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El plagio puede ser directo, implicando la copia de partes o de todo el contenido, o parafraseado, donde la obra del autor se reformula cambiando algunas palabras o frases.
Hay una distinción entre inspiración y parafraseo. Es posible leer un contenido, inspirar y luego explorar la idea con tus propias palabras, incluso si llegas a una conclusión similar.
Aunque el plagio fue un tema de debate durante mucho tiempo, el aceleramiento de la producción y publicación de contenido lo mantuvo relevante y supuso un desafío constante.
Este desafío no se limita a libros, investigaciones académicas o documentos judiciales, donde con frecuencia se realizan comprobaciones de plagio. También puede extender a los periódicos e incluso a las redes sociales.
Con la abundancia de información y el fácil acceso a la publicación, ¿cómo se puede controlar el plagio de forma eficaz a un nivel escalable?
Las universidades, entidades gubernamentales y compañías emplean herramientas diversas, pero aunque una búsqueda léxica sencilla puede detectar el plagio directo, el principal desafío radica en identificar contenido parafraseado.
Detección de plagio con IA generativa
Surge un nuevo reto con la IA generativa. ¿Se considera plagio el contenido generado por IA cuando se copia?
Los términos de uso de OpenAI, por ejemplo, especifican que OpenAI no reclamará derechos de autor sobre el contenido generado por la API para los usuarios. En este caso, las personas que usan su IA generativa pueden emplear el contenido generado como prefieran sin necesidad de citas.
Sin embargo, la aceptación del uso de IA generativa para mejorar la eficiencia sigue siendo un tema de debate.
En un esfuerzo por contribuir a la detección de plagio, OpenAI desarrolló un modelo de detección , pero más tarde reconoció que su precisión no es suficientemente alta.
"Creemos que esto no es lo suficientemente preciso para una detección independiente y debe combinar con enfoques basados en metadatos, juicio humano y educación pública para ser más efectivo."
El desafío persiste; sin embargo, con la disponibilidad de más herramientas, ahora hay más opciones para detectar plagio, incluso en casos de contenido parafraseado y de IA.
Detección de plagio con Elasticsearch
Reconociendo esto, en este blog exploramos un caso de uso más con los modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y la búsqueda vectorial, la detección de plagio, más allá de las búsquedas de metadatos.
Esto se demuestra con ejemplos en Python, donde empleamos un conjunto de datos de SentenceTransformers que contiene artículos relacionados con el PLN. Comprobamos los resúmenes en busca de plagio realizando una 'similitud textual semántica' considerando incrustaciones 'abstractas' generadas con un modelo de incrustación de texto previamente importado a Elasticsearch. Además, para identificar contenido generado por IA — plagio por IA, también se importó un modelo de PLN desarrollado por OpenAI a Elasticsearch.
La siguiente imagen ilustra el flujo de datos:
Durante la tubería de ingesta con un procesador de inferencia, el párrafo 'abstracto' se mapea a un vector de 768 dimensiones, el 'valor_predicho abstract_vector.predicho'.
Cartografía:
La similitud entre representaciones vectoriales se mide mediante una métrica de similitud vectorial, definida mediante el parámetro de 'similitud'.
El coseno es la métrica de similitud por defecto, calculada como '(1 + coseno(consulta, vector)) / 2'. A menos que necesites preservar los vectores originales y no puedas normalizarlos de antemano, la forma más eficiente de realizar similitud coseno es normalizar todos los vectores a longitud unitaria. Esto ayuda a evitar realizar cálculos adicionales de longitud vectorial durante la búsqueda, y en su lugar emplea 'dot_product'.
En esta misma canalización, otro procesador de inferencia que contiene el modelo de clasificación de texto detecta si el contenido es 'real' probablemente escrito por humanos, o 'falso' probablemente escrito por IA, agregando el 'openai-detector.predicted_value' a cada documento.
Pipeline de ingestión:
En el momento de la consulta, también se emplea el mismo modelo de incrustación de texto para generar la representación vectorial de la consulta 'model_text' en un objeto 'query_vector_builder'.
Una búsqueda de k vecinos más cercanos (kNN) encuentra el k vector más cercano al vector de consulta medido por la métrica de similitud.
El _score de cada documento se deriva de la similitud, cerciorando que un puntaje mayor corresponda a una clasificación más alta. Esto significa que el documento es más similar semánticamente. Como resultado, imprimimos tres posibilidades: si el puntaje > 0,9, consideramos 'alta similitud'; si < 0,7, 'baja similitud', de lo contrario, 'similitud moderada'. Tienes la flexibilidad de establecer diferentes valores umbral para determinar qué nivel de _score califica como plagio o no, según tu caso de uso.
Además, se realiza la clasificación de texto para comprobar también la presencia de elementos generados por IA en la consulta de texto.
Consulta:
Salida:
En este ejemplo, tras emplear uno de los valores 'abstractos' de nuestro conjunto de datos como consulta de texto 'model_text', se identificó plagio. El puntaje de similitud es 1,0, lo que indica un alto nivel de similitud: plagio directo. La consulta vectorizada y el documento no fueron reconocidos como contenido generado por IA, lo cual era de esperar.
Consulta:
Salida:
Al actualizar la consulta de texto 'model_text' con un texto generado por IA que transmite el mismo mensaje minimizando la repetición de palabras similares, la similitud detectada seguía siendo alta, pero el puntaje era de 0,9302529 en lugar de 1,0 — plagio de paráfrasis. También se esperaba que esta consulta, generada por IA, fuera detectada.
Por último, considerando la consulta de texto 'model_text' como texto sobre Elasticsearch, que no es un resumen de ninguno de estos documentos, la similitud detectada fue 0,68991005, lo que indica baja similitud según los valores umbral considerados.
Consulta:
Salida:
Aunque el plagio se identificó correctamente en la consulta de texto generada por IA, así como en casos de paráfrasis y contenido copiado directamente, navegar por el panorama de la detección de plagio implica reconocer diversos aspectos.
En el contexto de la detección de contenido generado por IA, exploramos un modelo que aporta una contribución valiosa. Sin embargo, es fundamental reconocer las limitaciones inherentes a la detección independiente, lo que requiere incorporar otros métodos para mejorar la precisión.
La variabilidad introducida por la elección de modelos de incrustación de texto es otra consideración. Diferentes modelos, capacitados con conjuntos de datos distintos, resultan en distintos niveles de similitud, lo que destaca la importancia de las incrustaciones de texto generadas.
Por último, en estos ejemplos, usamos el resumen del documento. Sin embargo, la detección de plagio suele implicar documentos grandes, por lo que es esencial abordar el reto de la longitud del texto. Es común que el texto supere el límite de tokens de un modelo, requiriendo segmentación en fragmentos antes de construir incrustaciones. Un enfoque práctico para manejar esto implica emplear estructuras anidadas con dense_vector.
Conclusión
En este blog, hablamos sobre los desafíos de detectar plagio, especialmente en contenido parafraseado y generado por IA, y cómo la similitud textual semántica y la clasificación de texto pueden emplear para este propósito.
Combinando estos métodos, proporcionamos un ejemplo de detección de plagio donde identificamos con éxito contenido generado por IA, plagio directo y parafraseado.
El objetivo principal era establecer un sistema de filtrado que simplificara la detección, pero la evaluación humana sigue siendo esencial para la validación.
Si te interesa aprender más sobre similitud textual semántica y PNL, te animamos a que también consultes estos enlaces:
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