El artículo examina hasta qué punto es posible distinguir un texto humano de uno generado por modelos de lenguaje. Claire Hardaker, profesora de lingüística forense en la Universidad de Lancaster, ha creado el test Bot or Not, en el que los aciertos rondan solo el 60%. Los lectores suelen apoyarse en pistas simplistas como los clichés, el uso de la raya larga o la regla de tres; sin embargo, esos mismos rasgos son también propios de la escritura humana, dado que los modelos han sido entrenados con ella. Esta confusión alimenta una creciente sospecha en el ámbito literario y editorial: la novela de terror Shy Girl fue retirada por Hachette tras rumores de uso de IA que la autora niega, y el ensayo The Future of Truth contenía citas inventadas, según reconoció su autor. Los medios de comunicación reciben cada vez más quejas de lectores que detectan repeticiones o errores tipográficos como señales de IA. Hardaker advierte de que los detectores comerciales producen resultados erráticos, ya que personas neurodivergentes pueden escribir de forma similar a un modelo, y porque basta con humanizar el texto para burlarlos. Herramientas como Pangram muestran tasas de acierto altas, pero el periodista logró esquivarla al primer intento. Investigadores han identificado palabras fetiche como delve, showcase, boast o underscore, aunque su uso también puede explicarse por la retroalimentación humana que entrena los modelos. En conjunto, la exposición masiva a la IA está transformando el lenguaje y dificultando cualquier juicio definitivo sobre la autoría de un texto.
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