5.1. Detectar IA
1. Introducción
Los contenidos generados por IA pueden abarcar un amplio espectro de elementos, como textos, imágenes, música o programación. Estos recursos imitan estrechamente la calidad y el estilo de las producciones creados por humanos, lo que hace que su detección pueda llegar a ser todo un desafío.
En el ámbito educativo tener unas pautas que nos permitan tratar de reconocer el contenido hecho por IA adquiere una mayor importancia, así como la concienciación al alumnado sobre las formas éticas de usar las herramientas de IA.
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. Detección de texto
A pesar de la dificultad que puede suponer el reconocer contenidos hechos por IA, hay algunos elementos que nos pueden hacer sospechar de sus uso.
La combinación de estos indicios con las herramientas de detección de IA, nos pueden orientar sobre la naturaleza del contenido.
3. Detección de imágenes
Reconocer imágenes generadas por inteligencia artificial puede ser un desafío, especialmente por el rápido avance en la calidad y realismo de estas creaciones. Sin embargo, hay varios indicadores que pueden ayudar a distinguir una imagen generada por IA de una fotografía real o de una obra de arte creada por humanos.
4. Pautas para detectar deepfake
Los deepfakes son videos, imágenes o audios generados utilizando técnicas de inteligencia artificial que pueden hacer que parezca que una persona está diciendo o haciendo algo que en realidad nunca dijo o hizo.
El término "deepfake" es una combinación de "deep learning", que es un tipo de IA, y "fake" (falso).
La tecnología detrás de los deepfakes generalmente involucra redes neuronales, que son algoritmos de aprendizaje automático que imitan la manera en que los humanos aprenden. Estas redes neuronales analizan una gran cantidad de datos de video o imágenes de una persona y luego aprenden a imitar su voz, gestos faciales y movimientos. Una vez que el modelo de IA ha sido suficientemente entrenado, puede generar videos o audios muy convincentes.
Los deepfakes pueden ser tan realistas que es difícil distinguirlos de material auténtico, lo que plantea importantes preocupaciones éticas y de seguridad. Pueden utilizarse para crear noticias falsas, manipular opiniones públicas, difamar a individuos, o incluso para engañar sistemas de seguridad basados en reconocimiento facial.
Entre el 90% y el 95% de los deepfake son pornografía sin consentimiento y nueve de cada 10 de estos se refieren a mujeres.
Otra variantes es lo que se conoce como deepvoice, en este otro caso se trataría de unir frases y palabras sueltas utilizadas por una persona para crear un discurso que se superpone a un video real. La IA es capaz de clonar la voz original a partir de unos simples fragmentos.
Además de estos usos negativos, los deepfakes también tienen aplicaciones potencialmente positivas y creativas, como en el entretenimiento, donde pueden usarse para mejorar efectos especiales o para la creación de contenido digital. Sin embargo, debido a su potencial de abuso y la facilidad con la que el alumnado puede acceder a las aplicaciones gratuitas que facilitan el deepfake, es importante en el ámbito escolar abordar los desafíos éticos y legales que plantean los deepfakes, promoviendo un uso responsable de esta tecnología.
Es importante mantener un escepticismo saludable ante la más mínima duda, y transmitir al alumnado la importancia de verificar las fuentes.
Legalmente, la generación y difusión de contenido falso o engañoso mediante IA puede constituir una violación de la ley en muchos países. Esto es particularmente sensible si además se utiliza para difamar, para crear propaganda o para actividades fraudulentas. Además, manipular la imagen o el video de alguien sin su consentimiento puede infringir sus derechos a la privacidad. El uso de la IA para crear contenidos no éticos o delictivos es una cuestión grave, con implicaciones que van más allá de la persona que la utiliza. Afecta además la integridad de los individuos involucrados y puede tener un impacto negativo en la sociedad.
A medida que la tecnología evoluciona, también lo hace la sofisticación de los deepfakes, lo que hace que la detección sea un campo en constante evolución.
5. Herramientas de detección de IA
Los detectores de texto generado por inteligencia artificial funcionan analizando ciertos patrones estadísticos en el lenguaje. Su objetivo es estimar la probabilidad de que un texto haya sido escrito por una persona o generado por un modelo automático, como los modelos de lenguaje actuales.
