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Distinción entre textos de guion escritos por humanos y generados por IA: un estudio preliminar con estudiantes de Cine.

Abstract

La mayoría de las incógnitas que suscita el desarrollo de la inteligencia artificial en contextos como el académico o el profesional, están relacionadas con cierta intrusión de la tecnología, no solo por realizar labores tradicionalmente humanas, sino también por hacerlo de una manera que puede resultar difícil de identificar. El presente artículo estudia cómo distintos estudiantes del Grado de Cine distinguen entre guiones creados con IA y sin ella, muestra elegida por suponérsele un juicio maduro en este campo. A 24 alumnos se les facilitaron tres opciones de una misma escena de guion, junto con un cuestionario en el que debían reconocer la procedencia, humana o de inteligencia artificial generativa, de cada uno de los textos, así como justificar las razones de su elección. Entre los tres textos facilitados había producción exclusivamente humana y texto sintético de varias procedencias. Un análisis cuantitativo muestra una destacable inclinación hacia la percepción de que se trata de textos sintéticos, independientemente de que estos realmente lo sean, resultando una particular incapacidad de discernimiento. Por otro lado, un análisis cualitativo ha podido destacar claves sobre cómo los estudiantes perciben o presuponen las diferentes procedencias, resultando destacables ciertas nociones de “naturalidad” descritas por los participantes.

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Distinción entre textos de guion escritos por humanos y generados por IA: un estudio preliminar con estudiantes de Cine.

Author: Luri Rodríguez, Javier; Quiroga Rodríguez, Elio
Publisher: Editorial de la Universidad de Sevilla
Year: 2025
DOI: 10.12795/pixelbit.108802
Source: https://idus.us.es/bitstreams/a5d4d9da-70f1-461d-9ecb-47ad8f5591c3/download
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REVISTA DE MEDIOS Y EDUCACIÓN
Nº 72 - ENERO- 2025
h ps:// e is apixelbi .com
Píxel-Bi . Re is a de Medios y Educación. 2025 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966.
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REVISTA DE MEDIOS Y EDUCACIÓN
ENERO
2 0 2 5
EQUIPO EDITORIAL (EDITORIAL BOARD)
EDITOR JEFE (EDITOR IN CHIEF)
Nº
72
D . Julio Cabe o Almena a, Depa amen o de Didác ica y O ganización Educa i a, Facul ad de CC de la Educación,
Di ec o del G upo de In es igación Didác ica. Uni e sidad de Se illa (España)
EDITOR ADJUNTO (ASSISTANT EDITOR)
D . Juan Jesús Gu ié ez Cas illo, Depa amen o de Didác ica y O ganización Educa i a. Facul ad de CC de la Educación,
Uni e sidad de Se illa (España)
D . Ósca M. Gallego Pé ez, G upo de In es igación Didác ica, Uni e sidad de Se illa (España)
EDITORES ASOCIADOS
D a. U za Ga ay Ruiz, Uni e sidad del País Vasco. (España)
D a. I ano nna Milqueya C uz Picha do, Pon i icia Uni e sidad Ca ólica Mad e y Maes a. (República Dominicana)
D a. Ca men Llo en e Cejudo, Uni e sidad de Se illa (España)
CONSEJO METODOLÓGICO
D . José González Such, Uni e sidad de Valencia (España)
D . An onio Ma as Te ón, Uni e sidad de Málaga (España)
D a. Cyn hia Ma ínez-Ga ido, Uni e sidad Au ónoma de Mad id (España)
D . Luis Ca o Sanc is óbal, Uni e sidad de Valladolid (España)
D a. Nina Hidalgo Fa an, Uni e sidad Au ónoma de Mad id (España)
CONSEJO DE REDACCIÓN
D a. Ma ía Puig Gu ié ez, Uni e sidad de Se illa. (España)
D a. Sand a Ma ínez Pé ez, Uni e sidad de Ba celona (España)
D . Selín Ca asco, Uni e sidad de La Pun a (A gen ina)
D . Jackson Colla es, Uni e sidades Fede al do Amazonas (B asil)
D a. Ki y Gaona, Uni e sidad Au ónoma de Asunción (Pa aguay)
D . Vi o José de Jesús Ca ioca. Ins i u o Poli écnico de Beja Ciencias da Educación (Po ugal)
D a. El i a Es he Na as, Uni e sidad Me opoli ana de Venezuela (Venezuela)
D . Angel Puen es Puen e, Pon i icia Uni e sidad Ca ólica Mad e y Maes a. San o Domingo (República Dominicana)
D . Fab izio Manuel Si ignano, Uni e si à degli S udi Suo O sola Benincasa (I alia)
D a. Sonia Aguila Ga i a. Uni e sidad de Cádiz (España)
D a. Eloisa Reche U bano. Uni e sidad de Có doba (España)
CONSEJO TÉCNICO
D a. Raquel Ba agán Sánchez, G upo de In es igación Didác ica, Uni e sidad de Se illa (España)
D . An onio Palacios Rod íguez, G upo de In es igación Didác ica, Uni e sidad de Se illa (España)
D . Manuel Se ano Hidalgo, G upo de In es igación Didác ica, Uni e sidad de Se illa (España)
Diseño de po ada: Dña. Lucía Te ones Ga cía, Uni e sidad de Se illa (España)
Re iso /co ec o de ex os en inglés: D a. Rubicelia Valencia O iz, MacMillan Educa ion (México)
Re iso es me odológicos: e aluado es asignados a cada a ículo
CONSEJO CIENTÍFICO
Jo di Adell Segu a, Uni e sidad Jaume I Cas ellón (España)
Ignacio Aguaded Gómez, Uni e sidad de Huel a (España)
Ma ía Vic o ia Aguia Pe e a, Uni e sidad de Las Palmas de G an Cana ia (España)
Olga Ma ía Aleg e de la Rosa, Uni e sidad de la Laguna Tene i e (España)
Manuel Á ea Mo ei a, Uni e sidad de la Laguna Tene i e (España)
Pa icia Á ila Muñoz, Ins i u o La inoame icano de Comunicación Educa i a (México)
Ma ía Paz P endes Espinosa, Uni e sidad de Mu cia (España)
Angel Manuel Bau is a Valencia, Uni e sidad Cen al de Panamá (Panamá)
Jos Beishuizen, V ije Uni e si ei Ams e dam (Holanda)
Píxel-Bi . Re is a de Medios y Educación. 2025 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966.
