No hay ningún nivel vergonzoso.
Solo el que no se declara.

Preámbulo

No estamos aquí para frenar esta tecnología.

Estamos aquí porque a quien la usa con honestidad y lo dice se le castiga por decirlo, y a quien la usa y calla, no. Ese incentivo está roto, y los incentivos rotos no se arreglan solos. Se acumulan.

Hoy todas las peleas sobre la IA y la autoría pasan por una etiqueta con dos posiciones. Esa etiqueta es el problema. No los modelos. No quienes los usan. La etiqueta.

Esto es lo que cuesta, y esto es lo que la sustituye.

La IA no es el problema. Esconderla sí.

Nada en este documento pide que nadie use menos IA. Pide que diga lo que hizo.

El público ya tiene un dial. Quien crea sigue teniendo solo un interruptor.

TikTok te deja elegir cuánto contenido generado con IA aparece en tu feed.¹ Pinterest te deja pedir menos.² A quien consume la obra se le entrega un gradiente. A quien la hizo se le da una casilla: culpable o no culpable.

«Hecho con IA» no es un dato. Es un veredicto.

Mete en las mismas tres palabras al cirujano que dictó treinta años de práctica a un modelo y corrigió cada línea, y al script que anoche escupió diez mil páginas mientras su dueño dormía. Una etiqueta que no distingue entre esos dos no es información. Es una acusación con un corrector ortográfico incorporado.

Construimos un binario donde la realidad es un espectro, y pusimos la vergüenza en uno de los lados.

Todos los fallos que vienen después salen de ese único error de diseño.

Cuando la honestidad se castiga y el silencio sale gratis, gana el silencio.

No es un fallo moral de quien crea. Es aritmética.

Está medido y tiene nombre: la paradoja de la declaración. En un estudio preregistrado, la gente dijo que declarar el uso de IA era importante, y después puntuó peor la obra cuando se declaraba. La conclusión de los propios autores: esto «corre el riesgo de crear incentivos perversos para no declarar».³

Estamos haciendo un experimento en el que castigamos a quien dice la verdad y premiamos a quien calla, y luego nos sorprendemos del resultado.

El castigo no va de calidad. Va de esfuerzo.

Cuando se les dijo que un relato lo había escrito una persona, los lectores calcularon que había costado 148 minutos. Cuando se les dijo que ese mismo relato lo había escrito una IA, calcularon seis. La etiqueta no cambió lo buena que les parecía la obra: ni su creatividad, ni su originalidad, ni el disfrute. Solo cambió cuánto creían que había costado. Y esa estimación del coste era la que predecía todo lo demás.⁴

Ese es el hallazgo entero, y es la razón de que esta escala exista. Un interruptor no puede comunicar esfuerzo. Una escala sí. Puede que sea la única forma de declarar que no castiga a quien declara.

Marca solo lo que hizo la máquina, y todo lo que quede sin marcar empezará a parecer humano.

Si señalas algunos titulares falsos, los que no llevan señal resultan más creíbles: un efecto demostrado en Management Science y bautizado como efecto de verdad implícita. La solución que encontraron esos mismos investigadores: verificar también los verdaderos.⁵

Así que un sistema que solo etiqueta la IA hace que todo lo que no lleva etiqueta —incluida toda la IA que se le escapó— se lea como humano por defecto.

Por eso la escala empieza en cero. Quien no usa nada de IA también necesita un número. No por cortesía. Es un muro de carga.

No hay ningún nivel vergonzoso. Solo el que no se declara.

El Nivel 5 es la declaración honesta de un informe de mercado automatizado. El Nivel 0 es la declaración honesta de unas memorias. Ninguno está por encima del otro.

Una escala que jerarquiza sus propios niveles es una escalera de la vergüenza con bata de laboratorio, y todo el mundo mentirá para bajar por ella. En cuanto el Nivel 4 sea un insulto, todos serán un 2, y habremos reconstruido el binario con pasos de más.

La procedencia se puede demostrar. La contribución solo se puede declarar.

La criptografía es real, y no basta.

C2PA puede adjuntar a un recurso un historial a prueba de manipulaciones y firmado criptográficamente. Su propio FAQ afirma que la especificación básica «no admite la atribución de contenidos a personas u organizaciones».⁶ Cualquiera puede implementar la especificación abierta, pero entrar en el modelo de confianza oficial de C2PA exige un producto conforme y un certificado de firma arraigado en su lista de confianza.⁷ Sus principales implantaciones se ocupan de recursos multimedia y documentos, no del texto corriente de la web.

Responde a qué tocó esto. No puede responder a de quién es el pensamiento que hay aquí dentro. Nada puede, salvo quien lo sabe.

Una declaración no es una prueba débil. Es otra cosa completamente distinta.

Una firma es una declaración. Una tabla nutricional es una declaración. La nota de conflicto de intereses al final de un artículo científico es una declaración. Ninguna es una prueba, y aun así la civilización funciona con ellas.

Funcionan porque son baratas de hacer y caras de romper.

La detección no es la red de seguridad, y nunca lo fue.