Para ello, estos detectores comparan cómo de "predecible" o "probable" es el texto según lo que haría una inteligencia artificial. Cuando un modelo de IA genera un texto, suele seguir patrones regulares, usar estructuras gramaticales comunes y mantener una coherencia estadística que, aunque puede parecer natural, es diferente a la variabilidad y espontaneidad del lenguaje humano. Los detectores aprovechan esta diferencia: si el texto parece muy predecible y ordenado, con baja variación en el estilo o sin errores típicos del lenguaje humano, asignan una probabilidad alta de que haya sido generado por una IA.
Por el contrario, si el texto muestra rasgos como cambios de estilo, errores humanos, expresiones inusuales o una construcción menos previsible, la probabilidad de que sea humano aumenta.
Hay que tener claro que estos sistemas no pueden afirmar con certeza absoluta si un texto es humano o artificial; simplemente calculan una probabilidad más o menos alta según el grado en que el texto coincide con los patrones propios más habituales de un modelo de lenguaje.
En contextos educativos, esto significa que un detector puede ofrecer indicios, pero no pruebas definitivas.
La interpretación del resultado debe hacerse con cautela, teniendo en cuenta el contexto, el estilo del texto y otros factores externos.
Principales detectores gratuitos.
Limitaciones importantes a considerar.
Precisión variable: ninguna herramienta es 100% precisa; todas presentan falsos positivos y falsos negativos.
Evolución constante: los modelos de IA evolucionan rápidamente, lo que requiere actualizaciones frecuentes de las herramientas de detección.
Modificaciones humanas: textos generados por IA pero editados por humanos pueden eludir la detección.
Diferencias lingüísticas: la mayoría de estas herramientas funcionan mejor con inglés que con otros idiomas.
Enfoque pedagógico recomendado.
Uso como complemento: utilice estas herramientas como un recurso adicional, no como único criterio de evaluación.
Transparencia con estudiantes: informe a los alumnos sobre el uso de estas herramientas y sus limitaciones.
Rediseño de evaluaciones: considere crear tareas que valoren el proceso sobre el producto final (presentaciones orales, trabajos en clase, portafolios).
Educación sobre IA: enseñe a los estudiantes sobre el uso ético y apropiado de las herramientas de IA como parte del currículo.
Políticas claras: establezca directrices explícitas sobre cuándo y cómo se permite el uso de IA en los trabajos académicos.
Consideraciones éticas y de protección.
Es recomendable evitar acusaciones basadas únicamente en resultados de estas herramientas.
Es adecuado mantener conversaciones constructivas cuando sospeche del uso no autorizado de IA.
Hay que asumir, en cualquier caso, que la IA es una realidad del mundo moderno y que los estudiantes mayores necesitarán saber utilizarla de manera responsable en sus trabajos.
6. Ponte a prueba
Después de haber trabajado con herramientas de inteligencia artificial y haber estudiado algunas pautas para reconocer contenidos, detectar qué imágenes y textos pueden estar hechos con IA quizá sea una tarea más asequible.
Comprueba si mantienes los mismos criterios que al principio del curso:
5.2. Transparencia en el uso de la IA en el ámbito educativo
1. Introducción
La integración de la inteligencia artificial en los procesos educativos plantea importantes desafíos éticos y pedagógicos. La transparencia se erige como un principio fundamental para garantizar un uso responsable, equitativo y efectivo de estas tecnologías. Este documento explora en profundidad cómo implementar criterios de transparencia en el uso de la IA dentro del contexto educativo.
¿Qué implica la transparencia en el uso de la IA?
La transparencia en el contexto de la IA educativa significa proporcionar información clara, accesible y comprensible sobre:
Cuándo y cómo se utiliza la IA en procesos educativos.
Qué datos se recopilan y con qué finalidad.
Cómo funcionan los algoritmos que toman decisiones.
Qué limitaciones presentan estas tecnologías.
Quién es responsable de las decisiones basadas en IA.
Este principio busca minimizar el efecto de "cajas negras" tecnológicas que puedan afectar a estudiantes, docentes e instituciones, al menos en lo relativo al uso cotidiano de las herramientas y los criterios sobre los que se puede mantener el control.
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2. Criterios de transparencia
1. Divulgación del uso de IA.
Política de comunicación abierta: toda institución educativa debe informar explícitamente sobre:
Las herramientas de IA implementadas en sus procesos.
Los objetivos pedagógicos que persiguen con su uso.
