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Jana Solà Rodríguez
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Laura Úbeda Cuspinera
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Barcelona, España
Este estudio analiza cómo las herramientas de humanización de IA degradan el rendimiento de los detectores automáticos mediante estrategias específicas de reformulación lingüística. El análisis combina métodos cuantitativos y cualitativos aplicados a textos reescritos de forma adversarial. El corpus incluye textos generados por ChatGPT, Gemini y Grok, posteriormente modificados con ZeroGPT Humanizer, WriteHuman y HumanizerIO. El rendimiento se evaluó con GPTZero, Copyleaks y Originality.ai. Los resultados muestran diferencias significativas entre humanizadores y modelos generadores. Mientras ZeroGPT Humanizer se basa sobre todo en simplificación léxica y paráfrasis locales, WriteHuman y HumanizerIO introducen complejización léxica y perturbaciones normativas más agresivas. Los hallazgos indican que la degradación de los detectores depende menos de una reestructuración discursiva profunda que de la acumulación de microtransformaciones locales que afectan la predictibilidad léxica, la regularidad estilística y la estabilidad normativa.
This study examines how AI humanization tools degrade the performance of automated AI detectors through specific linguis tic reformulation strategies. The analysis combines quantitative with qualitative analysis of adversarially rewritten texts. The corpus consists of texts generated by ChatGPT, Gemini, and Grok that were modified using humanization systems: ZeroGPT Humanizer, WriteHuman, and HumanizerIO. Detector performance was evaluated using GPTZero, Copyleaks, and Originality.ai. The results show substantial differences across humanizers and source language models. Whereas ZeroGPT Humanizer mainly relies on lexical simplification and local paraphrase, WriteHuman and HumanizerIO introduce more aggressive forms of lexical complexification and normative perturbation. The find ings indicate that detector degradation is associated less with deep discourse restructuring than with the accumulation of localized mi crotransformations affecting lexical predictability, stylistic regularity, and normative stability. The study also identifies several adversarial rewriting mechanisms not previously described in the literature, in cluding negation-based paraphrase, artificial gender inconsistencies, and redistribution of proclitic and enclitic structures.