Flo en ino Blázquez En onado, Uni e sidad de Ex emadu a (España)
Sil ana Calap ice, Uni e si à degli s udi di Ba i (I alia)
Selín Ca asco, Uni e sidad de La Pun a (A gen ina)
Raimundo Ca asco So o, Uni e sidad de Du ango (México)
Zulma Ca aldi, Uni e sidad de Buenos Ai es (A gen ina)
Luciano Cecconi, Uni e si à degli S udi di Modena (I alia)
Jean-F ançois Ce isie , Uni e si é de Poi ie s, F ancia
Jo di Lluís Coidu as Rod íguez, Uni e sidad de Lleida (España)
Jackson Colla es, Uni e sidades Fede al do Amazonas (B asil)
En icoma ia Co bi, Uni e si à degli S udi Suo O sola Benincasa (I alia)
Ma ialau a Cunzio, Uni e si à degli S udi Suo O sola Benincasa (I alia)
B igi e Denis, Uni e si é de Liège (Bélgica)
Flo iana Falcinelli, Uni e si à degli S udi di Pe ugia (I alia)
Ma ia Cecilia Fonseca Sa di, Uni e sidad Me opoli ana de Venezuela (Venezuela)
Ma ibel San os Mi anda Pin o, Uni e sidade do Minho (Po ugal)
Ki y Gaona, Uni e sidad Au ónoma de Asunción (Pa aguay)
Ma ía-Jesús Gallego-A u a , Uni e sidad de G anada (España)
Lo enzo Ga cía A e io, UNED (España)
Ana Ga cía-Valca cel Muñoz-Repiso, Uni e sidad de Salamanca (España)
An onio Bau is a Ga cía-Ve a, Uni e sidad Complu ense de Mad id (España)
José Manuel Gómez y Méndez, Uni e sidad de Se illa (España)
Me cedes González Sanmamed, Uni e sidad de La Co uña (España)
Manuel González-Sicilia Llamas, Uni e sidad Ca ólica San An onio-Mu cia (España)
An ónio José Meneses Osó io, Uni e sidade do Minho (Po ugal)
Ca ol Halal O ali, Uni e sidad Tecnológica de Chile INACAP (Chile)
Mau icio He nández Ramí ez, Uni e sidad Au ónoma de Tamaulipas (México)
Ana Lande a E xebe ía, Uni e sidad a Dis ancia de Mad id (UDIMA)
Linda La elle, Plymou h Ins i u e o Educa ion (Ingla e a)
Fe nando Leal Ríos, Uni e sidad Au ónoma de Tamaulipas (México)
Paul Le e e, Cca (UK)
Ca los Ma celo Ga cía, Uni e sidad de Se illa (España)
F ancois Ma chessou, Uni e sidad de Poi ie s, Pa ís (F ancia)
F ancesca Ma one, Uni e si à degli S udi di Napoli Fede ico II (I alia)
F ancisco Ma ínez Sánchez, Uni e sidad de Mu cia (España)
I o y de Lou des Mogollón de Lugo, Uni e sidad Cen al de Venezuela (Venezuela)
Angela Muschi iello, Uni e si à degli s udi di Ba i (I alia)
Ma ghe i a Musello, Uni e si à degli S udi Suo O sola Benincasa (I alia)
El i a Es he Na as, Uni e sidad Me opoli ana de Venezuela (Venezuela)
T inidad Núñez Domínguez, Uni e sidad de Se illa (España)
James O’Higgins, de la Uni e sidad de Dublín (UK)
José An onio O ega Ca illo, Uni e sidad de G anada (España)
Gab iela Padilla, Uni e sidad Au ónoma de Tumalipas (México)
Ramón Pé ez Pé ez, Uni e sidad de O iedo (España)
Angel Puen es Puen e, Pon i icia Uni e sidad Ca ólica Mad e y Maes a. San o Domingo (República Dominicana)
Juan Jesús Gu ié ez Cas illo, Uni e sidad de Se illa (España)
Julio Manuel Ba oso Osuna, Uni e sidad de Se illa (España)
Rosalía Rome o Tena. Uni e sidad de Se illa (España)
Hommy Rosa io, Uni e sidad de Ca abobo (Venezuela)
Pie Giuseppe Rossi, Uni e si à di Mace a a (I alia)
Jesús Salinas Ibáñez, Uni e sidad Islas Balea es (España)
Yamile Sando al Rome o, Uni e sidad de San iago de Cali (Colombia)
Albe Sang á Mo e , Uni e sidad Obe a de Ca alunya (España)
Ángel Sanma ín Alonso, Uni e sidad de Valencia (España)
Ho acio San ángelo, Uni e sidad Tecnológica Nacional (A gen ina)
F ancisco Solá Cab e a, Uni e sidad de Se illa (España)
Jan F ick, S a ange Uni e si y (No uega)
Ka l S e ens, Uni e sidad de Colonia (Alemania)
Seppo Tella, Helsinki Uni e si y (Finlandia)
Hanne Wache Kjae gaa d, Aa hus Uni e si y (Dinama ca)
Píxel-Bi . Re is a de Medios y Educación. 2025 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966.