Siete detectores comerciales de IA marcaron como generados por máquina el 61% de los ensayos de acceso a la universidad escritos por personas cuya lengua materna no es el inglés. El 98% fue marcado por al menos uno.⁸

Un estándar que se impone con detectores es una máquina de acusar inocentes: al inmigrante, a la persona disléxica, a quien simplemente escribe claro. Cualquier sistema que necesite un detector para funcionar no funciona.

Declarar no es una confesión. Es una línea en los créditos.

Los impresores llevan quinientos años firmando colofones: la tipografía, el papel, la prensa, la tirada. Las películas pasan sus créditos hasta el último ayudante. El ebanista firma por debajo del cajón.

Nadie se ha avergonzado nunca de los créditos. Las herramientas nunca fueron el secreto.

El coste de esconderse se acumula, y no lo paga quien se esconde.

Lo paga quien crea con honestidad y ya no consigue que le crean. Lo paga la empresa acusada de algo que no hizo. Lo paga el lector que ha empezado a dar por supuesto que todo es falso y que, cada vez más, acierta.

Merriam-Webster eligió «slop» como palabra del año 2025: «contenido digital de baja calidad, producido normalmente en cantidad mediante inteligencia artificial».⁹ Esa es la reputación que se le está pegando a todo, sin distinguir: al descuidado y al cuidadoso por igual.

Las organizaciones que crean el contenido ya reconocen lo que está en juego. En una encuesta de 2026 a 27 marcas multinacionales, el 82% afirmó que la transparencia sobre la IA era esencial para la reputación de la marca y el 79%, para la confianza del consumidor. Sin embargo, la misma investigación encontró normas fragmentadas e incertidumbre sobre las expectativas.¹⁰ Esa incertidumbre no es una excusa para callar. Es la razón por la que resulta útil un vocabulario común.

Hay otra deuda acumulándose debajo de la visible. Los modelos generan contenido; ese contenido se incorpora mediante rastreo a conjuntos de entrenamiento posteriores; los modelos posteriores reproducen una versión más estrecha de él; y el ciclo se repite. Una investigación publicada en Nature denomina colapso del modelo a este modo de fallo: el entrenamiento recursivo e indiscriminado con datos generados puede borrar las colas de la distribución original y agravar los errores a lo largo de las generaciones.¹¹ Los datos sintéticos no son malos por naturaleza, y las mezclas cuidadosas pueden seguir siendo útiles. El peligro está en perder la capacidad de saber qué clase de material entró en el corpus.

Una declaración no puede decidir si un rastreador tiene permiso para entrenar con una obra: eso lo determinan las licencias, las condiciones y los controles de acceso. Sí puede dar a quienes desarrollan modelos una señal que les falta: si el material fue creado por una persona, asistido por IA, dirigido, producido mediante prompts o publicado sin revisión. Conservar esa distinción no es solo una cortesía hacia los lectores. Ayuda a preservar la diversidad de los datos de los que aprenderán los modelos futuros.

La respuesta de la ley al matiz es una exención. La nuestra es una escala.

A partir del 2 de agosto de 2026, el artículo 50 del Reglamento de IA de la UE exige declarar el texto generado con IA que se publique para informar al público sobre asuntos de interés general, salvo que lo haya revisado una persona que asuma la responsabilidad editorial, en cuyo caso no hay que declarar nada.¹²

Léelo otra vez. La ley sabe ver la diferencia entre una obra revisada y una sin revisar. Lo que no tiene es vocabulario para expresarla, así que resuelve el matiz apagando la obligación.

La distinción que la ley busca y no sabe nombrar es la distinción entre el Nivel 4 y el Nivel 5. Nosotros la nombramos.

La transparencia resultará rara durante un año, y después no se notará.

Hoy nadie se imagina un envase de comida sin la tabla de atrás, y nadie se avergüenza de las calorías impresas en ella. La etiqueta no mató a la comida.

Acabó con las adivinanzas.

Lo que pedimos

Declara tu nivel. Ponlo en la obra. Enlázalo con la definición.

Eso es todo. Es gratis, se tarda treinta segundos y no hay ningún comité al que pedir permiso.

La escala tiene seis niveles y empieza en cero. Mide el papel que tuvo la IA en la creación —de quién es el fondo de la obra y quién responde por ella—, no cuántos caracteres emitió un modelo. Es CC0. No tiene dueño. Haz un fork si nos hemos equivocado.

Si somos suficientes los que lo hacemos antes de que el hábito de esconderse se endurezca, declarar dejará de ser una confesión y pasará a ser lo que siempre debió ser: una línea en los créditos.

Este documento declara su propio nivel

Este manifiesto es Nivel 3 — Dirigido.

El diagnóstico, el argumento, la decisión de construir esto y cada elección de diseño de la escala son del autor. La investigación y la prosa se produjeron con un modelo de lenguaje grande, y después se leyeron, se corrigieron y se firmaron línea a línea. Sin el autor, este documento no existe. Sin el modelo, existe: más lento y peor escrito.

Ese es exactamente el caso que defiende este manifiesto. Sería absurdo defenderlo y esconderlo.

Las traducciones se han producido a máquina a partir de este texto en inglés y están marcadas como tales, según la regla de § Traducción.

Fuentes