Anthropic amplía su marca de agua a nuevos modelos de Claude, pero deja un resquicio en dos versiones anteriores

Anthropic ha anunciado la implementación de su marca de agua en cuatro modelos adicionales de su serie Claude, aunque los usuarios de API pueden eludirla en dos de ellos modificando un solo parámetro de muestreo.
Inteligencia Artificial02 de noviembre de 2026TechinfoTechinfo

Anthropic ha decidido expandir su marca de agua a los modelos Claude Mythos 5, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6 y Claude Sonnet 4.6. Los modelos más recientes, como Claude Opus 5.5, ya cuentan con esta marca, y se espera que su implementación en Amazon Bedrock demore algunos días adicionales. La empresa describe la marca de agua como un "patrón imperceptible en la elección de palabras" que no altera el significado, la calidad ni la legibilidad del texto. Según Anthropic, la marca no añade caracteres o tokens adicionales, no afecta los precios ni los formatos de solicitud y respuesta, y apenas ralentiza la velocidad de salida. Además, la compañía asegura que la marca de agua "no contiene información sobre el usuario, su organización o sus conversaciones con Claude".

La marca de agua se aplica únicamente con la configuración predeterminada en dos modelos más antiguos. En Claude Opus 4.6 y Claude Sonnet 4.6, Anthropic indica que la marca de agua se activa solo cuando los desarrolladores mantienen los tres parámetros de muestreo en sus valores predeterminados. Estos parámetros, temperatura, top_p y top_k, controlan el grado de aleatoriedad que el modelo utiliza al seleccionar palabras. Un pequeño ajuste en cualquiera de ellos es suficiente para eludir la marca de agua. Anthropic advierte en su correo electrónico que "si confías en la marca de agua para tu propia conformidad, mantén estas configuraciones en sus valores predeterminados".

El correo electrónico no menciona esta advertencia para Claude Mythos 5 o Claude Opus 4.7, lo que sugiere que la marca de agua se aplica a esos modelos independientemente de la configuración de muestreo. Sin embargo, el resquicio en los modelos más antiguos es notable, dado que Opus 4.6 sigue siendo el mejor modelo de escritura de Anthropic, incluso por delante de Opus 5.5. Anthropic también cuenta con una API de detección en vista previa privada para verificar la marca de agua y ofrece más detalles en su página de información sobre etiquetado de contenido.

Anthropic señala que la razón detrás de la implementación de la marca de agua en modelos más antiguos es el plazo establecido por la Ley de IA de la UE, que vence en diciembre. Todos los modelos lanzados después del 2 de agosto de 2026 se enviarán con la marca de agua desde el primer día, mientras que los modelos más antiguos la están recibiendo de manera escalonada. Dado que la marca de agua está incrustada a nivel de modelo, funciona en todas las plataformas que alojan estos modelos, incluyendo Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Foundry. Los clientes no pueden desactivarla.

Anthropic utiliza una variante del método SynthID de Google DeepMind, que ajusta la aleatoriedad en la selección de palabras para producir un patrón estadísticamente detectable. OpenAI lanzó su propio sistema de marcas de agua, textGrain, en octubre de 2026, pero este solo se activa por defecto para los usuarios de ChatGPT y Codex en la Unión Europea. Los clientes de la API en todo el mundo pueden activarlo o desactivarlo, y se entrega desactivado. Google DeepMind ha liberado SynthID como código abierto para texto y lo ha integrado en los modelos Gemini.

La cuestión de si la marca de agua realmente deja intacta la calidad del texto es objeto de debate. El blogger John Gruber sostiene que no hay dos sinónimos que signifiquen exactamente lo mismo, por lo que elegir palabras mediante una clave de marca de agua en lugar de un ajuste semántico inevitablemente degrada la precisión. Por otro lado, el medio especializado Artificial Lawyer plantea una preocupación adicional para los bufetes de abogados, donde los clientes que han prohibido el uso de IA podrían descubrir la marca, y múltiples marcas de agua superpuestas dentro de un mismo documento podrían generar complicaciones.

Fuente original: The Decoder.

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