FACTOR DE IMPACTO (IMPACT FACTOR)
SCOPUS Q1 Educa ion: Posición 236 de 1406 (83% Pe cen il). Ci eSco e T acke 2023: 5,3 - Jou nal Ci a ion
Indica o (JCI). Eme ging Sou ces Ci a ion Index (ESCI). Ca ego ía: Educa ion & Educa ional Resea ch.
Posición 556 de 1506. Cua il Q2 (Pe cen il: 65.29) – FECYT (2023): Ciencias de la Educación. Cua il 1.
Posición 12. Pun uación: 39,22- DIALNET MÉTRICAS (Fac o impac o 2022: 1.78. Q1 Educación. Posición
13 de 235) - REDIB Cali icación Glogal: 29,102 (71/1.119) Pe cen il del Fac o de Impac o No malizado:
95,455- ERIH PLUS - Clasi icación CIRC: B- Ca ego ía ANEP: B - CARHUS (+2018): B - MIAR (ICDS
2020): 9,9 - Google Schola (global): h5: 34; Mediana: 52 - Jou nal Schola Me ic Q2 Educación.
Ac ualización 2016 Posición: 405a de 1,115- C i e ios ANECA: 20 de 21 - INDEX COPERNICUS
Pun uación ICV 2019: 95.10
Píxel-Bi , Re is a de Medios y Educación es á indexada en e o as bases en: SCOPUS, Fecy , DOAJ, I esie, ISOC
(CSIC/CINDOC), DICE, MIAR, IN-RECS, RESH, Ul ich’s Pe iodicals, Ca álogo La index, Biné-EDUSOL,
Dialne , Redine , OEI, DOCE, Sc ibd, Redalyc, Red Ibe oame icana de Re is as de Comunicación y Cul u a,
Gage Cengage Lea ning, Cen o de Documen ación del Obse a o io de la In ancia en Andalucía. Además de es a
p esen e en po ales especializados, Buscado es Cien í icos y Ca álogos de Biblio ecas de econocido p es igio, y
pendien e de e aluación en o as bases de da os.
EDITA (PUBLISHED BY)
G upo de In es igación Didác ica (HUM-390). Uni e sidad de Se illa (España). Facul ad de Ciencias de la
Educación. Depa amen o de Didác ica y O ganización Educa i a. C/ Pi o ecnia s/n, 41013 Se illa.
Di ección de co eo elec ónico: e is apixelbi @us.es. URL: h ps:// e is apixelbi .com/
ISSN: 1133-8482; e-ISSN: 2171-7966; Depósi o Legal: SE-1725-02
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Nº
72
PIXEL-BIT
REVISTA DE MEDIOS Y EDUCACIÓN
Índice
E N E R O
2 0 2 5
1.- Análisis de la Disposición Espacial de Con enido en en o nos de Realidad Aumen ada y su E ec o en
la Ca ga Cogni i a de los Usua ios [Analysis o he Spa ial Layou o Con en in Augmen ed Reali y
En i onmen s and i s E ec on Use s' Cogni i e Load]
Luis Edua do Bau is a, Fe nanda Ma adei, Gab iel Ped aza
2.- E aluación de ac i udes hacia la ciencia, ecnología, ingenie ía y ma emá icas (STEM) pa a omen a
la c ea i idad en la educación secunda ia [Assessing A i udes Towa d Science, Technology, Enginee ing,
and Ma hema ics (STEM) o Enhancing C ea i i y in Seconda y Educa ion]
Mujib Mujib, Ma diyah Ma diyah
3.- Dis inción en e ex os de guion esc i os po humanos y gene ados po IA: un es udio p elimina con
es udian es de Cine [Dis inc ion be ween Sc eenplay Tex s W i en by Humans and Gene a ed by AI: a
P elimina y S udy wi h Film S uden s]
Ja ie Lu i-Rod íguez, Elio Qui oga-Rod íguez
4.-
E ec o mediado del au ocon ol sob e la au oes ima y el uso de Ins ag am en adolescen es.
Relaciones con el endimien o académico y el es és ecnológico [Media ing e ec o sel -moni o ing on sel -
es eem and Ins ag am use in adolescen s. Rela ionships wi h academic pe o mance and echnological s ess]
F ancisco José Rubio-He nández, Ado ación Díaz-López, Vanessa Caba-Machado, Elena González-
Calaho a
5.- Phubbing: edad y p esencia en línea como condiciones necesa ias [Phubbing: Age and Online P esence
as Necessa y Condi ions]
An onio Ma as-Te ón
6.- IA gene a i a e sus p o eso es: e lexiones desde una e isión de la li e a u a [Gene a i e AI s. Teache s: insigh s om
a li e a u e e iew]
And es Chiappe, Ca olina San Miguel, Fabiola Mabel Sáez Delgado
7.- ¿Coinciden la comunidad cien í ica y la sociedad sob e el uso de la In eligencia A i icial en
educación? [Do he scien i ic communi y and socie y ag ee on he use o A i icial In elligence in educa ion?]
Sonia Ma ín-Gómez, Ángel Ba olomé Muñoz de Luna
8.-
La u ilidad pe cibida del Cha GPT po pa e del alumnado uni e si a io [Pe cei ed use ulness o
Cha GPT by uni e si y s uden s]
Pablo Ja ie O ega-Rod íguez, F ancisco Ja ie Pe icacho Gómez
9.- La ho a del Book ok: ca ac e ización de nue os ídeos pa a la p omoción lec o a en el mó il [Book ok
Time: Cha ac e iza ion o New Videos o Mobile Reading P omo ion]
José Ro i a-Collado, F ancisco An onio Ma ínez-Ca a alá, Sebas ián Mi as
10.- A Cómo po encia el pensamien o c í ico en la uni e sidad a a és de compe encias en línea:
e aluación de la in o mación y la ne ique a: Un análisis en u u os docen es según el sexo // C i ical
hinking and skills in e alua ing online in o ma ion, a 21s cen u y challenge: A gende analysis o p ospec i e
eache s
Magalí Denoni Buján, Ana Cebolle o Salinas
7
39
70
87
103
119
139
159
180
199
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Dis inción en e ex os de guion esc i os po humanos y
gene ados po IA: un es udio p elimina con es udian es
de Cine.
