Precisión de la detección de plagio académico: Un análisis descriptivo en verificadores de Inteligencia Artificial
DOI:
https://doi.org/10.19136/etie.v8n16.6338Palabras clave:
Inteligencia artificial, ChatGPT, Modelos grandes de lenguaje, PlagioResumen
Algunos autores afirman que el uso de Inteligencia Artificial (IA) debería considerarse como plagio y han propuesto el uso de herramientas verificadoras para combatir este tipo de plagio. Entre estas Inteligencias Artificiales se encuentra ChatGPT, que ha revolucionado el mundo con su capacidad de producir texto similar al humano. La finalidad de este trabajo es identificar el nivel de precisión al detectar el plagio mediante verificadores de IA en la escritura literaria. Se recopilaron 50 muestras de libros escritos y publicados antes de noviembre de 2022, y se solicitó a ChatGPT que generara otras 50 muestras de literatura de diferentes géneros. El contenido original humano y el generado por la IA fueron analizados empleando cuatro verificadores detectores de plagio, los cuales tuvieron éxito moderado al identificar contenido humano, pero tuvieron grados variables de efectividad en la detección de contenido generado por IA. Copy Leaks obtuvo un puntaje del 99% en el F-score, Content at Scale un 79%, Scribber un 25% y ZeroGPT un 69%. La investigación es de enfoque explicativo de diseño transversal, con análisis cuantitativo de la información recopilada. ChatGPT tiene el potencial de desplazar a los escritores humanos y el uso de verificadores de IA puede ayudar a las escuelas y editoriales a distinguir entre contenido original humano y el generado por artificialmente. Se exhorta a los verificadores de plagio a mejorar sus algoritmos de identificación de plagio literario, así como la incorporación de estas herramientas en diseños de estrategias pedagógicas de futuras investigaciones.
Referencias
Adeshola, I., & Adepoju, A. P. (2023). The opportunities and challenges of ChatGPT in education. Interactive Learning Environments, 32(10), 6159–6172. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2253858
Almeida, R. M. V., de Albuquerque Rocha, K., Catelani, F., Fontes-Pereira, A. J., & Vasconcelos, S. M. (2016). Plagiarism allegations account for most retractions in major Latin American/Caribbean databases. Science and engineering ethics, 22(5), 1447-1456. https://doi.org/10.1007/s11948-015-9714-5
Biörck, J., & Eriksson, S. (2023). Detecting Plagiarism with ChatGPT Using Prompt Engineering [Tesis de licenciatura, Escuela Electrical Engineering and Computer Science]. https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-330996
Chang, Y., Wang, X., Wang, J., Wu, Y., Yang, L., Zhu, K., & Xie, X. (2018). A survey on evaluation of large language models. ACM transactions on intelligent systems and technology, 37(4), 1-45. https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.03109
Content at Scale (2024). Introducing WriteWell to Humanize Your AI Writing with Unlimited AI Detector Credits. BrandWell. https://brandwell.ai/ai-content-detector/
Cotton, D. R., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2024). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2), 228–239. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148
Copyleaks (2024). AI Detector. Copyleaks. https://copyleaks.com/ai-content-detector
Currie, G. M. (2023). Academic integrity and artificial intelligence: is ChatGPT hype, hero or heresy? Seminars in Nuclear Medicine. WB Saunders, 53 (5) https://doi.org/10.1053/j.semnuclmed.2023.04.008
Dahl, S. (2007). Turnitin®: The student perspective on using plagiarism detection software. Active Learning in Higher Education, 8(2), 173-191. https://doi.org/10.1177/1469787407074110
Deng, J., & Lin, Y. (2022). The benefits and challenges of ChatGPT: An overview. Frontiers in Computing and Intelligent Systems, 2(2), 81-83. https://doi.org/10.54097/fcis.v2i2.4465
Fan, J., Upadhye, S., & Worster, A. (2006). Understanding receiver operating characteristic (ROC) curves. Canadian Journal of Emergency Medicine, 8(1), 19-20. doi:10.1017/S1481803500013336
Gao, C. A., Howard, F. M., Markov, N. S., Dyer, E. C., Ramesh, S., Luo, Y., & Pearson, A. T. (2022). Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to original abstracts using an artificial intelligence output detector, plagiarism detector, and blinded human reviewers. BioRxiv, 1-18. https://doi.org/10.1101/2022.12.23.521610
Goutte, C., & Gaussier, E. (2005). A probabilistic interpretation of precision, recall and F-score, with implication for evaluation. En 27th European Conference on IR Research, ECIR 2005, Santiago de Compostela, Spain. https://doi.org/10.1007/978-3-540-31865-1_25
