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298 changes: 298 additions & 0 deletions Docs/Blog/PUBLICACION.md
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -410,6 +410,8 @@ de los seis (video / voz / cola en segundos):
| `signsofai-verdict-story.{en,es}.html` | WordPress · Blogger — **generados** |
| `signsofai-watermark-story.{en,es}.md` | dev.to · Hashnode · Medium — **octavo artículo**, sin publicar |
| `signsofai-watermark-story.{en,es}.html` | WordPress · Blogger — **generados** |
| `signsofai-length-story.{en,es}.md` | dev.to · Hashnode · Medium — **noveno artículo**, sin publicar |
| `signsofai-length-story.{en,es}.html` | WordPress · Blogger — **generados** |

**Generar el HTML.** Los dos primeros artículos se escribieron como HTML a mano. Transcribir 1.500
palabras dos veces más, en dos idiomas, es la forma segura de corregir un párrafo en una copia y no
Expand Down Expand Up @@ -530,6 +532,46 @@ Portada: `social/watermark-story-cover.png`, sin palabras salvo dos puntajes, as
las dos ediciones**. Dibuja el hallazgo en vez de decorarlo — una página, tres ventanas, tres
veredictos, y el tramo marcado es el de líneas parejas.

**Noveno artículo — el suelo de longitud, y lo que salió de un número de versión.** Nace del defecto
que el octavo destapó (#59) y lo cierra, así que **publícalo después** y enlázalo desde aquel: la
pareja cuenta una historia completa —encontrar el fallo, arreglarlo— y por separado cada mitad se
queda corta.

El ángulo **no** es «arreglamos un bug». Es que la herramienta ahora **responde menos preguntas que
antes**, y eso es la mejora. Si al recortar se pierde esa frase, se pierde el artículo.

Lo que carga el peso, en este orden:

1. **La imagen**: 94 sobre 100, veintitrés señales listadas, y ningún veredicto. Un detector que se
niega a acusar es lo contrario de lo que hace la categoría entera.
2. **El corpus mirado por su forma, no por su tamaño**: el texto más corto son 662 palabras, la
mediana 2.772, y por debajo de 600 no hay ninguno. La frontera se ajustó sobre documentos y se
estaba aplicando a párrafos.
3. **El suelo es una observación, no un parámetro ajustado.** Es el detalle técnico que un lector
exigente va a buscar, y es lo que hace que la afirmación se sostenga: no decimos que la
herramienta falle por debajo de 662 palabras, decimos que nada tan corto se midió.
4. **La versión general**, que es la que viaja fuera del nicho: *un umbral vale sobre la población en
la que se ajustó, y en ninguna otra* — y casi nadie publica cuál fue la suya.

Tres trampas al editar, escritas para no repetirlas:

- **No insinuar que la herramienta es más precisa.** Es más callada. La frase está en los dos
idiomas y es la que un editor recorta primero.
- **No decir que arregla el ensayo de 900 palabras.** No lo arregla; sigue muy por debajo de la
mediana del corpus.
- **No presentarlo como un fallo de la detección de IA en general.** Es un fallo nuestro, publicado
por nosotros. Esa distinción es exactamente lo que le da valor.

Puntajes en su propio pie, verificados antes de generar el HTML: **EN 0/100 · 0 señales ·
variabilidad 0,59 · 1.588 palabras**, **ES 0/100 · 0 señales · variabilidad 0,60 · 1.647 palabras**.
La primera pasada del inglés dio 6/100 por tres intensificadores y tres negritas a media frase, y se
corrigió.

Portada: `social/length-story-cover.png`. **Los noventa puntos son reales** — cada texto del corpus
en su longitud y su puntuación medidas por el motor que se publica, no una distribución dibujada a
ojo. El vacío de la izquierda no está estilizado: está vacío porque el corpus no tiene nada ahí. Sin
palabras que traducir salvo el rótulo, así que **sirve para las dos ediciones**.

### Publicado hasta ahora

| Artículo | Dónde | URL |
Expand Down Expand Up @@ -1336,6 +1378,262 @@ El artículo completo, y el comando que regenera cada número que contiene:
https://github.com/peopleworks/SignsofAI
```

### X / Twitter — octavo artículo (EN)
```
Claude started watermarking its output on 2 August. Within days somebody asked whether that makes my
AI-writing detector obsolete.

I set out to prove it does not. I could not prove it either way — and on the way I found something
worse in my own tool.

Rewriting a passage to strip the mark does not change whether I flag it: 5 crossed the boundary, 2
came back, exact McNemar p = 0.453. The hypothesis is withdrawn.

What did matter was length. The same 32 documents: 0 of 32 flagged whole, 13 of 89 as 400-word
windows. Eleven of thirty are flagged at one position in the text and not at another.

That one is my defect, not Anthropic's.

https://github.com/peopleworks/SignsofAI
```

### X / Twitter — octavo artículo (ES)
```
Claude marca su salida desde el 2 de agosto. En días alguien preguntó si eso deja obsoleto a mi
detector de escritura con IA.

