¿Qué tal funciona Pangram con los humanizadores? (Actualizado en agosto de 2025)

¿Qué tal funciona Pangram con los humanizadores? (Actualizado en agosto de 2025)

La detección de la IA se describe a menudo como una «carrera armamentística» entre los grandes modelos lingüísticos, los detectores y los «humanizadores», que son una clase de herramientas en línea destinadas a ocultar el texto generado por la IA e introducir errores intencionados para que el texto resultante suene a texto escrito por un humano.

En Pangram, nos esforzamos constantemente por estar a la vanguardia y adaptarnos a los últimos avances tecnológicos, tanto en nuevos modelos como en humanizadores. Esto nos permite crear sistemas de detección basados en IA que siguen siendo fiables.

En enero de 2025, publicamos una actualización de nuestro informe técnico en el que analizamos 19 herramientas diferentes de humanización y parafraseo. Las principales conclusiones fueron:

• Pangram es resistente a los humanizadores y a los parafrasadores
• Algunos revisores añaden manualmente errores de espaciado y puntuación y sustituyen sinónimos uno por uno.
• Otros humanizadores son, en realidad, modelos de lenguaje grande (LLM) optimizados que se han entrenado para parafrasear el texto con un estilo humano.
• Cuanto más legible y fluido sea el texto humanizado, más probable es que Pangram lo detecte.
• En otras palabras, los humanizadores «buenos» en cuanto a fluidez son más fáciles de detectar, mientras que los «malos» suelen ser menos detectables.

Sin embargo, el panorama de los humanizadores está evolucionando rápidamente, por lo que hemos querido publicar las cifras actualizadas de nuestra última comparativa de humanizadores.

Resultados actualizados del humanizador de Pangram

Pangram obtiene una puntuación superior al 90 % en todos los humanizadores destacados que hemos probado.

¿Cómo se compara Pangram con otros detectores de IA en lo que respecta a textos generados por IA con un estilo natural?

En el estudio de Russell et al., se compara Pangram con GPTZero y varios métodos de código abierto en textos humanizados. El mejor modelo de Pangram alcanza una precisión del 97 % en textos humanizados, frente al 46 % de GPTZero, el 23 % de FastDetectGPT y el 7 % de Binoculars.

Rendimiento de Pangram con texto humanizado en comparación con otros detectores

Un estudio muy reciente realizado por Jabarian e Imas reveló que Pangram es el único detector, de entre cuatro detectores comerciales, cuyo rendimiento se mantiene estable ante el uso de humanizadores:

En el caso de los fragmentos más largos, Pangram detecta casi el 100 % del texto generado por IA. La tasa de falsos negativos (FNR) aumenta ligeramente a medida que los fragmentos se acortan, pero sigue siendo baja. Los demás detectores son menos resistentes a los «humanizadores». El FNR de Originality.AI aumenta hasta alrededor de 0,05 en textos más largos, pero puede alcanzar hasta 0,21 en textos más cortos, dependiendo del género y del modelo LLM. GPTZero pierde en gran medida su capacidad para detectar texto generado por IA, con puntuaciones de FNR de alrededor de 0,50 y superiores en la mayoría de los géneros y modelos LLM. RoBERTa obtiene resultados igualmente deficientes, con puntuaciones de FNR elevadas en todos los casos.

¿Cómo se puede saber si un texto ha sido humanizado?

Hay varias formas de darse cuenta a simple vista de que un texto ha pasado por un humanizador.

Frases forzadas

Una de las formas más sencillas de detectar un «humanizador» es buscar «frases forzadas», que son sustituciones de sinónimos fuera de contexto destinadas a disimular el plagio. Las herramientas de reescritura, como Grammarly y Quillbot, ya utilizaban estos algoritmos de sustitución de sinónimos incluso antes de la llegada de la IA para ocultar el plagio.

