ChatGPT y Codex llevarán marcas de agua invisibles en la Unión Europea

OpenAI incorporará marcas de agua invisibles en los textos generados por ChatGPT y Codex para determinados usuarios de la Unión Europea. La compañía prevé desplegar este sistema durante las próximas semanas y lo aplicará a usuarios elegibles de todos los planes dentro de la UE, como parte de su adaptación a las obligaciones de transparencia de la Ley de Inteligencia Artificial europea.

La novedad no consiste en añadir caracteres secretos, espacios ocultos o símbolos que aparezcan al copiar un texto. Es algo bastante más sutil: OpenAI modificará ligeramente el patrón estadístico con el que sus modelos eligen unas palabras frente a otras. A simple vista, el lector no verá ninguna diferencia, pero un detector diseñado para reconocer ese patrón podrá encontrar indicios de que el texto ha pasado por un sistema de OpenAI.

Una huella invisible dentro de las propias palabras

La tecnología se llama textGrain. Su funcionamiento se apoya en algo esencial para entender cómo escriben los modelos generativos: ante cada fragmento de una respuesta existen normalmente varias palabras o combinaciones posibles. El sistema altera de manera muy ligera esas probabilidades y va dejando una especie de dibujo estadístico a medida que avanza el texto.

No es una firma escondida al final del documento ni una cadena que pueda localizarse abriendo el archivo con un editor. La huella está, por decirlo de alguna manera, repartida por la elección de las palabras. OpenAI sostiene que copiar y pegar el contenido no introduce ningún material oculto adicional y que la marca forma parte del propio patrón lingüístico generado por el modelo.

Eso explica también por qué no funciona como una matrícula infalible. Cuanto más se reescribe un texto, más se difumina la señal. Una traducción, una paráfrasis profunda o una edición intensa pueden debilitar la marca hasta hacerla difícil de detectar.

La UE obliga a que el contenido generado pueda identificarse

El movimiento no nace de un capricho técnico de OpenAI. El artículo 50 de la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea obliga a los proveedores de sistemas que generan texto, imágenes, vídeo o audio sintéticos a incorporar mecanismos que permitan identificar ese contenido mediante un formato legible por máquinas. Las obligaciones de transparencia comenzaron a aplicarse el 2 de agosto de 2026, con determinadas disposiciones transitorias para sistemas que ya estaban en el mercado.

Bruselas busca que la procedencia artificial de un contenido pueda comprobarse con mayor facilidad, especialmente en un ecosistema donde una imagen falsa, una voz clonada o un texto fabricado pueden circular durante horas antes de que nadie se detenga a mirar de dónde salieron. La norma europea exige que las soluciones sean, en la medida técnicamente posible, eficaces, interoperables, robustas y fiables.

La marca invisible de OpenAI es precisamente su respuesta para los textos. La empresa ya utiliza otros sistemas de procedencia en imágenes y audio, como credenciales digitales y marcas imperceptibles, pero trasladar ese principio al lenguaje escrito resulta bastante más complicado: las palabras se copian, se corrigen, se traducen y se reordenan con una facilidad que una fotografía no tiene.

Detectar un texto de ChatGPT no será tan sencillo

Aquí aparece la letra pequeña. OpenAI reconoce que la detección no es perfecta y que puede producir tanto falsos positivos como falsos negativos. En sus pruebas, con una tasa de falsos positivos fijada en el 1 %, el detector identificó aproximadamente el 80 % de las marcas en fragmentos de unas 200 unidades de texto —los llamados tokens— y cerca del 95 % cuando los pasajes alcanzaban los 400 tokens en determinados tipos de contenido. Los resultados empeoran cuando el lenguaje admite pocas alternativas, como ocurre con algunos textos matemáticos o extremadamente técnicos.

Y basta cierta edición para mover mucho la aguja. En una evaluación realizada por la compañía con textos de unos 400 tokens, sustituir el 10 % de las palabras por sinónimos hizo caer la detección aproximadamente del 92 % al 66 %. Cuando se modificó una cuarta parte de las palabras, la cifra bajó al 17 %. Es decir: la huella puede sobrevivir a retoques, pero no convierte un texto en una pieza permanentemente rastreable.

