OpenAI prepara marcas de agua para el texto de ChatGPT y Codex

OpenAI anunció el 5 de octubre textGrain, una tecnología para marcar textos generados con sus herramientas. El anuncio responde a las normas europeas sobre identificación del contenido de IA. La palabra «invisible» puede confundir: ¿se trata de un aviso que no podremos leer?

Qué es esta marca de agua

El informe técnico de textGrain describe un patrón estadístico que se introduce durante la elección de las palabras o fragmentos de palabras que genera el modelo. Un detector utiliza una clave secreta para buscar ese patrón en el texto.

Por tanto, no es un logotipo superpuesto ni una frase añadida al final. La señal está en cómo se genera el lenguaje. El informe explica que el sistema busca equilibrar la fuerza de esa señal con la variedad de respuestas que puede producir el modelo.

Dónde comenzará el despliegue

Según el anuncio oficial de OpenAI, ChatGPT y Codex incorporarán la marca en textos elegibles de usuarios de todos los planes en la Unión Europea durante las próximas semanas. En la API, que permite integrar los modelos en otras aplicaciones, la activación será opcional para determinados modelos en todo el mundo y estará desactivada por defecto.

El detector de texto comenzará con acceso restringido a investigadores y organizaciones especializadas aprobadas. Todavía no será una herramienta pública para cualquier persona.

Qué puede decirnos y qué no

La detección puede fallar, especialmente con textos cortos, editados o traducidos. Una marca no identifica al usuario, no mide su aportación humana y no demuestra que el contenido sea correcto. Tampoco la ausencia de una marca prueba que todo lo haya escrito una persona.

El centro de ayuda de OpenAI sobre señales de procedencia recuerda una distinción útil: identificar el origen de un contenido y comprobar su veracidad son tareas diferentes.

Qué significa para quienes usamos lectores de pantalla

Por el funcionamiento descrito, no debería hacer falta «ver» la marca para leer una respuesta. Esto es una inferencia técnica, no una prueba con VoiceOver o TalkBack: todavía queda comprobar la experiencia real del despliegue y la accesibilidad de cualquier aviso o control asociado.

Pensemos en alguien que dicta sus ideas y utiliza IA para ordenarlas o corregir la redacción. Un resultado de detección, por sí solo, no explica ese proceso. Para valorar su trabajo también harían falta contexto, borradores y una conversación sobre cómo utilizó la herramienta.

Ese cuidado forma parte del enfoque de IA Accesible. También puedes leer nuestro artículo sobre GPT-6.1 Sol y el selector de esfuerzo con VoiceOver, donde se distingue lo anunciado de lo probado.

¿Utilizas IA para corregir textos, dictar ideas o redactar desde cero? Cuéntanos cómo encaja en tu trabajo. Puedes seguirme en X como @alfonsocantante.

Imagen destacada: ilustración conceptual creada con inteligencia artificial. Representa una señal estadística en un texto; no es una captura de la función.