Algunos ejemplos de expresiones forzadas serían «conciencia falsificada» en lugar de «inteligencia artificial», o «peligro en el pecho» en lugar de «cáncer de mama». El año pasado nos enteramos de un caso curioso en el que, en un trabajo de un estudiante, apareció «Martin Luther Ruler, Jr.» en lugar de «Martin Luther King, Jr.».

Es importante tener cuidado al utilizar frases forzadas como único criterio para detectar textos generados por IA con un estilo humanizado, ya que estas frases también suelen aparecer en textos escritos en inglés por hablantes no nativos cuando estos utilizan incorrectamente o malinterpretan el significado directo o el uso habitual de determinadas palabras.

Errores de espaciado inusuales

Los «humanizadores» suelen intentar engañar al tokenizador de los detectores de IA añadiendo o eliminando espacios. Es especialmente habitual eliminar los espacios entre frases.

Frases repetitivas

El texto generado por IA humanizada sigue presentando las mismas frases repetitivas que el texto generado por IA no humanizada. Resulta especialmente revelador que el texto provenga de un humanizador si la misma frase forzada aparece dos veces en el mismo documento, ya que esto demuestra que el humanizador está aplicando de forma sistemática los mismos sustitutos de sinónimos.

Caracteres no estándar

Los humanizadores suelen utilizar también caracteres Unicode no estándar para engañar a los tokenizadores de los detectores de IA. Un ejemplo de ello es un popular humanizador que utiliza «U+2009», que es el carácter Unicode correspondiente al «espacio estrecho», en lugar del espacio normal. Recomendamos esta página web https://www.soscisurvey.de/tools/view-chars.php, que permite ver todos los caracteres no imprimibles que pueden estar ocultos en cadenas copiadas y pegadas.

Ejemplo de caracteres no imprimibles en texto humanizado

Herramientas para el proceso de redacción

Con la nueva función «Reproducción de escritura» de Pangram en Google Docs, también puedes comprobar si una parte significativa del texto de un documento de Google Docs se ha copiado y pegado en lugar de escribirse manualmente. Aquí encontrarás una explicación más detallada sobre la detección mediante IA en Google Docs.

Ejemplo de reproducción de texto que muestra cómo copiar y pegar

¿Por qué Pangram no es 100 % preciso con los textos generados por IA de estilo humano?

Hay varias razones por las que Pangram no es un detector perfecto para textos generados por IA humanizada.

1. Pangram no está dispuesto a transigir en lo que respecta a su tasa de falsos positivos. Varios de nuestros modelos internos son capaces de detectar los «humanizadores» con una precisión casi perfecta, pero presentan tasas de falsos positivos más elevadas. No lanzamos estos modelos porque para nosotros es más importante que los textos escritos por personas reales nunca se marquen como generados por IA que detectar todos los resultados de los «humanizadores».

2. El texto «basura» de muy baja calidad se detecta fácilmente a simple vista. En la mayoría de los casos en los que Pangram no detecta el texto humanizado, este está tan distorsionado y ofuscado que apenas se parece al inglés. Estos casos son fáciles de detectar a simple vista, pero difíciles de identificar mediante algoritmos, ya que hay infinitas formas de generar texto sin sentido. Preferimos excluir el galimatías antes que intentar detectarlo, ya que ni siquiera tiene sentido intentar distinguir el galimatías humano del galimatías generado por un humanizador.

¿Puedo esperar que Pangram mejore el rendimiento de su función de humanización con el tiempo?

Sí, la detección de «humanizadores» es un campo de investigación muy activo para Pangram y esperamos seguir caracterizando las propiedades de estos «humanizadores» y dando a conocer nuestra investigación sobre la detección de los resultados que generan. Para que Pangram sea considerado una herramienta fiable en materia de integridad académica, debemos ser capaces de detectar tanto los textos generados por estas herramientas de plagio como los textos copiados y pegados directamente de grandes modelos de lenguaje.

Prueba el detector de IA de Pangram para comparar tus propios documentos con los resultados de Humanizer.