En castellano hay un dato llamativo. En otra prueba de OpenAI realizada sobre las 24 lenguas oficiales de la Unión Europea, el español obtuvo la mayor tasa de detección inicial: un 69 % con un 1 % de falsos positivos, por encima de otros idiomas analizados. Es un resultado experimental, no una garantía aplicable a cualquier texto, pero muestra hasta qué punto el idioma influye en la eficacia de este tipo de tecnología.

Los textos muy cortos plantean otro problema

Una frase breve ofrece pocas decisiones lingüísticas en las que esconder un patrón estadístico. Por eso la eficacia crece, en general, cuando aumenta la longitud del texto. También el código informático presenta dificultades particulares porque suele haber menos formas razonables de expresar una misma instrucción.

El código europeo de buenas prácticas contempla estas limitaciones y no exige el mismo tratamiento para determinados contenidos muy breves o fragmentos de código. Ahí está una de las paradojas de la regulación: cuanto más pequeño y rígido es el texto, menos espacio existe para colocar una huella sin alterar lo que dice.

La marca no revelará quién escribió el texto

La presencia de la huella tampoco permitirá identificar al usuario que abrió ChatGPT, ni conocer su cuenta, su conversación o el mensaje que introdujo en el sistema. Según OpenAI, textGrain no contiene información personal ni el prompt original y el detector únicamente busca el patrón asociado a la generación del texto.

Tampoco servirá para decidir automáticamente quién es el autor intelectual de un documento. Un texto puede haber sido generado íntegramente por una IA, corregido por una persona, escrito por un humano y después revisado con ChatGPT o construido mediante varias capas de edición. Encontrar la marca indicará que un sistema de OpenAI probablemente intervino en el contenido, pero no medirá cuánto trabajo humano existe detrás.

Y mucho menos certificará que lo escrito sea verdad. Procedencia no significa veracidad. Una frase puede llevar una marca de agua y ser perfectamente correcta, o estar equivocada de principio a fin. Del mismo modo, no detectar la marca tampoco demuestra que el texto haya salido de manos humanas: podría haber sido editado, traducido, generado antes de la implantación del sistema o producido mediante otra plataforma.

El detector no estará abierto a todo el mundo de entrada

OpenAI adoptará, al menos inicialmente, una posición prudente con la herramienta que reconoce estas marcas. El detector de textos no tendrá acceso público general en su lanzamiento. La compañía permitirá solicitarlo a investigadores y organizaciones especializadas, estudiando los casos de manera individual mientras recopila datos sobre su fiabilidad y posibles usos problemáticos.

La razón es bastante terrenal: un detector imperfecto empleado como juez automático podría crear problemas serios. Un falso positivo en un trabajo académico, un documento profesional o una publicación podría atribuir a una máquina un texto que no procede de ella. Y un falso negativo podría hacer justo lo contrario. La tecnología pretende aportar una señal adicional, no dictar sentencia.

Mientras tanto, los clientes de la API de OpenAI pueden activar voluntariamente la marca de agua para determinados modelos en cualquier parte del mundo. En la API seguirá desactivada por defecto, mientras que el despliegue previsto para ChatGPT y Codex se concentra inicialmente en la Unión Europea.

Una frontera menos visible entre texto humano y artificial

La introducción de estas marcas supone un cambio discreto, casi invisible para quien utiliza ChatGPT a diario, pero importante para el ecosistema digital. La UE quiere que el origen artificial de los contenidos deje alguna pista técnicamente comprobable y OpenAI intenta hacerlo sin colocar una etiqueta visible sobre cada párrafo.

El problema sigue siendo el mismo que acompaña a cualquier mecanismo de detección: el lenguaje se transforma con enorme facilidad. Se corrige una frase, se traduce otra, se mezclan dos versiones y la frontera entre producción humana y generación automática comienza a parecerse más a una zona gris que a una línea pintada en el suelo.

La marca de agua no resolverá esa discusión. Sí introduce, por primera vez a esta escala en los textos de ChatGPT dentro de Europa, una señal deliberada de procedencia incrustada en la propia escritura. Invisible para los ojos; no necesariamente para las máquinas.