«No estamos haciendo globales las marcas de agua de texto como ajuste predeterminado en el momento del lanzamiento. Este enfoque regional nos permite aprender de la experiencia de uso real y tener en cuenta los comentarios»
Aunque en OpenAI afirman que textGrain «igual o supera» otros enfoques como SynthID de Google, este método funciona peor con fragmentos de texto cortos y con las matemáticas y otras disciplinas exactas, donde la elección de formulaciones es limitada.
Sin embargo, en la compañía señalan que textGrain «no garantiza una detección fiable»: si se sustituye a mano el 10% de las palabras por sinónimos en un texto de 400 tokens, la precisión del reconocimiento baja del 92% al 66%. Además, las marcas de agua no confirman la exactitud, no determinan al propietario del texto, no miden la aportación humana ni demuestran la autoría humana.
Para los clientes que usan la API en todo el mundo, las marcas de agua estarán disponibles de forma opcional.
«A partir de hoy, los clientes de la API de todo el mundo podrán añadir marcas de agua a los resultados de texto de determinados modelos. Esto permitirá a los clientes decidir por sí mismos hasta qué punto la presencia de marcas de agua encaja con sus compromisos de transparencia y con la calidad de los datos que ofrecen a los usuarios»