Los beneficios esperados y posibles limitaciones.
Implementación práctica:
Elaborar un inventario actualizado de todas las aplicaciones de IA utilizadas.
Crear documentos informativos adaptados a diferentes audiencias (estudiantes, familias, docentes).
Incluir secciones específicas en los programas de asignaturas que mencionen el rol de la IA.
2. Transparencia en la autoría y producción de contenidos.
Directrices claras de atribución: establecer políticas institucionales que especifiquen:
Cómo deben los estudiantes y docentes citar el uso de herramientas de IA.
Qué nivel de asistencia de IA está permitido en diferentes tipos de trabajos.
Cómo distinguir entre contribuciones humanas y de IA.
Implementación práctica:
Desarrollar formatos de citación específicos para herramientas de IA (similar a APA, MLA, etc.).
Proporcionar ejemplos concretos de atribución adecuada e inadecuada.
Utilizar rúbricas que evalúen la transparencia en el uso de IA.
3. Explicabilidad de los sistemas de IA educativos.
Principio fundamental: cualquier sistema de IA utilizado en educación debe poder explicar sus procesos y decisiones en términos comprensibles para todos los actores educativos.
Implementación práctica:
Exigir a los proveedores documentación clara sobre el funcionamiento de sus algoritmos.
Priorizar herramientas que ofrezcan explicaciones sobre sus recomendaciones o evaluaciones, o que se desarrollen sobre criterios éticos.
Crear recursos educativos que expliquen, a nivel básico, cómo funcionan los sistemas de IA utilizados.
4. Transparencia en la evaluación asistida por IA.
Criterios de evaluación visibles. Cuando se utilice IA para evaluar trabajo estudiantil:
Los criterios de evaluación deben ser explícitos y accesibles.
Los estudiantes deben poder comprender por qué recibieron determinada calificación y la existencia de una verificaron humana de la misma.
Implementación práctica:
Proporcionar retroalimentación detallada que explique las evaluaciones realizadas por IA.
Implementar sistemas de "segunda opinión" donde un docente revise evaluaciones cuestionadas.
Mantener durante todo el curso escolar los registros auditables de todas las evaluaciones realizadas por IA.
5. Transparencia en la recopilación y uso de datos
Consentimiento informado. Toda recopilación de datos debe basarse en:
Información clara sobre qué datos se recolectan.
Explicación comprensible sobre cómo se utilizarán.
Opciones reales para dar o retirar el consentimiento.
Garantías de protección de datos personales.
Implementación práctica:
Desarrollar formularios de consentimiento adaptados a diferentes contextos.
Establecer períodos de retención de datos específicos y comunicarlos.
Crear canales accesibles para solicitar información sobre datos personales recopilados.
Establecer protocolos en los centros para que no se recopilen en ningún momento datos personales del alumnado.
3. Evaluación de la transparencia.
Indicadores de buenas prácticas.
Documentación accesible: existencia de políticas y guías claras sobre uso de IA.
Participación: inclusión de diversas voces en la elaboración de políticas.
Auditabilidad: capacidad de revisar y cuestionar decisiones basadas en IA.
Adaptabilidad: revisión periódica de políticas para reflejar avances tecnológicos.
Capacitación: formación continua sobre aspectos éticos de la IA.
Herramientas de evaluación.
Rúbricas institucionales para evaluar transparencia en implementaciones de IA.
Encuestas periódicas a estudiantes y docentes sobre comprensión de usos de IA.
Auditorías externas por especialistas en ética de la tecnología.
Análisis comparativo con estándares internacionales emergentes.
4. Hacia una cultura de la transparencia
Compromiso institucional.
La verdadera transparencia requiere de un compromiso que trascienda el cumplimiento normativo y busque:
Fomentar diálogo abierto sobre beneficios y riesgos de la IA.
Reconocer y abordar desigualdades de acceso y alfabetización digital.
Priorizar el bienestar de estudiantes sobre eficiencias administrativas.
Desarrollar capacidad crítica institucional frente a soluciones tecnológicas.
Participación comunitaria.
La transparencia se fortalece mediante:
Consultas periódicas con todos los actores educativos.
Creación de espacios para que estudiantes cuestionen sistemas algorítmicos.
Colaboración con expertos externos en ética, privacidad y tecnología educativa.
