Copiar en la universidad no nació con ChatGPT. Antes de la inteligencia artificial ya existían los trabajos descargados de internet, los apuntes compartidos, las respuestas copiadas durante un examen o incluso los servicios que hacían tareas completas a cambio de dinero. La IA generativa simplemente ha llevado esa práctica a otra escala. Ahora un estudiante puede pedir en segundos un ensayo, una presentación, un resumen o incluso código funcional.
El problema es que las universidades también han aprendido a buscar esas señales y eso ha creado una especie de carrera armamentística: cada nueva herramienta para detectar trampas provoca nuevos métodos para esconderlas. Y algunos están llegando a un punto bastante absurdo. Ya no basta con copiar y pegar ChatGPT Durante los primeros años de la IA generativa, utilizarla para hacer trampas podía ser tan sencillo como pedir un texto y entregarlo prácticamente sin modificar. Eso cada vez funciona peor.
Los profesores han aprendido a reconocer cambios bruscos de estilo, expresiones poco habituales en determinados alumnos , citas dudosas o textos excesivamente perfectos. Al mismo tiempo, universidades de todo el mundo utilizan herramientas como Turnitin para intentar identificar contenido generado artificialmente. El propio Turnitin reconoce, sin embargo, que sus resultados no deben utilizarse como única prueba de una infracción académica, ya que su sistema puede confundir textos humanos con textos generados por IA. La plataforma incluso oculta los porcentajes inferiores al 20% precisamente porque en ese rango aumenta el riesgo de falsos positivos.
El resultado es que entregar directamente lo que produce un chatbot se ha convertido en una estrategia demasiado evidente. © Magnific Ahora los estudiantes trabajan para que la IA parezca peor Un reciente reportaje de New York Magazine muestra hasta dónde está llegando esta dinámica. Uno de los estudiantes entrevistados, identificado como Will, utilizaba Claude para ayudarle con partes de sus ensayos. Pero después recorría el texto frase por frase y lo reescribía manualmente para reducir las posibilidades de que pareciera generado por una máquina. Otro caso resulta todavía más llamativo.
Theo, estudiante de la Universidad de Massachusetts Amherst, utilizó Codex para elaborar una presentación de astronomía. El resultado era demasiado bueno: las diapositivas parecían mucho más profesionales de lo que cabría esperar de un estudiante realizando una tarea universitaria. Así que tuvo que hacer algo inesperado: empeorarla. Según relató, pasó aproximadamente cuatro horas degradando deliberadamente el resultado, modificando la presentación hasta conseguir que pareciera realizada por un estudiante de su nivel.
Finalmente obtuvo una A. La paradoja es evidente. Una tecnología diseñada para ahorrar tiempo termina provocando que algunos alumnos dediquen horas a ocultar que la han utilizado. Las trampas también se están automatizando El fenómeno no se limita a los textos.
En la Universidad de Nueva York, algunos estudiantes de cálculo utilizan WebAssign, una plataforma diseñada precisamente para dificultar las trampas en los deberes. Un estudiante entrevistado por New York Magazine explicó que un compañero había utilizado una herramienta de programación con IA para construir un bot capaz de completar automáticamente los ejercicios. Pero no los resolvía a toda velocidad. El programa imitaba deliberadamente el comportamiento de un estudiante real, avanzando lentamente y dejando intervalos entre respuestas para que los registros de actividad no resultaran sospechosos.
Después, el bot terminó circulando entre otros estudiantes. Es un buen ejemplo de cómo está cambiando el problema. La trampa ya no consiste necesariamente en conseguir la respuesta correcta, sino también en conseguir que el proceso parezca suficientemente humano. Las universidades también están endureciendo las reglas Mientras los estudiantes encuentran nuevas formas de sortear los controles, algunas universidades están volviendo a métodos mucho más tradicionales.
Uno de los casos más simbólicos es Princeton. Desde 1893, su Código de Honor permitió realizar exámenes presenciales sin profesores vigilando las aulas. La universidad confiaba en que los propios estudiantes respetaran las reglas y denunciaran posibles infracciones. Después de 133 años, esa tradición terminó en mayo de 2026.
El profesorado aprobó casi por unanimidad que los exámenes presenciales volvieran a estar supervisados. Entre las razones mencionadas aparece el aumento de la preocupación por las trampas y la facilidad con la que pequeños dispositivos permiten acceder a herramientas de IA durante una prueba. Otras instituciones están recurriendo a historiales de edición, restricciones de dispositivos o ejercicios realizados directamente dentro del aula. Nice piece covering the futility of AI detectors at school.
Don’t use them. My quote at the end covers exactly how I feel: “as of now, AI writing is undetectable and likely to remain so, AI detectors have high false positive rates, and they should not be used as a result." https://t.co/azLUn4LlCg Ethan Mollick (@emollick) July 14, 2023 Quizás detectar mejor la IA no sea la solución La pregunta es cuánto tiempo puede durar esta carrera. Cada detector más sofisticado incentiva técnicas mejores para engañarlo. Y las herramientas de IA también evolucionan mucho más rápido que las normativas universitarias.
Danielle Carr, profesora de UCLA entrevistada por New York Magazine, plantea que el problema no puede reducirse únicamente a encontrar una solución tecnológica. Su propuesta pasa por cambiar el diseño de las evaluaciones y conseguir que los estudiantes tengan más motivos para realizar realmente el trabajo que para delegarlo en una máquina. Algunas universidades también empiezan a experimentar con una idea diferente: no prohibir completamente la IA, sino enseñar cuándo y cómo utilizarla. La Universidad Europea, por ejemplo, ha defendido la necesidad de formar a los estudiantes para utilizar estas herramientas con criterio y pensamiento crítico ante la transformación que ya está provocando la inteligencia artificial en las profesiones técnicas.
Porque quizás el problema más importante no sea descubrir quién utilizó ChatGPT para escribir un trabajo. Es que algunos estudiantes ya están dedicando tantas horas a conseguir que la IA parezca humana que, en determinados casos, probablemente habrían terminado antes haciendo la tarea ellos mismos. Fuente: Xataka.