La copia perfecta

En julio, un jurado de escritoras de primer nivel premió por unanimidad Donde el agua trabaja, primera novela del peruano David Silva Rojas, elogiando especialmente su lenguaje. En octubre, Pangram, un detector de textos sintéticos, atribuyó a una inteligencia artificial el 99% de la novela. Silva Rojas lo niega y ofrece sus borradores; la editorial suspendió la gira de presentación y revisa el caso. No es un episodio aislado: unas semanas antes, una polémica similar había sacudido la rentrée francesa con la novela premiada de Thélyson Orélien.

No es mi intención centrarme en estas controversias. Las menciono solo como disparador de otra que me parece más relevante e incómoda: si no podemos inferir quién escribió un texto simplemente leyéndolo y tampoco queremos delegar esa tarea en un programa cuya autoridad nadie termina de aceptar, ¿seguirán importando la autenticidad y la autoría de la obra?

Mi conjetura es que sí. Cuando la inteligencia artificial pueda imitar sin fallos una obra humana, lo que desaparecerá no es la autenticidad, sino nuestra capacidad de reconocerla en la obra misma. Tendremos que buscarla en otro lado.

El jurado no se equivocó

Conviene empezar separando dos cosas que el escándalo mezcla. Si la novela es buena, el jurado acertó, independientemente de quién la haya escrito. Descubrir que intervino una máquina no cambiaría la obra ni la evaluación que hicieron de ella quienes la leyeron. Pero no da lo mismo quién la escribió.

Imaginemos una novela producida por una máquina e indistinguible de una de César Aira: la misma levedad, los mismos desvíos inesperados, la misma capacidad de empujar una ocurrencia improbable hasta hacerla literatura. Pongámosla al lado de una novela efectivamente escrita por Aira. Aun si no pudiéramos distinguirlas, seguiría habiendo entre ambas una diferencia irreductible.

El incidente de Donde el agua trabaja muestra que esa diferencia existe socialmente: si a nadie le importara, no habría controversia. También hay evidencia experimental en esa dirección: textos e imágenes idénticos reciben peores evaluaciones cuando quien los juzga cree que fueron hechos con IA; un estudio de NYU Stern reporta una caída de 31,5% en el click-through cuando se declara que una publicidad fue hecha con IA generativa; otra encuesta reveló que sólo el 45% de los consumidores Gen Z y millennials dice ver positivamente los avisos hechos con IA.

Hay varias razones que explican esta distinción: importan el mérito de quien hizo la obra, la historia de la que proviene, el hecho de que la producción de una persona está limitada por una vida y determinada por un contexto. No hace falta adoptar una teoría romántica del autor para aceptar que una obra puede valer por algo más que sus propiedades objetivas. Si la identidad del autor fuera completamente indiferente, no habría nada que autenticar.

Menard, Duchamp y la impresora

Walter Benjamin intuyó una parte del problema hace casi un siglo. Lo que la reproducción técnica no reproduce es el aquí y ahora del original, su historia, su unicidad. La Gioconda no es la Gioconda porque sus colores sean imposibles de copiar: su valor es de un orden distinto del de una réplica indistinguible, incluso si es idéntica molécula por molécula.

En literatura la idea es menos literal porque un texto siempre fue reproducible. No necesitamos tocar las páginas que tocó Borges para leer a Borges. Borges mismo, en Pierre Menard, autor del Quijote, lleva la cuestión de la autoría a un extremo que nos permite delimitar mejor el problema que introduce la IA. Menard escribe, palabra por palabra, unos capítulos del libro de Cervantes y el narrador encuentra esa versión “casi infinitamente más rica” que el original. Las palabras son las mismas; cambia la operación que las produjo y, con ella, cambia la obra.

En ese sentido Menard está más cerca de Duchamp o de Alberto Greco que de una máquina que imita a un escritor. Duchamp firma un urinario; Greco traza un círculo alrededor de Alberto Heredia y lo declara obra. Ninguno necesita fabricar un objeto nuevo para reclamar autoría: selecciona, señala, repite, desplaza algo existente y, con ese gesto, lo reconvierte en arte.

Justamente por eso importa saber qué hicieron. Menard no pretende ser Cervantes; Duchamp no pretende haber fabricado el urinario; Greco no pretende haber creado a Heredia. La autoría es una operación cuya naturaleza es visible.