Compartir experiencias y mejores prácticas entre instituciones.
La transparencia en el uso de la IA educativa no es simplemente un requisito técnico o legal, sino un compromiso ético fundamental con la autonomía, la equidad y la integridad pedagógica. Implementar criterios robustos de transparencia requiere esfuerzo continuo, pero resulta esencial para construir sistemas educativos donde la tecnología amplifique el potencial humano sin socavar valores educativos fundamentales.
Las instituciones educativas tienen la responsabilidad de liderar con el ejemplo, demostrando que es posible aprovechar el potencial de la IA mientras se mantiene un compromiso inquebrantable con la claridad, la honestidad y la rendición de cuentas. Solo así podremos asegurar que la integración de la IA en educación sirva genuinamente a los intereses de los estudiantes y la sociedad.
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5.3. Derechos de autor en creaciones generadas por IA
1. Introducción
La cuestión de quién posee los derechos de autor sobre creaciones generadas por inteligencia artificial representa uno de los desafíos jurídicos más complejos y dinámicos en el ámbito educativo actual.
Los sistemas de propiedad intelectual fueron diseñados originalmente bajo la premisa de que las obras creativas provienen de autores humanos. Este principio fundamental está siendo cuestionado por la capacidad de los sistemas de IA para generar contenido que, en muchos casos, resulta indistinguible del creado por humanos.
A pesar del aún vacío legal y de que cada país tiene sus propios enfoques, están surgiendo algunos principios comunes:
El requisito de intervención humana: existe un consenso creciente de que algún nivel de intervención humana significativa es necesario para reclamar derechos de autor.
Distinción entre herramientas y autores: las herramientas de IA tienden a ser consideradas como instrumentos sofisticados, no como autores en sentido legal.
Importancia del proceso creativo: el grado de control y diseño humano en el proceso de generación afecta la atribución de derechos.
Transparencia como requisito: la divulgación sobre el uso de IA está emergiendo como un requisito en muchas jurisdicciones.
2. ¿Quién posee los derechos?
Los principales escenarios que nos podemos encontrar a quién tiene los derechos de autor son:
Escenario 1: creaciones completamente autónomas de IA.
Cuando una IA genera contenido con mínima o nula intervención humana:
Estatus actual predominante: en la mayoría de jurisdicciones, estas obras carecen de protección por derechos de autor y pertenecen al dominio público.
Excepciones: algunos países están desarrollando protecciones sui generis para este tipo de contenido.
Consideraciones prácticas: aunque legalmente puedan estar en dominio público, las condiciones de servicio de las plataformas pueden imponer restricciones contractuales.
Escenario 2: creaciones con intervención humana altamente significativa.
Cuando un humano dirige, selecciona, edita o modifica sustancialmente el resultado:
Estatus predominante: el humano que realiza estas contribuciones creativas puede reclamar derechos de autor sobre el resultado final.
Criterio de originalidad: la intervención debe superar el umbral de "originalidad" establecido en cada jurisdicción.
Zona gris: existe debate sobre cuánta intervención es "suficiente" para establecer derechos de autor.
Escenario 3: creaciones colaborativas humano-IA.
Cuando existe un proceso iterativo o de co-creación:
Tendencia actual: los derechos corresponden generalmente al usuario humano que dirige el proceso.
Matices importantes: la especificidad de las instrucciones y el grado de previsibilidad del resultado influyen en la determinación.
Escenario 4: derechos de las empresas desarrolladoras.
.Las empresas que crean los sistemas de IA pueden tener derechos sobre:
Los sistemas y algoritmos: protegidos generalmente por patentes y derechos de autor del software.
Las condiciones de uso: establecidas contractualmente para los usuarios de sus plataformas.
Limitaciones emergentes: algunas jurisdicciones están imponiendo requisitos de transparencia sobre datos de entrenamiento.
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3. Implicaciones para el ámbito educativo.
Implicaciones específicas en el ámbito educativo.
Para estudiantes
Trabajo académico: las instituciones deben establecer políticas claras sobre cuándo y cómo pueden utilizarse herramientas de IA.
Reconocimiento de autoría: definir estándares para atribuir correctamente las contribuciones de IA en trabajos estudiantiles.
Desarrollo de competencias: importancia de formar a los estudiantes en aspectos legales de la creación asistida por IA.
Para docentes.