Dis inc ion be ween Sc eenplay Tex s W i en by Humans and Gene a ed by AI: A
P elimina y S udy wi h Film S uden s.
D . Ja ie Lu i Rod íguez
PDI Uni e sidad del A lán ico Medio. España
D. Elio Qui oga Rod íguez
Cineas a. PDI Uni e sidad del A lán ico Medio. España
Recibido: 2024/06/25; Re isado: 2024/04/19; Acep ado: 2024/11/24; Online Fi s : 2024/12/03; Publicado: 2025/01/07
RESUMEN
La mayo ía de las incógni as que susci a el desa ollo de la in eligencia a i icial en con ex os como el académico o el
p o esional, es án elacionadas con cie a in usión de la ecnología, no solo po ealiza labo es adicionalmen e humanas,
sino ambién po hace lo de una mane a que puede esul a di ícil de iden i ica . El p esen e a ículo es udia cómo dis in os
es udian es del G ado de Cine dis inguen en e guiones c eados con IA y sin ella, mues a elegida po suponé sele un juicio
madu o en es e campo. A 24 alumnos se les acili a on es opciones de una misma escena de guion, jun o con un cues iona io
en el que debían econoce la p ocedencia, humana o de in eligencia a i icial gene a i a, de cada uno de los ex os, así como
jus i ica las azones de su elección. En e los es ex os acili ados había p oducción exclusi amen e humana y ex o sin é ico
de a ias p ocedencias. Un análisis cuan i a i o mues a una des acable inclinación hacia la pe cepción de que se a a de
ex os sin é icos, independien emen e de que es os ealmen e lo sean, esul ando una pa icula incapacidad de
disce nimien o. Po o o lado, un análisis cuali a i o ha podido des aca cla es sob e cómo los es udian es pe ciben o
p esuponen las di e en es p ocedencias, esul ando des acables cie as nociones de “na u alidad” desc i as po los
pa icipan es.
ABSTRACT
Mos unce ain ies su ounding he de elopmen o a i icial in elligence in academia o p o essional en i onmen s a e ela ed
o a ce ain in usion o echnology, no only because i pe o ms asks adi ionally done by humans, bu also because i can
be di icul o iden i y. This a icle s udies how di e en s uden s o he Bachelo 's deg ee in Film dis inguish be ween sc ip s
c ea ed wi h and wi hou AI. The sample was chosen unde he assump ion ha he s uden s possess ma u e judgmen
ega ding he opic in es iga ed. 24 s uden s we e p o ided wi h h ee e sions o he same scene sc ip , oge he wi h a
ques ionnai e o iden i y he ex s' o igin, ei he human o om Gene a i e A i icial In elligence, as well as jus i y he easons
o hei choice. Among he h ee ex s p o ided, some we e exclusi ely human-gene a ed and o he s we e di e en ypes o
syn he ic ex s. A quan i a i e analysis shows a conside able endency o pe cei e ha he ex s a e syn he ic, ega dless o
hei ac ual o igin, esul ing in a speci ic inabili y o dis inguish. On he o he side, a quali a i e analysis has highligh ed keys
on how s uden s pe cei e o assume he ex s' o igin. Ce ain no ions o "na u alness" desc ibed by he pa icipan s
we e signi ican .
PALABRAS CLAVES · KEYWORDS
In eligencia a i icial; E aluación de la pe cepción; Es udian es uni e si a ios; Na a i a audio isual; Guion cinema og á ico;
Iden i icación de au o ía; A i icial In elligence; Use Pe cep ion E alua ion; Uni e si y S uden s; Audio isual Na a i e;
Sc eenw i ing; Au ho ship Iden i ica ion
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1. In oducción
En el pano ama ac ual de la in eligencia a i icial (IA), un escena io en cons an e cambio
y dis upción, los a ances en la gene ación de lenguaje na u al han alcanzado al os ni eles
de so is icación, ace cando cada ez más las ca ac e ís icas de la c eación humana a la
gene ada po máquinas. En es a línea de desa ollo se encuen an los modelos de lenguaje
basados en IA, como Gemini de Google y Cha GPT de OpenAI, que son capaces de
p oduci ex o de mane a luida y cohe en e, incluso en á eas an apa en emen e complejas
como la edacción de ex os d amá icos (Anan asi ichai & Bull, 2021; Anguiano & Becke ,
2023). Es e ni el de pe eccionamien o ha ocasionado la ápida i upción de es a ecnología
en di e sos ámbi os de la c eación li e a ia y de guiones audio isuales (Chow, 2020),
ocasionando mul i ud de in e ogan es sob e su alcance, en e los que pod íamos des aca ,
como p ima ios, ¿cuán p esen e pod ía es a es a ecnología sin ad e i lo? y con ello ¿cuál
es su po encial ac ual pa a unciona de mane a indis inguible a la de un c eado humano?
(Dayo e al., 2023).
La necesidad de explo a y comp ende es a capacidad de disce nimien o se uel e
cada ez más ele an e en un mundo donde la p esencia de IA en la p oducción de
con enido es cada ez más p ominen e. ¿Has a qué pun o puede se suplan able una
edacción d amá ica humana po una gene ada au omá icamen e po ecnología ac ual de
IA? ¿Exis e una di e encia pe cep ible en la calidad, el es ilo o la cohe encia en e los ex os
p oducidos po humanos y aquellos gene ados po IA?