Salí a demostrar que no. No pude demostrarlo en ninguna dirección — y de camino encontré algo peor
en mi propia herramienta.

Reescribir un pasaje para borrar la marca no cambia si lo marco: 5 cruzaron la frontera, 2
volvieron, McNemar exacto p = 0,453. La hipótesis se retira.

Lo que sí importaba era la longitud. Los mismos 32 documentos: 0 de 32 marcados enteros, 13 de 89
como ventanas de 400 palabras. Once de treinta quedan marcados en una posición del texto y no en
otra.

Ese fallo es mío, no de Anthropic.

https://github.com/peopleworks/SignsofAI
```

### LinkedIn — octavo artículo (EN)
```
I spent a week trying to prove that Anthropic's watermark does not make my project obsolete.

I failed, in both directions, and the failure is the article.

THE DESIGN

The same passage measured twice: as its author wrote it, and after a model rewrote it. No corpus of
machine text needed — the baseline is the writing itself. 32 pairs, eight per stratum, two languages.

RESULT 1 — the hypothesis fell over

Rewriting to strip the mark does not change whether I flag the text. Five passages crossed the
boundary, two came back, exact McNemar p = 0.453. Anyone hoping I would announce "we catch
paraphrased AI work" should stop reading here, because that is precisely what this could not show.

RESULT 2 — and this one is mine

Length matters, and I had not been treating it as anything. The same 32 documents flag 0 of 32 when
measured whole, and 13 of 89 as 400-word windows. Eleven of thirty documents are flagged at one
position in the text and not at another. None is flagged wherever the window falls.

Whether one of those authors gets accused depends on which four hundred words somebody happened to
paste. They are all human: every text predates generative models.

RESULT 3 — three reviewers found three false sentences of mine

Independent reviews of the draft caught three claims that were not true, one of them describing my
own code wrongly. All three were the same failure: machine-checked numbers sitting next to
hand-checked prose. The tool now measures its own compliance on every run and prints it, whether or
not that flatters me.

Method, data and the 64 passages: Docs/PARAPHRASE.md in the repository.

https://github.com/peopleworks/SignsofAI
```

### LinkedIn — octavo artículo (ES)
```
Pasé una semana intentando demostrar que la marca de agua de Anthropic no deja obsoleto a mi
proyecto.

Fracasé, en las dos direcciones, y ese fracaso es el artículo.

EL DISEÑO

El mismo pasaje medido dos veces: como lo escribió su autor, y después de que un modelo lo
reescribiera. No hace falta corpus de máquina — la línea base es el propio texto. 32 pares, ocho por
estrato, dos idiomas.

RESULTADO 1 — la hipótesis se cayó

Reescribir para borrar la marca no cambia si marco el texto. Cinco pasajes cruzaron la frontera, dos
volvieron, McNemar exacto p = 0,453. Quien esperara que yo anunciara «cazamos el trabajo parafraseado
con IA» puede dejar de leer aquí, porque es exactamente lo que esto no pudo demostrar.

RESULTADO 2 — y este es mío

La longitud importa, y yo no la estaba tratando como nada. Los mismos 32 documentos marcan 0 de 32
medidos enteros, y 13 de 89 como ventanas de 400 palabras. Once de treinta documentos quedan marcados
en una posición del texto y no en otra. Ninguno queda marcado en todas.

Que uno de esos autores acabe acusado depende de qué cuatrocientas palabras le tocó pegar a alguien.
Todos son humanos: cada texto es anterior a los modelos generativos.

RESULTADO 3 — tres revisores encontraron tres frases falsas mías

Revisiones independientes del borrador cazaron tres afirmaciones que no eran ciertas, una de ellas
describiendo mal mi propio código. Las tres eran el mismo fallo: números comprobados a máquina al
lado de prosa comprobada a mano. La herramienta ahora mide su propio cumplimiento en cada corrida y
lo imprime, la favorezca o no.

Método, datos y los 64 pasajes: Docs/PARAPHRASE.md en el repositorio.

https://github.com/peopleworks/SignsofAI
```

### X / Twitter — noveno artículo (EN)
```
My AI detector scored a 66-word passage 94 out of 100. It now refuses to say anything about it.

The boundary it judges by was measured on 90 texts published before generative models existed. I had
never looked at their shape:

shortest 662 words
median 2,772 words
below 600 none

So every verdict about a pasted paragraph was extrapolation onto a population the corpus does not
contain. And the error runs one way: the same writing flags 0 of 32 whole and 6 of 32 as 400-word
excerpts of itself.

The fix was not a better model. It was to say less.

https://github.com/peopleworks/SignsofAI
```

### X / Twitter — noveno artículo (ES)
```
Mi detector de IA le puso 94 sobre 100 a un pasaje de 66 palabras. Ahora se niega a decir nada de él.

La frontera con la que juzga se midió sobre 90 textos publicados antes de que existieran los modelos
generativos. Nunca había mirado su forma:

el más corto 662 palabras
mediana 2.772 palabras
por debajo de 600 ninguno

Así que cada veredicto sobre un párrafo pegado era una extrapolación hacia una población que el
corpus no contiene. Y el error va en una sola dirección: la misma escritura marca 0 de 32 entera y 6
de 32 como extractos de 400 palabras de sí misma.