Material didáctico: clarificar propiedad de recursos educativos generados con asistencia de IA.
Evaluación de trabajos: establecer criterios para valorar originalidad en la era de la IA.
Diseño curricular: integrar alfabetización en propiedad intelectual y IA en los programas.
Para instituciones educativas.
Políticas institucionales: necesidad de desarrollar marcos específicos sobre uso de IA y atribución de autoría.
Infraestructura tecnológica: considerar implicaciones de licencias si se adquiera herramientas de IA para el centro.
Repositorios académicos: adaptar políticas de archivos y bibliotecas digitales para material generado por IA.
5.3. Derechos de autor en creaciones generadas por IA
1. Desarrollo de políticas institucionales claras.
Definición de usos aceptables: establecer cuándo y cómo se permite utilizar IA en contextos académicos.
Requisitos de atribución: definir estándares para citar apropiadamente la asistencia de IA.
Procedimientos de verificación: determinar métodos para validar originalidad cuando sea necesario.
Consecuencias de infracciones: clarificar implicaciones de no cumplir con políticas de transparencia.
2. Promover prácticas de documentación del proceso creativo
Fomentar el mantenimiento de registros del proceso creativo cuando se utilice IA.
Establecer protocolos para documentar:
Prompts o instrucciones utilizadas.
Selecciones y modificaciones realizadas.
Contribuciones humanas significativas al resultado final.
3. Desarrollar competencias en alfabetización legal
Integrar formación sobre propiedad intelectual en la era digital.
Crear recursos o realizar actividades que expliquen:
Conceptos básicos de derechos de autor.
Particularidades del contenido generado por IA.
Prácticas éticas de atribución y transparencia.
5.3. Derechos de autor en creaciones generadas por IA
5. Políticas de Derechos de Autor en herramientas de IA
Las políticas de derechos de autor de las principales plataformas de IA establecen un marco que define la relación entre usuario, empresa y creación. Si bien la mayoría de compañías reconocen que el usuario mantiene la propiedad sobre el contenido generado, casi todas establecen algún tipo de licencia que les permite utilizar dicho contenido para mejorar sus servicios y modelos.
Breve resumen de las políticas de derechos de autor de algunas herramientas vistas en el curso:
ChatGPT.
Según los términos de servicio de OpenAI, el usuario conserva todos los derechos sobre los contenidos que envía a ChatGPT. OpenAI no reclama propiedad sobre los outputs generados, pero los usuarios otorgan a OpenAI una licencia para usar los inputs y outputs para mejorar sus modelos.
Gemini.
Según los Términos de servicio adicionales de la API de Gemini, Google no reclama la propiedad del contenido original generado por los usuarios a través de sus servicios, incluido Gemini. Sin embargo, se reservan el derecho de generar contenido similar para otros usuarios.
DeepSeek.
DeepSeek establece en sus términos que los usuarios mantienen la propiedad de sus inputs y del contenido generado por la herramienta. La empresa recibe una licencia limitada para usar los inputs con el fin de proporcionar y mejorar sus servicios.
Perplexity.
Perplexity especifica que los usuarios mantienen los derechos sobre sus consultas y las respuestas generadas. Sin embargo, la empresa obtiene una licencia para utilizar ese contenido para mejorar sus servicios y modelos.
Canva.
Canva establece que el usuario conserva todos los derechos sobre el contenido generado con sus herramientas de IA. Sin embargo, Canva recibe una licencia mundial para usar este contenido con fines de mejora del servicio.
Adobe Firefly.
Adobe indica en sus términos que el usuario es propietario del contenido generado con Firefly. Adobe no reclama derechos sobre las creaciones del usuario, pero obtiene una licencia no exclusiva para mejorar sus servicios y modelos.
Recraft.
Recraft especifica que los usuarios mantienen la propiedad sobre las imágenes generadas con su plataforma. La empresa recibe una licencia para usar este contenido con fines de mejora del servicio y marketing.
Gamma.
Gamma establece que los usuarios conservan todos los derechos sobre las presentaciones y contenidos generados. Gamma recibe una licencia para usar los inputs y outputs con el fin de mejorar sus servicios.
Lumen5.
Lumen5 establece que los usuarios conservan la propiedad de los videos que crean con su plataforma. Lumen5 recibe una licencia no exclusiva para usar este contenido con fines promocionales y de mejora del servicio.
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