Los in e ogan es sob e la capacidad de las pe sonas pa a dis ingui en e una ob a
c eada po humanos y una gene ada g acias a es as máquinas, o lo que es lo mismo, la
capacidad ac ual de las máquinas pa a engaña nos con un p oduc o c ea i o (Ku , 2018),
esul a una cues ión de doble in e és: po una lado e alúa la uncionalidad de la in eligencia
a i icial en un con ex o conc e o, y po o o, an ea nues a capacidad de disce nimien o, lo
que puede conlle a una e lexión sob e nues a consciencia del alcance de es a ecnología
(InFocus, 2023). Pe o, además, el especial in e és de lle a es os análisis de iden i icación
a las ob as a ís icas, como es el caso de la esc i u a de un ex o d amá ico, se undamen a
en una cues ión de as ondo: ¿pueden las máquinas p oduci ob as exp esi as y llega a
emociona nos (Çelik, 2024; F ancois, 2024)? A eno de las con encionales p emisas de
dis inción en e el se humano y las máquinas, es a esul a una cues ión de calado, y odo
ace camien o pa cial a es e campo de indagación puede colabo a , ampliando un poco más
el ángulo de isión global (Li, 2022).
2. Me odología
Pa a la ealización del es udio, se omó una secuencia de un guion de la gome aje
ealizada po un guionis a, que desconocía la inalidad del ex o y el obje o de in es igación.
Po o o lado, se ins uyó a dos in eligencias a i iciales, Gemini, de Google (Me z & G an ,
2023), y Cha GPT, de OpenAI, en su e sión 3.5 (Kozachek, 2023), median e la edacción
de un p omp ex enso idén ico pa a las dos IAs (Anexo 1). Es e, con enía las ins ucciones
pa a que esc ibie an la escena dándoles unos g andes asgos en o ma de sinopsis den o
del mismo
1
.
1
Los ex os de las IA ue on ob enidos el 2 / 12 / 2023 y los cues iona ios ue on ellenados po los
24 suje os du an e eb e o y ma zo de 2024.
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Una mues a de 24 alumnos, que compone la o alidad del alumnado de 1º, 2º y 3º del
G ado en Cine de la Uni e sidad del A lán ico Medio, pa icipó median e un o mula io
anónimo en el que cada indi iduo debía indica su cu so y sexo, pa a después dis ingui ,
en cada una de las es opciones de una misma escena de un guion, si es aba esc i a po
una pe sona o una IA. Se en ega on una opción esc i a po una pe sona, o a esc i a po
Cha GPT y la e ce a po Gemini, indicándoles que cualquie a de las es escenas que iban
a lee pod ía es a esc i a po una IA, o po un humano (Anexo 2). También se pidió a los
pa icipan es que azona an sob e po qué han omado cada decisión, edac ando una
espues a co a pa a cada caso de iden i icación.
Los esul ados ecabados se some ie on a un análisis cuan i a i o pa a analiza la
capacidad de los pa icipan es pa a iden i ica la p ocedencia, buscando ambién a iables
elacionadas como el ipo de IA u ilizada o el sexo de los pa icipan es. Las jus i icaciones
apo adas po los alumnos si ie on pa a ealiza un análisis cuan i a i o en el que se
di idie on las espues as po ca ego ías semán icamen e a ines en busca de pa ones de
econocimien o. Es o se hizo de mane a global, a endiendo a cada una de las es
p ocedencias y ambién dis inguiendo en e las iden i icaciones co ec as y las inco ec as
de los pa icipan es.
3. Análisis y esul ados
3.1 Resul ados cuan i a i os (capacidad de iden i icación):
Las al e na i as e an A (escena esc i a po Gemini), B (escena esc i a po un guionis a)
y C (escena esc i a po Cha GPT); los es udian es enían que ma ca si cada escena es aba
esc i a po una IA o una pe sona, esul ando:
• A (Gemini): Co ec as = 16, Inco ec as = 8
• B (Pe sona): Co ec as = 7, Inco ec as = 17
• C (Cha GPT): Co ec as = 15, Inco ec as = 9
En la Figu a 1 se mues a un his og ama con las p opo ciones de las espues as
co ec as. A p ime a is a pa ece que la opción B, la esc i a po un guionis a, no ue
iden i icada como al. Con odo, pa a e alua si los suje os pudie on dis ingui en e las
opciones, es necesa io compa a su desempeño con lo que pod íamos espe a al aza . Si
suponemos que las pe sonas es án adi inando po aza , en onces espe a íamos que
ace a an ap oximadamen e 8 espues as (ya que hay 24 pe sonas y 3 opciones posibles).
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que signi ica que los alumnos iden i ica on inco ec amen e el ex o esc i o po una pe sona
como si ue a esc i o po una IA.
Los esul ados del análisis median e ma iz de con usión sugie en que los alumnos
u ie on di icul ades pa a dis ingui con p ecisión en e los ex os esc i os po IA y los
esc i os po pe sonas; si bien ue on mejo es pa a iden i ica ex os esc i os po IA, ambién
come ie on una can idad conside able de e o es al clasi ica ex os esc i os po pe sonas.
Todo ello es cohe en e con lo ob enido an e io men e median e chi-cuad ado.
3.2 Resul ados cuali a i os (c i e ios mani es ados):
Apa e de la iden i icación en e ex o con IA y pu amen e humano, a los pa icipan es
se les pidió una b e e jus i icación esc i a de cada elección, con la in ención de busca
pa ones desc ip i os de los juicios al espec o. A con inuación, se comen a á lo que los
pa icipan es han mani es ado sob e las azones pa a deduci la au o ía, a i icial o humana,
de cada uno de los es ex os.
• En p ime luga , sob e el p ime ex o ealizado con in eligencia a i icial (Opción A,
IA Gemini), se ha encon ado que:
a) De en e las espues as co ec as, se pueden iden i ica es bloques de
espues as que des acan como las es azones p incipales pa a iden i ica la
p ocedencia a i icial del ex o.
