¿De dónde viene el “sabor a máquina” en la escritura con IA? a16z: no te obsesiones con si la escribió la IA; la pregunta es si el artículo es bueno
Después de que la IA generativa se volvió común, “¿este artículo lo escribió la IA?” casi se ha convertido en un nuevo tipo de duda en el contenido de internet. Pero a16z, la firma de capital de riesgo de Silicon Valley, a través de su rama a16z crypto, cree que quizá desde el principio se está preguntando mal. (¿Los boletines que lees están escritos por IA? Substack lanza una herramienta de detección de IA para combatir el “Claudefishing”, estafas de creación falsa de humanos) a16z crypto compartió recientemente el artículo “The habits of AI writing, and what to do about them”, donde analiza de dónde proviene realmente el familiar “sabor a IA”.
Muchas de las críticas atribuidas a la escritura con IA en realidad ya existían mucho antes de que la gente empezara a usar grandes modelos de lenguaje; la IA solo replica a gran escala esos malos hábitos y los amplifica. Por eso, en lugar de seguir preguntando qué proporción del artículo fue generada por IA, lo más valioso es preguntar: ¿el artículo explica bien las cosas? ¿La información es confiable? ¿Realmente aporta valor a los lectores?
Lo que se llama “sabor a IA” en realidad, en gran medida, son malos hábitos humanos
Al leer un artículo, es fácil que la gente identifique ciertas características y piense: “parece escrito por ChatGPT”. Por ejemplo, abundan oraciones aparentemente profundas pero con poca información; hay frases hechas y estereotipadas estilo presentaciones corporativas; todo se descompone en tres puntos perfectamente ordenados; el artículo tiene una estructura completa, pero no se encuentra la voz propia del autor; o bien se repiten con mucha frecuencia los mismos signos de puntuación y patrones de frases de gran similitud.
a16z crypto resume estos problemas, en términos generales, en varios tipos, incluidos “pseudo-profound” (expresiones fingidamente profundas), lenguaje demasiado general, exceso de estructuración, falta de voz personal y repetición de signos y estructuras de frases.
Pero el problema es que esas “manías” no las inventó la IA. Los comunicados de prensa de empresas, los informes de consultoría, los artículos académicos e incluso las notas de prensa ya estaban llenos de problemas similares. Los grandes modelos de lenguaje simplemente aprenden de grandes cantidades de texto humano y luego recombinan las formas de expresión más comunes, más seguras y más fáciles de predecir.
Dicho de otra manera, gran parte del “sabor a IA” que molesta a mucha gente es, en cierto sentido, el promedio de una escritura mediocre humana.
En vez de buscar IA, trata el “sabor a IA” como una lista de errores de escritura
Esto también abre otra perspectiva que vale la pena pensar sobre el “AI Detection”. En vez de usar ciertas características como prueba de si un artículo fue generado por IA, conviene verlas como una “taxonomía de los artículos malos”.
Cuando un artículo usa demasiados adjetivos vagos, pide al autor que incluya personas concretas, números, eventos y ejemplos. Si un párrafo parece completo pero no tiene una postura, interroga cuál es realmente el punto que el autor quiere expresar. Si cada párrafo se ve igual, ajusta el ritmo. Y si una frase puede aplicarse a cualquier industria, es muy probable que en realidad no aporte gran información.
La clave de un buen artículo no es “que no haya IA”, sino que sea lo suficientemente concreto a16z crypto considera que la dirección realmente importante es mantener la especificidad (specificity) y la autenticidad (authenticity) de la escritura.
Esto también significa que la IA no necesariamente debe quedar fuera del proceso de escritura. Por el contrario, la IA puede usarse para revisar qué párrafos son demasiado genéricos, qué frases se pueden eliminar, si la estructura del artículo está desordenada, e incluso ayudar al autor a detectar clichés que repite una y otra vez.
Lo que de verdad no encaja en dejarle todo a la IA es el criterio propio del autor. Por ejemplo: “por qué vale la pena escribir sobre esto”, “qué detalle es el más importante”, “en qué punto no estoy de acuerdo con la visión del mercado” y “qué información merece que el lector invierta tiempo en terminar”. Esas son, en realidad, las diferencias que hacen a un artículo.
Si el autor delega incluso esas decisiones en el modelo, entonces aunque la gramática sea perfecta, aunque la estructura sea impecable, al final quizá solo se obtenga un contenido “correcto, pero que tampoco hay nada realmente digno de recordar”.