El arreglo no fue un modelo mejor. Fue callar.

https://github.com/peopleworks/SignsofAI
```

### LinkedIn — noveno artículo (EN)
```
Someone wrote to me about a version number. It ended with my AI detector answering fewer questions
than it did the week before, and I think that is the best thing I shipped this month.

WHAT I FOUND

This project publishes how often it is wrong about a human: 90 texts written before generative models
existed, none flagged at 25 out of 100, with a 95% interval reaching 4.1%.

I had never looked at the shape of those 90 texts. The shortest is 662 words. The median is 2,772.
Below 600 there is nothing at all.

The boundary was fitted on documents. It was being applied to paragraphs — which is what people
actually do with a tool like this.

THE ERROR RUNS ONE WAY

Cut 400-word windows out of those same documents, changing no author, no subject and not one
sentence: 0 of 32 flagged whole, 6 of 32 as opening excerpts. Apply the same cleanup without cutting
and it is still 0 of 32, so it is length and not composition.

The reason is not mysterious. The strongest signal here is the spread of sentence lengths, and a
short window may not contain both the long clause-heavy sentence and the two-word fragment that make
a paragraph read like a person.

THE FIX WAS TO SAY LESS

Below the shortest text the boundary was measured on, the score appears in grey with an explicit
statement that nothing that short was ever measured, and no verdict is given. All the evidence stays:
a 66-word passage scoring 94 still lists all 23 of its signals.

The floor is not a fitted parameter. It is an observation — the shortest text in the corpus — because
every attempt to fit one used windows sliced out of long documents, and a student's four-hundred-word
answer was composed at that length rather than cut down to it.

THE GENERAL VERSION

A threshold is valid over the population it was fitted on, and nowhere else. Every detector in this
category will give you a percentage about a paragraph. Not one publishes the lengths, languages or
genres it calibrated that percentage on.

I had the same defect, in a project whose whole argument is that this category overclaims. It shipped
for months. Publishing the method is what eventually made it findable — by me, reading my own numbers
with a different question in my head.

https://github.com/peopleworks/SignsofAI
```

### LinkedIn — noveno artículo (ES)
```
Alguien me escribió por un número de versión. Terminó con mi detector de IA respondiendo menos
preguntas que la semana anterior, y creo que es lo mejor que he publicado este mes.

LO QUE ENCONTRÉ

Este proyecto publica con qué frecuencia se equivoca sobre una persona: 90 textos escritos antes de
que existieran los modelos generativos, ninguno marcado a 25 sobre 100, con un intervalo del 95% que
llega al 4,1%.

Nunca había mirado la forma de esos 90 textos. El más corto tiene 662 palabras. La mediana, 2.772.
Por debajo de 600 no hay absolutamente nada.

La frontera se ajustó sobre documentos. Se estaba aplicando a párrafos, que es lo que la gente hace
de verdad con una herramienta así.

EL ERROR VA EN UNA SOLA DIRECCIÓN

Recorta ventanas de 400 palabras de esos mismos documentos, sin cambiar autor, ni tema, ni una sola
oración: 0 de 32 marcados enteros, 6 de 32 como extractos de apertura. Aplica la misma limpieza sin
recortar y sigue siendo 0 de 32, así que es la longitud y no la composición.

El motivo no tiene misterio. La señal más fuerte aquí es cuánto se separan las longitudes de las
oraciones, y una ventana corta puede no contener a la vez la oración larga de tres cláusulas y el
fragmento de dos palabras que hacen que un párrafo suene a persona.

EL ARREGLO FUE CALLAR

Por debajo del texto más corto sobre el que se midió la frontera, la puntuación sale en gris con una
declaración explícita de que nada tan corto se midió, y no se da veredicto. La evidencia se queda
entera: un pasaje de 66 palabras con 94 sigue listando sus 23 señales.

El suelo no es un parámetro ajustado. Es una observación —el texto más corto del corpus— porque todos
los intentos de ajustarlo usaban ventanas rebanadas de documentos largos, y la respuesta de
cuatrocientas palabras de un estudiante fue compuesta a esa longitud, no recortada hasta ella.

LA VERSIÓN GENERAL

Un umbral vale sobre la población en la que se ajustó, y en ninguna otra. Todos los detectores de
esta categoría te darán un porcentaje sobre un párrafo. Ninguno publica las longitudes, los idiomas
ni los géneros con los que calibró ese porcentaje.

Yo tenía el mismo defecto, en un proyecto cuyo argumento entero es que esta categoría promete de más.
Estuvo meses publicado. Publicar el método es lo que acabó haciéndolo encontrable: lo encontré yo,
leyendo mis propios números con otra pregunta en la cabeza.

https://github.com/peopleworks/SignsofAI
```

## 8. Notas de publicación
- Sube el `.srt` de cada video como subtítulos (clave para reproducción sin sonido en Shorts/Reels/TikTok).
- Cruza los enlaces: el video enlaza al artículo del blog y viceversa; ambos enlazan al demo.
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