La marca invisible de Claude y ChatGPT: este artículo podría no ser mío, el peligro de esta medida

 

La marca invisible de Claude y ChatGPT: este artículo podría no ser mío, el peligro de esta medida

El marcado estadístico del texto generado por inteligencia artificial abre una nueva discusión jurídica sobre la transparencia, la fiabilidad de la prueba y los derechos de las personas.

Santiago Carretero Sánchez, Profesor Titular de Filosofía del Derecho, Universidad Rey Juan Carlos

13 de octubre de 2026

Una marca que no se ve, pero puede detectarse

La inteligencia artificial generativa está entrando en una nueva etapa. OpenAI ha anunciado la incorporación progresiva de textGrain a determinadas salidas de ChatGPT y Codex en la Unión Europea; Anthropic, por su parte, está incorporando marcas de agua estadísticas a los modelos compatibles de Claude. No hablamos necesariamente de caracteres ocultos, espacios especiales o signos extraños que puedan descubrirse examinando un documento. Estas tecnologías modifican sutilmente la elección de palabras durante la generación del texto para producir un patrón que un detector pueda reconocer posteriormente (Anthropic, 2026; OpenAI, 2026).

El cambio tiene una finalidad legítima: facilitar la identificación de contenidos generados artificialmente y dificultar que circulen sin información suficiente sobre su procedencia. Sin embargo, conviene distinguir entre una señal estadística y una prueba concluyente. Detectar una marca no permite determinar quién utilizó el sistema, cuánto aportó una persona al resultado ni si el texto constituye un plagio. Tampoco demuestra que su contenido sea falso o que se haya cometido una infracción. La propia documentación de los proveedores reconoce estas limitaciones.

Qué exige Europa y dónde comienza el problema jurídico

El artículo 50.2 del Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como Reglamento de Inteligencia Artificial, obliga a los proveedores de sistemas que generan contenido sintético —incluido el texto— a procurar que sus resultados estén marcados en un formato legible por máquina y sean detectables como artificialmente generados o manipulados. La norma contempla expresamente la viabilidad técnica, las limitaciones de cada tipo de contenido, los costes y el estado de la técnica. No impone una tecnología única ni convierte una marca concreta en prueba legal de autoría. Estas obligaciones de transparencia se aplican desde el 2 de agosto de 2026. La Comisión Europea ha publicado, además, directrices y un código de prácticas para facilitar su cumplimiento (Comisión Europea, 2026; Reglamento [UE] 2024/1689, art. 50.2).

Existe otra obligación, distinta de la anterior. Conforme al artículo 50.4, quien despliega un sistema de IA debe informar cuando publique texto generado o manipulado artificialmente con la finalidad de informar al público sobre asuntos de interés público, salvo, entre otros supuestos, cuando haya existido revisión humana o control editorial y una persona física o jurídica asuma la responsabilidad editorial de la publicación. Por tanto, el marcado técnico del proveedor y el deber de informar del responsable de la publicación no deben confundirse.

El problema aparece cuando una señal concebida para favorecer la transparencia se utiliza como fundamento automático de una acusación. OpenAI ha reconocido que la detección puede fallar: en sus evaluaciones, con una tasa objetivo de falsos positivos del 1 %, identificó la marca en aproximadamente el 80 % de determinados textos de 200 unidades de texto (tokens) y el 95 % de los de 400. La sustitución de palabras por sinónimos redujo apreciablemente la detección. Son resultados de pruebas concretas, no garantías universales sobre cualquier idioma, materia o documento (OpenAI, 2026).

Una detección positiva, por tanto, no debería bastar por sí sola para sancionar a un estudiante, cuestionar la autoría de un investigador o atribuir una conducta deshonesta a un trabajador. Tampoco la ausencia de marca demuestra que un texto haya sido escrito íntegramente por una persona. Si el resultado se vincula a alguien y se emplea para adoptar decisiones que le afectan, deberán examinarse las garantías aplicables, incluidas las de protección de datos cuando procedan. En particular, el artículo 22 del Reglamento General de Protección de Datos solo opera cuando concurren sus requisitos específicos para las decisiones individuales exclusivamente automatizadas.

La transparencia no puede convertirse en presunción de culpabilidad

El marcado puede contribuir a una información más transparente, pero su utilidad dependerá de cómo se interpreten sus resultados. Anthropic indica que la marca de sus textos permite estimar la probabilidad de que Claude haya intervenido, sin distinguir necesariamente entre la redacción original y una edición sustancial. OpenAI también advierte de que su señal no determina la autoría, la responsabilidad ni la legalidad del uso del contenido. Además, el acceso a los detectores de texto se encuentra inicialmente restringido a organizaciones y especialistas autorizados, lo que plantea una cuestión práctica: cómo podrá una persona cuestionar una conclusión técnica si no tiene acceso suficiente al método que la fundamenta.

La preocupación no consiste en rechazar cualquier mecanismo de procedencia. Consiste en evitar que una herramienta probabilística adquiera, por su apariencia de precisión, una autoridad que científicamente no posee. Antes de utilizar estas marcas para imponer sanciones o limitar derechos, será necesario exigir resultados contrastables, posibilidad de contradicción, evaluación independiente y valoración conjunta con otras pruebas. La transparencia tecnológica pierde su legitimidad cuando una señal invisible se transforma en una presunción de culpabilidad.

La cuestión jurídica de fondo es sencilla: identificar una posible intervención de la inteligencia artificial puede ser útil; atribuir a partir de ella una conducta, una intención o una responsabilidad exige algo más. todas las fuentes consultadas lo han sido, CÓMO LO SABE CLAUDE¿¿ el tema es serio y carece de garantías por el momento.

Referencias

Anthropic. (2026, 14 de agosto). How Claude’s text watermark works. https://www.anthropic.com/news/claude-text-watermark

Comisión Europea. (2026, 6 de agosto). Guidelines on transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/guidelines-ai-transparency-obligations

OpenAI. (2026, 5 de octubre). Our approach to EU text provenance rules. https://openai.com/index/eu-text-provenance/

Parlamento Europeo y Consejo de la Unión Europea. (2024). Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial. Diario Oficial de la Unión Europea. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj?locale=es

Unión Europea. (2016). Reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 27 de abril de 2016, relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales. Diario Oficial de la Unión Europea. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj?locale=es

Dathathri, S., See, A., Ghaisas, S., et al. (2024). Scalable watermarking for identifying large language model outputs. Nature, 634, 818–823. https://doi.org/10.1038/s41586-024-08025-4