Aithor

 

Aithor es un generador de texto basado en modelos de lenguaje LLM y redes neuronales que anuncia ser el único sistema capaz de crear documentos que no pueden ser detectados como artificiales en una revisión. 

Basta introducir una frase indicando sobre qué se precisa escribir el ensayo, indicar el tono del trabajo (formal, informal, persuasivo, narrativo, etc.), la longitud del mismo  y la necesidad o no de añadir referencias y cómo estas deben mostrarse, para que el sistema genere la obra.

Primero, nos muestra un índice sobre el que podemos hacer algunas modificaciones, para posteriormente generar el texto completo.

Por ejemplo, introduciendo esta petición: Ensayo sobre la formación de agujeros negros, el programa nos propone este índice:

1. Introducción

1.1. Definición de agujeros negros

1.2. Importancia en el estudio del universo

2. Formación de agujeros negros

2.1. Colapso gravitacional de estrellas masivas

2.2. Proceso de formación en galaxias activas

2.3. Teorías alternativas sobre su origen

3. Características de los agujeros negros

3.1. Event Horizon y Singularidad

3.2. Masa, carga y momento angular

Es un programa de pago con un coste de unos 100USD anuales.

Puede accederse a su página, en este enlace.

Respecto a la afirmación de sus programadores de que los textos generados son indetectables como artificiales, habrá que verlo en el futuro (apuesto a que serán detectables una vez que se use suficientemente para detectar patrones), pero he hecho una prueba.

He pedido a Aithor que genere un texto sobre las progresiones armónicas en los conciertos de Mozart. La introducción generada es esta:

1. Introducción

La presente obra tiene como objetivo analizar las progresiones armónicas presentes en los conciertos para piano de Mozart. A través de este estudio, se pretende profundizar en la importancia de las progresiones armónicas en la música, así como en su influencia en la estructura y expresividad de los conciertos para piano del famoso compositor austriaco. A lo largo del ensayo se abordarán distintos aspectos relacionados con este tema, como su efecto en la forma musical y las emociones que transmiten. Para comprender mejor este fenómeno, es necesario conocer brevemente la historia de los conciertos para piano de Mozart, lo cual se desarrollará en el siguiente apartado.

1.1. Importancia de las progresiones armónicas en la música

Las progresiones armónicas desempeñan un papel fundamental en la música, ya que son la base sobre la cual se construyen las composiciones. Estas progresiones establecen las relaciones entre los acordes, creando una secuencia coherente y armoniosa de sonidos. Además, son responsables de generar tensión y resolución en la música, proporcionando una sensación de dirección y estructura. Por tanto, entender la importancia de las progresiones armónicas resulta fundamental para comprender cómo se construyen los conciertos para piano de Mozart y cómo estas progresiones contribuyen a su riqueza musical.

1.2. Breve historia de los conciertos para piano de Mozart

Los conciertos para piano de Mozart representan un punto clave en la historia de la música clásica. Mozart compuso un total de 27 conciertos para este instrumento, que se caracterizan por su excelencia técnica y su belleza musical. Estas obras fueron compuestas entre los años 1767 y 1791, y destacan por su innovación en cuanto a la incorporación del piano como solista dentro de un contexto orquestal. Los conciertos para piano de Mozart son considerados verdaderas joyas del repertorio pianístico y han influido en generaciones posteriores de compositores. Conocer la historia de estos conciertos resulta relevante para comprender el contexto en el cual Mozart desarrolló su obra y cómo evolucionaron los conciertos para piano a lo largo del tiempo.

Se trata de una introducción bastante general y poco profunda, pero puede bastar para comprobar si es detectable.  Por tanto, a continuación, le he pedido a ChatGPT que me diga si cree que es un texto humano o artificial y ChatGPT ha respondido que es humano;

User

dime tu opinión sobre si el siguiente fragmento de texto está escrito por un  humano o por un bot generativo:

ChatGPT

¡Claro! Estoy listo para ayudar. Por favor, comparte el fragmento de texto y te daré mi opinión sobre si parece haber sido escrito por un humano o generado por un bot.

User

(aquí he copiado el texto anterior generado por Author)

ChatGPT

Este fragmento de texto parece haber sido escrito por un humano. La redacción es coherente y estructurada, y el contenido muestra un conocimiento detallado sobre la música clásica y específicamente sobre la obra de Mozart. Los términos utilizados son apropiados para el tema, y se nota una progresión lógica de ideas desde la introducción hasta los puntos específicos que se abordan en el texto. Además, la forma en que se presentan los conceptos, como la importancia de las progresiones armónicas en la música y la historia de los conciertos para piano de Mozart, sugiere un nivel de comprensión y análisis propio de un autor humano.

Preguntado el porqué, esta es la respuesta;

 ChatGPT

Los indicios concretos que sugieren que el fragmento podría haber sido generado por un chatbot incluyen:

Falta de expresiones idiomáticas o personales: El texto carece de expresiones idiomáticas o giros de lenguaje que suelen ser comunes en la escritura humana, lo que a menudo añade un toque de individualidad y naturalidad a la redacción.

Ausencia de errores o irregularidades: La redacción es muy consistente y no muestra errores gramaticales o irregularidades que podrían ser más comunes en la escritura humana, donde se pueden presentar variaciones en el estilo, la gramática o la estructura de las oraciones.

Estilo formal y académico: El tono del texto es formal y académico, lo que sugiere una estructura y elección de palabras que pueden ser más característicos de un modelo de lenguaje entrenado para producir textos de este estilo.

Estos indicios, aunque sutiles, pueden sugerir la generación automatizada del texto por parte de un chatbot o un modelo de lenguaje similar.

Es decir, al menos una red neuronal no detecta a la otra lo que dificultará la automatización de verificar la autenticidad humana de los textos.