¿De dónde viene el “sabor a máquina” de la escritura con IA en este artículo? a16z: no te obsesiones con si la escribió la IA; la pregunta es si el artículo es bueno. El más temprano aparece en: .
Después de que la IA generativa se volvió común, “¿este artículo lo escribió la IA?” casi se ha convertido en un nuevo tipo de duda en el contenido de internet. Pero a16z, la firma de capital de riesgo de Silicon Valley, a través de su rama a16z crypto, cree que quizá desde el principio se está preguntando mal. (¿Los boletines que lees están escritos por IA? Substack lanza una herramienta de detección de IA para combatir el “Claudefishing”, estafas de creación falsa de humanos) a16z crypto compartió recientemente el artículo “The habits of AI writing, and what to do about them”, donde analiza de dónde proviene realmente el familiar “sabor a IA”.
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Lo que se llama “sabor a IA” en realidad, en gran medida, son malos hábitos humanos
Al leer un artículo, es fácil que la gente identifique ciertas características y piense: “parece escrito por ChatGPT”. Por ejemplo, abundan oraciones aparentemente profundas pero con poca información; hay frases hechas y estereotipadas estilo presentaciones corporativas; todo se descompone en tres puntos perfectamente ordenados; el artículo tiene una estructura completa, pero no se encuentra la voz propia del autor; o bien se repiten con mucha frecuencia los mismos signos de puntuación y patrones de frases de gran similitud.
a16z crypto resume estos problemas, en términos generales, en varios tipos, incluidos “pseudo-profound” (expresiones fingidamente profundas), lenguaje demasiado general, exceso de estructuración, falta de voz personal y repetición de signos y estructuras de frases.
Pero el problema es que esas “manías” no las inventó la IA. Los comunicados de prensa de empresas, los informes de consultoría, los artículos académicos e incluso las notas de prensa ya estaban llenos de problemas similares. Los grandes modelos de lenguaje simplemente aprenden de grandes cantidades de texto humano y luego recombinan las formas de expresión más comunes, más seguras y más fáciles de predecir.
Dicho de otra manera, gran parte del “sabor a IA” que molesta a mucha gente es, en cierto sentido, el promedio de una escritura mediocre humana.
En vez de buscar IA, trata el “sabor a IA” como una lista de errores de escritura
Esto también abre otra perspectiva que vale la pena pensar sobre el “AI Detection”. En vez de usar ciertas características como prueba de si un artículo fue generado por IA, conviene verlas como una “taxonomía de los artículos malos”.
Cuando un artículo usa demasiados adjetivos vagos, pide al autor que incluya personas concretas, números, eventos y ejemplos. Si un párrafo parece completo pero no tiene una postura, interroga cuál es realmente el punto que el autor quiere expresar. Si cada párrafo se ve igual, ajusta el ritmo. Y si una frase puede aplicarse a cualquier industria, es muy probable que en realidad no aporte gran información.
La clave de un buen artículo no es “que no haya IA”, sino que sea lo suficientemente concreto a16z crypto considera que la dirección realmente importante es mantener la especificidad (specificity) y la autenticidad (authenticity) de la escritura.
Esto también significa que la IA no necesariamente debe quedar fuera del proceso de escritura. Por el contrario, la IA puede usarse para revisar qué párrafos son demasiado genéricos, qué frases se pueden eliminar, si la estructura del artículo está desordenada, e incluso ayudar al autor a detectar clichés que repite una y otra vez.
Lo que de verdad no encaja en dejarle todo a la IA es el criterio propio del autor. Por ejemplo: “por qué vale la pena escribir sobre esto”, “qué detalle es el más importante”, “en qué punto no estoy de acuerdo con la visión del mercado” y “qué información merece que el lector invierta tiempo en terminar”. Esas son, en realidad, las diferencias que hacen a un artículo.
Si el autor delega incluso esas decisiones en el modelo, entonces aunque la gramática sea perfecta, aunque la estructura sea impecable, al final quizá solo se obtenga un contenido “correcto, pero que tampoco hay nada realmente digno de recordar”.
¿De dónde viene el “sabor a máquina” de la escritura con IA en este artículo? a16z: no te obsesiones con si la escribió la IA; la pregunta es si el artículo es bueno. El más temprano aparece en: .
