Anthropic abre la detección de texto de Claude a reguladores y medios
Anthropic lanza una API de verificación de marcas de agua para que organizaciones autorizadas comprueben si un texto fue generado por Claude.

Anthropic ha abierto su sistema de detección de texto generado por IA. La compañía lanza una API de verificación de marcas de agua que permite a organizaciones aprobadas comprobar si un texto contiene la marca digital invisible que Claude incrusta en sus respuestas.
El acceso está pensado para reguladores, fuerzas de seguridad, medios, verificadores de datos, investigadores independientes, instituciones educativas y grupos de la sociedad civil de la UE, según ha anunciado la empresa. También pueden solicitarlo empresas que necesiten verificar el marcado por motivos de cumplimiento. Anthropic planea ampliar el acceso con el tiempo.
La medida responde a la Ley de IA de la UE, que desde el 2 de agosto de 2025 obliga a los nuevos modelos de Claude a incorporar marcas de agua invisibles en su texto. El sistema se basa en la tecnología SynthID de Google, que ajusta la aleatoriedad en la selección de palabras para crear un patrón estadísticamente detectable. Anthropic asegura que la marca "puede persistir a través de alguna edición", lo que la haría más fiable que los detectores tradicionales como Pangram.
La compañía afirma que la marca de agua no contiene datos del usuario y no afecta ni a la calidad ni al contenido. Pero no todo el mundo lo ve tan claro. Hay quien señala que, si Claude elige sinónimos en función de una clave de marcado y no del significado, la calidad del texto puede resentirse. La publicación especializada Artificial Lawyer también advierte de riesgos de transparencia: una huella de IA detectable podría ser un problema en contextos donde los contratos prohíben el uso de IA o durante negociaciones de tarifas, aunque predice que, por ahora, las marcas de agua serán en su mayoría inofensivas.
La pregunta que queda en el aire es si esta apertura calmará a los críticos o si, por el contrario, abrirá un nuevo frente de debate sobre la fiabilidad y las implicaciones de la detección de texto generado por máquinas.
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