¿Alguna vez has notado que los textos generados por inteligencia artificial tienen un ‘aire de familia’? No es casualidad. Mientras la mayoría se preocupa por las alucinaciones de los chatbots (esas fechas inventadas o citas falsas que a veces producen), un investigador italiano ha descubierto algo igual de fascinante: un patrón estilístico que delata la autoría artificial. Se trata de la epanortosis enfática, una figura retórica que se ha convertido en el ‘tic’ característico de la escritura generada por IA.
Filippo Lubrano, fundador de la startup Metaphora y miembro de H-Farm, revela en su estudio que los modelos de lenguaje como ChatGPT y Claude usan esta estructura tres veces más que los humanos. La epanortosis enfática sigue el formato ‘no X, sino Y’, creando una apariencia de claridad y contundencia. En textos humanos, sirve para revertir expectativas o intensificar ideas, pero en la IA se convierte en un atajo recurrente. Las cifras son elocuentes: 27 ocurrencias por cada mil oraciones en respuestas de chatbots, frente a solo 5 en escritura humana y 9 en los datos de entrenamiento. Este exceso no solo revela el origen artificial del texto, sino que también amenaza con reducir la diversidad expresiva en línea.
¿Por qué sucede esto? La respuesta está en la intersección entre el entrenamiento de los modelos y la optimización mediante retroalimentación humana. Los conjuntos de datos de los LLM están llenos de este patrón en áreas como marketing, autoayuda y comunicación política, donde se busca persuadir y ser memorable. Además, los evaluadores humanos suelen premiar las respuestas que parecen claras y asertivas, reforzando artificialmente el uso de la epanortosis. Lubrano lo llama el ‘efecto eslogan’: una claridad aparente que, en realidad, empobrece el lenguaje, replicando el estilo de la publicidad y los titulares sensacionalistas. El problema va más allá de lo estético; es cultural. Los usuarios internalizan estos patrones y los reproducen, creando un círculo vicioso donde la IA aprende de la web, lo amplifica y lo devuelve a los usuarios, que a su vez lo refuerzan al publicar contenido en línea.
Este fenómeno no se limita al inglés; ya aparece en español, francés, mandarín y árabe, sugiriendo que podría convertirse en un universal de la escritura generada por IA. Para contrarrestarlo, Lubrano propone estrategias como incluir más variedad retórica en los datos de entrenamiento, modificar los sistemas de recompensa para penalizar la repetición y animar a los ingenieros a solicitar alternativas explícitamente. No se trata de eliminar la epanortosis—sigue siendo una herramienta útil—sino de restaurarla como una elección consciente, no como un default algorítmico. El mensaje es claro: enfocarse solo en los errores factuales es quedarse a medias; la IA también moldea la forma en que escribimos y leemos, y su influencia en nuestro lenguaje merece tanta atención como su precisión.
