Hoskinson cuestiona la marca de agua de Claude mientras Anthropic despliega marcas globales de contenido de IA

Charles Hoskinson ha planteado preocupaciones sobre el nuevo sistema de marcado de contenido de Claude tras demostrar cómo material redactado por humanos puede recibir una señal de procedencia de IA después de ser procesado por el modelo.

En un video publicado el 11 de agosto, Hoskinson utilizó un texto que dijo haber escrito en 2016 para Cardano y le pidió a Claude que modificara su presentación. Luego cuestionó cómo los marcados persistentes de IA podrían afectar la interpretación futura de la autoría y la procedencia digital.

Anthropic amplía las marcas de contenido de Claude a nivel mundial

El artículo 50 de la EU AI Act se aplica a partir del 2 de agosto de 2026 y exige que los proveedores de ciertos sistemas de IA generativa añadan marcas legibles por máquina que permitan detectar contenido generado o manipulado por IA.

La implementación de Anthropic no se limita a Europa. La compañía dice que los marcados se aplican a los resultados de los modelos de Claude compatibles dondequiera que se ofrezca Claude en todo el mundo, incluidos Claude, Claude Platform API, Claude Code, Claude Cowork y Claude Tag.

Para el texto, Claude incrusta una marca de agua imperceptible directamente en el contenido generado. Anthropic dice que la marca puede viajar con el texto cuando se copia y pega en otra aplicación y puede sobrevivir a cierta edición posterior. Los archivos compatibles también pueden llevar metadatos de procedencia firmados basados en el estándar C2PA.

Anthropic también afirma que la detección de una marca de Claude no establece que Claude haya sido el autor original del material. El texto que fue escrito en otro lugar y posteriormente corregido, traducido, resumido o de otro modo procesado por Claude puede seguir llevando la marca.

Hoskinson prueba Claude con su propio texto de Cardano

Hoskinson mostró esa distinción utilizando material que dijo haber escrito él mismo una década antes.

En lugar de pedirle a Claude que creara el texto de base, le dio al modelo un pasaje existente y solicitó cambios de formato. Su preocupación era que material con una autoría humana clara pudiera llevar posteriormente una señal de procedencia de Claude simplemente porque pasó por el modelo.

Hoskinson luego extendió el argumento a la propiedad intelectual, sugiriendo que una infraestructura de procedencia persistente podría generar disputas futuras sobre quién creó el contenido y cómo se demuestra la autoría.

Esa parte de su argumento no es la política de propiedad declarada de Anthropic. Los Términos para Consumidores actuales de Anthropic dicen que los usuarios conservan sus derechos sobre las entradas enviadas y que Anthropic cede a los usuarios cualquier derecho que pueda tener sobre las salidas generadas.

Por lo tanto, una marca de agua de Claude no le otorga actualmente a Anthropic la propiedad del material marcado. Indica que el contenido puede haber sido procesado por Claude, mientras que la propia Anthropic advierte que dicha detección no es una prueba concluyente de procedencia completa.

Hoskinson vincula la procedencia de IA con el entrenamiento descentralizado

Hoskinson conectó la disputa con un argumento más amplio a favor de una inteligencia artificial de código abierto y descentralizada.

Durante el video, contrastó plataformas de IA cerradas con modelos abiertos cuyo software subyacente puede inspeccionarse y modificarse. Enmarcó repetidamente el tema en torno a quién controla la infraestructura utilizada para generar y verificar contenido digital.

Hacia el final de la transmisión, Hoskinson dijo que después de su trabajo en Midnight City tiene la intención de explorar el entrenamiento descentralizado de modelos de IA de código abierto. Hizo referencia a un enfoque comparable a Folding@home, donde recursos de cómputo de participantes distribuidos podrían contribuir al preentrenamiento del modelo.

No se anunció en el video ningún producto de IA de Cardano, iniciativa financiada ni hoja de ruta técnica. Hoskinson describió el entrenamiento de IA descentralizado como una dirección que pretende investigar más que como un proyecto terminado.

El despliegue de Anthropic ya ha cambiado un aspecto práctico de la publicación asistida por IA: el texto procesado por modelos de Claude compatibles ahora puede conservar un registro legible por máquina de esa interacción incluso después de trasladarse a otra aplicación. La respuesta de Hoskinson agrega una vía de desarrollo independiente a la discusión, con el entrenamiento descentralizado de modelos ahora identificado como un área que quiere impulsar después de Midnight City.