La IA es otro problema. Si un modelo reprodujera hoy esos mismos capítulos del Quijote, nadie vería allí a un nuevo Menard. Si produce una novela indistinguible de una de Aira, el producto no nos dice nada acerca de la operación que lo generó. La diferencia ya no está necesariamente disponible para quien mira o lee.

Algo de lo que Benjamin llamaba “aura” está en esa genealogía. La novedad de la IA es que la copia alcanza también las señales con las que reconstruíamos el origen. La autoría se vuelve elusiva, imperceptible, pero no abstracta.

Dejar de olfatear

No hace falta buscar lo humano en lo imperfecto, lo sucio o lo mal hecho, como si el error fuera una marca de agua: una máquina también puede aprender a equivocarse con encanto.

Los detectores de IA enfrentan el mismo límite: examinan el producto, cuando lo que queremos conocer es el proceso de producción. A medida que la copia mejora, la pregunta se desplaza de cómo reconocerla a cómo acreditar su procedencia. Podemos llamar “trazabilidad” a esta capacidad de reconstruir y acreditar qué ocurrió durante el proceso.

Y ahí aparece otra dificultad: la creación no es aditiva. “¿Usó o no usó IA?” es una pregunta demasiado básica.

Un autor puede pedirle a una máquina que le marque baches e inconsistencias y después reescribir todo por su cuenta. Otro puede escribir cada palabra y encontrar el cierre final entre diez opciones propuestas por un chat. Un tercero puede dejar que la máquina redacte escenas completas y luego trabajarlas hasta hacerlas propias. En los tres casos hubo IA, pero la relación entre el autor y su obra no es la misma.

Esta dificultad no es nueva. En 1618, Rubens le ofreció al diplomático inglés Dudley Carleton varios cuadros a cambio de su colección de esculturas antiguas. En su lista, Rubens distinguía cuidadosamente los cuadros enteramente pintados por él de aquellos ejecutados por discípulos y luego retocados por su propia mano. La diferencia tenía precio, incluso cuando Rubens aseguraba que algunas obras del segundo grupo estaban tan bien terminadas que apenas podían distinguirse de las del primero.

Cuatro siglos después seguimos diciendo “Rubens”, “Rubens y taller” o “taller de Rubens”. Estas categorías no implican necesariamente que una obra de taller sea mala —de hecho, esas atribuciones pueden revisarse a la luz de nuevos estudios—, pero describen historias de producción distintas. La procedencia importa aun cuando la diferencia sea imperceptible.

Quién hizo qué

La IA suma una dificultad adicional: si el taller dejaba rastros, la intervención de una máquina puede ocurrir en segundos y su huella puede desaparecer cuando se borra la conversación.

Por eso prohibir cualquier uso parcial o total de inteligencia artificial contiene una paradoja. La regla evita el problema de decidir qué usos son admisibles porque los prohíbe todos, pero a la vez es imposible verificar su cumplimiento de manera completa o sistemática. Peor aún: una prohibición binaria de este tipo termina siendo más exigente con quien declara sus herramientas que con quien las oculta.

Tampoco parece que el problema pueda resolverse con porcentajes como los que arrojan detectores como Pangram. Una idea central puede pesar más en una novela que veinte páginas, y un editor puede modificar cientos de frases sin convertirse por eso en autor. Las contribuciones creativas no se suman con facilidad ni siquiera cuando todos los involucrados son personas.

Quizás terminemos necesitando algo parecido a los créditos de una película: no una etiqueta binaria que diga “humano” o “IA”, sino alguna descripción de qué hizo cada parte. Eso permitiría distinguir entre quien usó un modelo como lector, quien tomó de él una idea decisiva y quien delegó buena parte de la escritura. La trazabilidad puede decirnos qué ocurrió, aunque no resuelva por sí sola qué combinación de aportes merece llamarse autoría.

Ningún jurado, editorial o experto podrá reconstruir la genealogía completa de una obra: habrá usos imposibles de comprobar, declaraciones dudosas y límites que cada institución fijará a su manera. Pero esa dificultad sólo vuelve más relevante la pregunta sobre qué queremos decir cuando decimos que alguien creó algo.

Durante mucho tiempo pudimos evitar responderla porque, en la mayoría de los casos, la respuesta parecía suficientemente evidente. La IA enrarece esa presunción. Si queremos que la autoría siga significando algo, tendremos que decidir qué parte de la historia de una obra necesitamos —y podemos— conocer.

AR