Los editores voluntarios de Wikipedia están librando una guerra silenciosa contra el contenido generado por máquinas y por primera vez tienen cifras concretas. Según una entrevista reciente de IEEE Spectrum con Ellia Lebleu, miembro fundador de WikiProject AI Cleanup, una herramienta de detección de IA estimó que hasta el 20 por ciento de los nuevos artículos y borradores en Wikipedia en inglés fueron generados por máquinas a finales de 2025, y entre el 15 y el 16 por ciento a principios de 2026. La entrevista atrajo nueva atención esta semana después de encabezar Hacker News.
Lebleu, Ph.D. Estudiante de IA en el Centro Inria de la Universidad de Rennes, cofundó el proyecto de limpieza en diciembre de 2023, cuando ella y otros editores del servidor Discord de Wikipedia notaron una ola de artículos nuevos y extraños que compartían las mismas características extrañas. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra últimos avances en IA.
De clichés obvios a indicios sutiles
Al principio, los indicios eran notorios. Los artículos escritos por IA repetían frases comunes como "constituye un testamento" o "rico patrimonio cultural" y, a menudo, incluían secciones de conclusiones formales o encabezados extraños como "¿Por qué es esto importante?" – marcas registradas de resultados de la era ChatGPT que hicieron que la detección fuera relativamente fácil.
Para 2025, las señales se habían vuelto más sutiles y estructurales, dijo Lebleu a IEEE Spectrum. La escritura con IA adora la "regla de tres" y los paralelismos negativos: patrones de habla que no significan nada por sí solos pero que adquieren significado cuando se acumulan. Los editores también miran más allá del artículo: si una cuenta produce cinco artículos de miles de palabras cada uno en cinco minutos, algo anda mal.
El problema de las citas
La preocupación más seria no es el estilo sino el abastecimiento. Las citas totalmente alucinadas (referencias a artículos que no existen) se han vuelto mucho más raras a medida que la generación de recuperación aumentada permite a los modelos encontrar fuentes reales. Pero Lebleu dijo que el fallo más común es más sutil y más peligroso: la IA encuentra una fuente real y luego la caracteriza erróneamente, citando un apoyo que la fuente en realidad no proporciona. Calificó las citas de AI que no respaldan lo que se está escribiendo como "extremadamente comunes".
La comunidad está contraatacando con sus propias herramientas. Un editor de Wikipedia creó un verificador de fuentes de IA que lee las fuentes en una página y verifica si coinciden con las afirmaciones: un modelo de IA que controla el texto de IA, que Lebleu reconoció que no se garantiza que sea correcto, pero funciona a escala como un primer filtro. Mientras tanto, la Fundación Wikimedia está desarrollando una herramienta llamada Paste Check que puede marcar texto pegado directamente desde algunos chatbots de IA.
¿Cuánto contenido de Wikipedia está escrito con IA?
Las estimaciones del 15 al 20 por ciento provienen de la colaboración de Lebleu con Pangram, una empresa de detección de IA. Ella probó el detector en contenido de Wikipedia anterior a ChatGPT y no encontró falsos positivos, lo que significa que las cifras deben leerse como un límite inferior conservador en lugar de un techo.
Lo que explica la caída del 20 por ciento al 15 o 16 por ciento aún no está resuelto. Podría ser que las políticas recientes de Wikipedia estén funcionando, o que los modelos más nuevos produzcan texto menos detectable mientras que las herramientas de detección no se han puesto al día. Lebleu le dijo a IEEE Spectrum que la mayor parte del contenido generado por IA proviene de editores principiantes y que el proyecto ha trabajado para que las reglas sean altamente visibles para los recién llegados.
La prohibición, las negativas y una cuestión filosófica
Wikipedia en inglés ya ha actuado, prohibiendo a los editores utilizar LLM para generar artículos, una prohibición sobre la que informó The Guardian en marzo de 2026 después de que la comunidad aprobara la directriz. Los efectos de la política aún se están midiendo. Según Lebleu, el cambio fue una cuestión de necesidad más que de ideología: "Estábamos inundados de contenido de IA, no teníamos buenas herramientas y necesitábamos ponerle fin", le dijo a IEEE Spectrum.
Un cambio mensurable ya es visible en el lado del modelo: Lebleu señaló que Claude a veces rechaza solicitudes de plano, respondiendo que no puede escribir un artículo de Wikipedia porque hacerlo violaría las políticas de Wikipedia. Sostuvo que si todas las principales empresas de IA implementaran rechazos similares, sería de gran ayuda, aunque los modelos abiertos que pueden modificarse para eludir las restricciones seguirían siendo una laguna jurídica.
La cuestión más profunda que divide el proyecto es filosófica. Lo que comenzó como una medida práctica, en palabras de Lebleu, ha adquirido una dimensión más filosófica desde entonces, ya que muchas personas han llegado a llamar a Wikipedia "el último buen lugar en Internet", una de las pocas fuentes importantes de información que todavía, en principio, está escrita por humanos.
Por qué es importante más allá de Wikipedia
Lo que está en juego va mucho más allá de la propia enciclopedia. Wikipedia es un resultado de referencia importante para los motores de búsqueda, una fuente común de datos de entrenamiento de IA y una primera parada frecuente para la verificación de datos. Si una parte significativa de sus nuevas páginas están escritas a máquina con citas mal caracterizadas, los errores se propagan: en fragmentos de búsqueda, en corpus de entrenamiento de modelos y nuevamente en futuros resultados de IA.
Por ahora, la limpieza continúa artículo marcado a la vez: un esfuerzo voluntario que utiliza detección de patrones, comprobaciones de velocidad de edición y, cada vez más, la propia IA, para mantener humana una enciclopedia escrita por humanos.
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