
La única excepción parcial apareció entre quienes aseguraban estar más familiarizados con este tipo de herramientas.
Ese grupo sí acertó más al detectar qué textos habían sido generados por máquinas. La investigación sugiere algo interesante: reconocer ciertas señales quizá no sea una intuición compartida por todo el mundo, sino una habilidad que se aprende.
Deena Skolnick Weisberg, investigadora principal del estudio, sostiene que estos resultados muestran hasta qué punto ha avanzado ya la ficción producida por modelos de lenguaje.
Una explicación posible es bastante simple. La prosa generada por estos modelos suele ser más directa y menos enrevesada, y por eso a muchos lectores les resulta más fácil de procesar.
Y la discusión no se queda encerrada en el laboratorio.
El Commonwealth Short Story Prize se vio envuelto hace poco en acusaciones de que 3 de sus 5 relatos ganadores habían sido creados con ayuda de sistemas automáticos. Después se encargó una revisión a una editorial, pero no logró confirmar nada de manera concluyente.
Ese episodio muestra el mismo problema que aparece en el estudio de la Universidad de Villanova: incluso cuando hay dudas razonables, demostrar de dónde sale un texto sigue siendo difícil.
La tensión entre lo que gusta y lo que parece creíble también aparece en otros trabajos sobre consumo.
Una encuesta de Bynder realizada en 2024 entre 2.000 consumidores del Reino Unido y Estados Unidos encontró que el 56 % prefería un artículo escrito por un sistema antes que uno redactado por una persona. Esa preferencia, sin embargo, cambia cuando se hace explícito que se usaron estas herramientas.
En ese momento, muchos usuarios pasan a percibir el contenido como más impersonal o incluso como algo poco trabajado. Por eso la supervisión humana sigue siendo decisiva, sobre todo en noticias, contenidos de marca y publicaciones comerciales.
Otras investigaciones citadas en este debate apuntan a que los textos cocreados por personas y sistemas automáticos inspiran más confianza que los producidos únicamente por máquinas.
Por ahora, además, siguen abiertas las cuestiones legales y de derechos de autor. Ahí están las disputas editoriales recientes, e incluso la cancelación de un contrato editorial de 2,4 millones, como prueba de que el problema está lejos de cerrarse.