En el p ime bloque, el de mayo ni el de coincidencias (dos e cios de los que
ace a on), encon amos jus i icaciones que pueden elaciona se con una
uncionalidad excesi a. En él encon amos explicaciones basadas en los
é minos “esquemá ico”, “di ec o”, “plano”, “me ódico”, “li e alidad” o exp esiones
como “ a al g ano”, “dicen exac amen e lo que dice la sinopsis”, o “es como si
die an en el cla o en odos los pun os d amá icos pe o sin la emoción necesa ia”.
El siguien e bloque de espues as (la mi ad de los que ace a on), ienen que
e con la ap eciación de al a de na u alidad, es e bloque ag upa espues as
en o no a é minos como “a i icial”, “ obo izado”, “ obó ico”, “au omá ico” o
exp esiones como “no na u al”, “poco pe sonal”, o “de dicciona io”. En unos
pocos casos es os mo i os además se asociaban con la emoción, añadiendo
exp esiones como “sin la emoción necesa ia”, “ ío”, “desganado” o “poco
exp esi o”.
El e ce bloque des acable ( ambién de la mi ad de los que ace a on), es á
compues o con explicaciones elacionadas con la simplicidad, ag upando ases
en o no a los é minos “simple”, b e e”, “ acío”, “pob e” o exp esiones como
“desc ipciones de los pe sonajes son escasas” o “ iene muy pocos de alles”.
b) Po o o lado, con meno mues a ep esen a i a, de en e las espues as que
no ace a on, c eyendo que e a humano, las jus i icaciones p incipales (la mi ad
de los que alla on) se elacionan ambién con la na u alidad, con espues as en
o no a ideas como “bas an e humano”, “bas an e na u al”, “c eíble” o incluso,

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más explíci amen e: “C eo que la exp esión de las o aciones y el modo de
o dena las aco aciones e in e enciones son como las que eo en mis
compañe os y hago yo al esc ibi guiones”. En es e caso, sin hace alusión a la
emoción.
• En segundo luga , sob e el segundo ex o ealizado con in eligencia (Opción C, IA
Cha GPT), se ha encon ado que:
a) De en e las espues as co ec as, se pueden iden i ica dos bloques de
espues as des acables, ambos con la misma can idad de mención (poco más
de la mi ad de los que ace a on).
Uno de es os dos bloques coincide con la ca ego ía iden i icada ambién en el
p ime ex o, nomb ada an e io men e como al a de na u alidad. En ella se
ag upan es a ez exp esiones como “ al a na u alidad”, “suena muy o zado”,
“p egun as y espues as muy obó icas”, “poco c eíble”, “mecánico”, “diálogos
no na u ales”, o “exp esiones ehechas y p ecocinadas”. En es e caso, ampoco
se elaciona con aspec os elacionados con la emoción.
El o o bloque ele an e de espues as se cen a en la iden i icación de e o es
de cong uencia en el con enido, ag upando exp esiones como
“incong uencias”, “incohe encias”, “e o es de cohe encia”, “p oblemas de
cohe encia”, y a ios ejemplos como “ espues as no ienen elación con lo que
el o o p egun a”.
b) Del o o lado, el de las jus i icaciones cuando son espues as e óneas, c eyendo
que e a ex o humano, como en la IA an e io hay meno mues a ep esen a i a
(poco más de la mi ad de los que alla on), e indican en p ime luga azones
elacionadas con la no simplicidad, con ases en o no a “más especi icado”,
“mucho de alle”, “más comple o” o “desa ollado”. El bloque an es iden i icado
como na u alidad ambién apa ece (con solo un e cio de los que alla on), con
ideas como “diálogos luidos y na u ales”, “con e sación no mal en e
pe sonas”, o “se mues a cómo eacciona cada pe sona an e alguna si uación”;
a es o se le pod ía añadi o a azón elacionada con la emoción, y o o pequeño
bloque (la mi ad de los que alla on) que aduce que el o ma o le lle a
(e óneamen e) a c ee que es humano: “nomencla u a mejo p esen ada”,
“su icien es aco aciones”, “ espe a al cien po cien las eglas del o ma o”.
• En e ce luga , en elación con el ex o ealizado po un guionis a humano (Opción
B), se puede des aca que:
a) De en e las espues as co ec as, solo se puede des aca un bloque modes o
de espues as (poco más de la mi ad de los que ace a on) que co esponde
con cues iones elacionadas con la mencionada na u alidad pe cibida,
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ecogiendo explicaciones basadas en exp esiones como “con e sación
humana”, “no se e o zado”, “ luido”, “coloquiales y na u ales”.
b) En lo e e en e a las espues as inco ec as, c eyendo que el ex o no es
humano, des aca de nue o el bloque, bas an e mayo i a io (poco más de la
mi ad de los que alla on) que podemos ag upa con las jus i icaciones
elacionadas con la na u alidad pe cibida. Respues as basadas en é minos
como “poco o gánicos”, “sin na u alidad”, “exp esiones ebuscadas”, “diálogo
obó ico”, o “no son del odo con incen es” uel en a concu i como p incipales
c i e ios de iden i icación. Es as espues as sob e la na u alidad, en es e caso
ca ecen de inculación explíci a con la emoción, que apa ece solo en la
espues a de o o pa icipan e aislado.
No se ha encon ado ningún pa ón signi ica i o que elacione el ipo de espues as con
el cu so ni con el sexo de los pa icipan es.
Con odo ello, se puede sin e iza que enquis en a ios bloques de espues as
ecu en es, en e los que des aca en p ime luga el que hemos denominado “na u alidad”,
siendo el más p esen e an o en las espues as co ec as como en las inco ec as de la
Opción B (Humana), ambién el más p esen e en las espues as co ec as de la Opción C
(IA Cha GPT), y en las inco ec as de la Opción A (IA Gemini). O o bloque de espues as
ele an e esul ó se el que se elaciona con un exceso de uncionalidad, siendo el de mayo
p esencia en la Opción A (IA Gemini). O os bloques de espues as ambién pa ecen
des acables, como el elacionado con la simplicidad, el mayo i a io en e las espues as
inco ec as de la Opción C (IA Cha GPT), ambién p esen e en e las espues as co ec as
de la Opción A (IA Gemini).