Grassini, S. (2023). Shaping the future of education: exploring the potential and consequences of AI and ChatGPT in educational settings. Education Sciences, 13(7), 692. https://doi.org/10.3390/educsci13070692
Hua, H. U., Kaakour, A. H., Rachitskaya, A., Srivastava, S., Sharma, S., & Mammo, D. A. (2023). Evaluation and comparison of ophthalmic scientific abstracts and references by current artificial intelligence chatbots. JAMA ophthalmology, 141(9), 819-824. DOI:10.1001/jamaophthalmol.2023.3119
Jarrah, A. M., Wardat, Y., & Fidalgo, P. (2023). Using ChatGPT in academic writing is (not) a form of plagiarism: What does the literature say. Online Journal of Communication and Media Technologies, 13(4), e202346. https://doi.org/10.30935/ojcmt/13572
Kacena, M. A., Plotkin, L. I., & Fehrenbacher, J. C. (2024). The Use of Artificial Intelligence in Writing Scientific Review Articles. Current Osteoporosis Reports, 22, 115-121. https://doi.org/10.1007/s11914-023-00852-0
Khalil, M., & Er, E. (2023). Will chatgpt get you caught? rethinking of plagiarism detection. En In: Zaphiris, P., Ioannou, A. (Coordinadores), 10th International Conference, LCT 2023, Held as Part of the 25th HCI International Conference, HCII 2023, Copenhagen, Denmark. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34411-4_32
Khaled, F., & Al-Tamimi, M. S. H. (2021). Plagiarism detection methods and tools: An overview. Iraqi Journal of Science,62(8), 2771-2783. https://doi.org/10.24996/ijs.2021.62.8.30
Kumar, P. M., Priya, N. S., Musalaiah, S. V. V. S., & Nagasree, M. (2014). Knowing and avoiding plagiarism during scientific writing. Annals of medical and health sciences research, 4(3), 193-198.DOI: 10.4103/2141-9248.141957
Lancaster, T. (2003). Effective and efficient plagiarism detection [Tesis de Doctorado, School of Computing, Information Systems and Mathematics South Bank University]. https://www.academia.edu/168972/Effective_and_Efficient_Plagiarism_Detection
Landero, E. A. R., Basurto, A. C., & Ramírez, S. G. V. (2024). ChatGPT en la elaboración de trabajos académicos. Ingenio y Conciencia Boletín Científico de la Escuela Superior Ciudad Sahagún, 11(22), 157-161. https://doi.org/10.29057/escs.v11i22.12553
Masic, I. (2012). Plagiarism in scientific publishing. Acta Inform Med., 20(4), 208-213. DOI:10.5455/aim.2012.20.208-213
Naik, R. R., Landge, M. B., & Mahender, C. N. (2015). A review on plagiarism detection tools. International Journal of Computer Applications, 125(11). DOI: 10.5120/ijca2015906113
Rathore, B. (2023). Future of AI & generation alpha: ChatGPT beyond boundaries. Eduzone: International Peer Reviewed/Refereed Multidisciplinary Journal, 12(1), 63-68. https://doi.org/10.56614/eiprmj.v12i1y23.254
Rivera, H. (2023). La integridad científica ante los plagios fabricados con el ChatGPT. Revista Médica del Instituto Mexicano del Seguro Social, 61(6), 857-862. doi: 10.5281/zenodo.10064458
Scribber (2024). Free AI Detector. Scribber. https://www.scribbr.com/ai-detector/
Sharma, H., & Verma, S. (2020). Insight into modern-day plagiarism: The science of pseudo research. Tzu-Chi Medical Journal, 32(3), 240-244. DOI: 10.4103/tcmj.tcmj_210_19
Sokolova, M., Japkowicz, N., & Szpakowicz, S. (2006). Beyond accuracy, F-score and ROC: a family of discriminant measures for performance evaluation. En Sattar, A., Kang, Bh. (Coordinadores), AI 2006: Advances in Artificial Intelligence. Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/11941439_114
Thirunavukarasu, A. J., Ting, D. S. J., Elangovan, K., Gutierrez, L., Tan, T. F., & Ting, D. S. W. (2023). Large language models in medicine. Nature medicine, 29, 1930-1940. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02448-8
Weber-Wulff, D. (2014). False feathers: A perspective on academic plagiarism. Springer Science & Busines. DOI: 10.1007/978-3-642-39961-9
Wu, T., He, S., Liu, J., Sun, S., Liu, K., Han, Q. L., & Tang, Y. (2023). A brief overview of ChatGPT: The history, status quo and potential future development. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 10(5), 1122-1136. DOI: 10.1109/JAS.2023.123618
Youmans, R. J. (2011). Does the adoption of plagiarism-detection software in higher education reduce plagiarism?. Studies in Higher Education, 36(7), 749-761. https://doi.org/10.1080/03075079.2010.523457
ZeroGPT (2024). Trusted GPT-4 & ChatGPT AI Content Detector AI Checker Tool. ZEROGPT.cc. https://zerogpt.cc/
Zhou, Z. H. (2021). Machine learning. Springer Nature. Singapore https://doi.org/10.1007/978-981-15-1967-3
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