4. Discusión
A pesa del limi ado alcance del p esen e es udio, los esul ados a ojados apun an
hacia la idea de que alumnos uni e si a ios no pueden dis ingui aho a mismo los ex os
d amá icos esc i os po pe sonas de los esc i os con in eligencias a i iciales gene a i as.
El hecho de que los da os se hayan ob enido de alumnado de una Facul ad de Cine,
e ue za la signi icación de los esul ados, ya que son es udian es supues amen e
in e esados y amilia izados con el lenguaje cinema og á ico los que han mos ado
incapacidad a la ho a de dis ingui la p ocedencia humana de una secuencia de guion.
Las azones de es a iden i icación apo adas po los pa icipan es pa ecen desc ibi
componen es humanos y obó icos, que se han podido desglosa en dis in as
ca ac e ís icas como la excesi a uncionalidad, la al a o p esencia de na u alidad, así como
de simplicidad, las incohe encias o cohe encias an o de con enido como de o ma o y la
p esencia o ca encia de emoción. Teniendo en cuen a la limi ada mues a usada, es a
disc iminación ha pe mi ido una desc ipción bas an e de allada de los dis in os c i e ios
elec i os de los suje os.
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Con el e ue zo de o as in es igaciones con mayo alcance, se pod ían con i ma los
da os aquí expues os sob e la incapacidad de disce ni la p ocedencia humana de ex os
d amá icos, lo que pod ía mo e a una e lexión que escapa al alcance de es e abajo.
Además, es e e ue zo o la ampliación del p esen e es udio, puede ayuda a explica con
más de alle y iabilidad las ca ac e ís icas que se a ibuyen a los c eado es d amá icos
humanos y a los a i iciales. Las implicaciones de ales desc ipciones compa a i as se
pueden in ui ascenden es, an o pa a los humanos implicados en la li e a u a
cinema og á ica, como pa a los desa ollado es de in eligencia a i icial.
En es e pun o, esul a pe inen e ma iza que el p esen e es udio no ecoge una
compa ación adical en e la o ma de c eación humana y la que es capaz de hace una
máquina; se ha alo ado la capacidad de gene a ex o li e a io, pe o en base a unas
di ec ices conc e as in oducidas p e iamen e po un humano. Po an o, más que
con on a al humano con la máquina, lo que se ha compa ado es la p oducción humana,
sin ayuda de una he amien a de edacción au oma izada, con la p oducción con la ayuda
de es a he amien a. Es esa au oma ización, la de la edacción li e a ia de una idea p e ijada,
a la que aquí se ha a endido, como un campo an es exclusi o de la maña humana. La
au o ía inal del p oduc o a ís ico que haya sido gene ado con he amien as de IA, es una
cues ión de análisis ajena a las p e ensiones de es e abajo.
Con el acele ado desa ollo y la c ecien e ele ancia de la in eligencia a i icial hoy, es
indiscu ible el in e és po segui a endiendo a es a mo ilidad de on e as en e las
compe encias de la in eligencia a i icial y las humanas. Como o os han pues o de elie e,
“Cha GPT es una o ma de ida digi al en cons an e e olución (…) pod ía desdibuja las
líneas de su na u aleza de he amien a” (Luchen & Zhongwei, 2023).
Po o o lado, pa ece coge ue za la idea de que p uebas como la del p esen e abajo
o incluso el mismo es de Tu ing esul an cla amen e insu icien es pa a iden i ica ex o
sin é ico. Tu ing, ya en los años cincuen a, p opuso una p ueba en la que un in e locu o se
comunicaba po esc i o con un humano y con una máquina, de no dis ingui se a la máquina,
es a es a ía pasando la p ueba (F ench, 2000). En las in es igaciones ac uales, esul a
in e esan e a ende a si se in es iga a la máquina o al humano, es deci , si se a a de
alo a la so is icación de la ecnología o si po el con a io se es á e aluando la capacidad
de disce nimien o del usua io, sus capacidades y ecu sos pa a ello. Que en el p esen e
abajo los pa icipan es hayan is o aspec os a i iciales y “ obó icos” de mane a masi a en
el ex o humano, pod ía in e p e a se como una descon ianza impos ada po el o gullo del
que no quie e e cues ionado su c i e io. Y es que, especialmen e en el ámbi o de la
educación, exis e un in e és acucian e po iden i ica la alsi icación y la in usión asociada
a es as p oducciones sin é icas en e el alumnado. Es o es á lle ando a una ca e a de
pe spicacia y desa ollo de so wa e, en la que el bando de la c eación sin é ica a po
delan e del de la iden i icación humana, pe o an o en el mundo académico como en el
p o esional, c ecen las ilas de los que dese an de es a ba alla, po imposible o innecesa ia,
pa a cen a se en diseña o mas en la que in eg a la in eligencia a i icial de mane a
anspa en e y e ec i a en los p ocesos de educación y de c eación.
5. Conclusiones
Es e abajo busca e alua la capacidad de es udian es pa a dis ingui en e ex os
esc i os po pe sonas y aquellos gene ados po in eligencias a i iciales (IA),
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especí icamen e Gemini de Google y Cha GPT de OpenAI, así como de hace un análisis
de las azones aducidas po los pa icipan es a la ho a de dis ingui es a p ocedencia.
Los esul ados, en un análisis cuan i a i o, indican que los pa icipan es log a on
dis ingui en e las opciones p opo cionadas po Gemini y Cha GPT, pe o no log a on
dis ingui de mane a signi ica i a en e ex os esc i os po pe sonas y aquellos gene ados
po las IA. El análisis de los esul ados a a és de la p ueba de chi-cuad ado mos ó que
las espues as de los pa icipan es es aban signi ica i amen e alejadas de lo que se
espe a ía al aza pa a las opciones de Gemini y Cha GPT, lo que sugie e que los
pa icipan es pudie on dis ingui en e es as opciones mejo que simplemen e eligiendo al
aza . Además, se lle ó a cabo un análisis po géne o pa a de e mina si había di e encias
en los acie os en e homb es y muje es. Los esul ados indica on que no hubo di e encias
signi ica i as en e homb es y muje es en los acie os pa a ninguna de las opciones
e aluadas.
En cualquie caso, el acie o o no a la ho a de iden i ica la p ocedencia de los ex os,
puede conside a se una cues ión al ma gen del análisis de los c i e ios de iden i icación de
los pa icipan es. Las ca ac e ís icas a endidas y eseñadas po los pa icipan es con ienen
un alo signi ica i o p opio, al desc ibi la imagen, p ejuicios y expec a i as, que se iene
de es a ecnología, y su uso en ex os li e a ios. Es a imagen subje i a de la IA se es á
desc ibiendo en o as in es igaciones con o os ipos de alumnado uni e si a io, como el de
In o má ica (Singh e al., 2023) o el de Ciencias (Yilmaz e al., 2023), como en el p o eso ado
(Iqbal e al., 2022) con imp esiones más gené icas sob e el uso de es a ecnología, en e
las que des aca el escep icismo sob e el impac o en el ap endizaje (Lozano e al., 2021),
especialmen e en lo e e en e al pensamien o c í ico (González, 2023), y en las que se
mani ies a una a ención especial a la con ianza de i ada de la c edibilidad pe cibida en
es as he amien as.
Un análisis cuali a i o sob e las espues as edac adas po los pa icipan es, ha
des acado dis in os bloques de espues as ecu en es, en e los que des aca en p ime
luga el que se ha denominado como “na u alidad”. Es e bloque, sob e el que hemos
desc i o di e sos ejemplos en ipos de ases, se ha aislado de o os aspec os elacionados,
como la simplicidad, los e o es de o ma o o con enido o la explíci a e e encia a cues iones
elacionadas con la emoción. Queda po an o en es a ca ego ía de espues as, las ideas
más elacionadas con un modo de exp esión que se ha desc i o como “la escena se sien e
demasiado o zada, las exp esiones se sien en como dibujos animados”, “ espues as y
p egun as muy “ obó icas”, incluso con análisis más elacionados con conno aciones
psicológicas como “no eo más allá de las palab as que se u ilizan. No hay ans ondo”, o
incluso con juicios como “es e guión es pob e y desganado, ío y plano. Si ue ealizado
po una pe sona, se a a ía de un niño o una niña, o al menos de un adul o sin alma y sin
ganas de i i ”. Todas es as mani es aciones son ace ando en iden i ica una IA, pe o
exp esiones simila es se encuen an cuando e an diciendo que es de IA el ex o humano:
“diálogos poco o gánicos”, “sin chicha y poco humano”, “exp esiones a eces me pa ecen
ebuscadas y poco na u ales” o incluso “diálogo obó ico” o “si lo ha hecho una pe sona
esul a ía e iden e su al a de inspi ación y ca encias en la comp ensión”. También cuando
allan iden i icando como humano lo que es IA se dan azones simila es elacionadas con
la na u alidad: “Los diálogos son c eíbles, no es án excesi amen e ado nados”, un es ilo
que con unde has a hace mani es a que “la exp esión de las o aciones y el modo de
o dena las aco aciones e in e enciones son como las que eo en mis compañe os y hago
yo al esc ibi guiones”.
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Aunque la ca ego ización de las obse aciones de los pa icipan es ha pe mi ido
isualiza dis in as ca ac e ís icas y alo a su ele ancia según su p esencia ela i a, sin
duda con una mues a mayo y más di e sa pod ían alcanza se ca ac e ís icas más
conc e as y iables. Es e es udio cons i uye un modes o p ime paso en la comp ensión de
cómo las pe sonas pe ciben y dis inguen en e ex os gene ados po IA y aquellos esc i os
po humanos, apo ando pa a ello un modelo de in es igación cuali a i a y cuan i a i a
uncional. Sin emba go, en cuan o a los esul ados de al diseño, se econoce que el amaño
de la mues a es pequeño, dando un e o mues al mejo able. Po ello, se anima a eplica
el es udio con una mues a más g ande y di e sa, así como u iliza una a iedad más amplia
de ex os pa a la p ueba, con el in de ob ene esul ados más obus os y gene alizables.
Con ibuciones de au o es
Concep ualización – J.L.R. y E.Q.R.. Cu ación de da os – J.L.R. y E.Q.R.. Análisis o mal – J.L.R. y E.Q.R..
In es igación – J.L.R. y E.Q.R.. Me odología – J.L.R. y E.Q.R.. Redacción – bo ado o iginal – J.L.R. y E.Q.R..
Redacción – e isión y edición – J.L.R. y E.Q.R..
Ag adecimien os
Los au o es quie en exp esa su ag adecimien o a Ma a Núñez Zamo ano, Di ec o a de Sec e a ía Académica
de la Uni e sidad del A lán ico Medio, po su ayuda gene osa en la logís ica de es a in es igación, así como a
las alumnas y alumnos de los es p ime os cu sos del G ado en Cine de la Uni e sidad, po su amable y
desin e esada colabo ación. También el apoyo de Ignacio Lu i Rod íguez, de la DePaul Uni e si y, Chicago.
Ap obación po Comi é É ico
Es e abajo de in es igación ha sido ealizado con la ap obación del Comi é É ico de In es igación de la
Uni e sidad del A lán ico Medio, con código N.º: CEI/03-002.
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