Elena Vasquez y Marcus Chen aparecieron como volcanólogos, astronautas, protagonistas de thrillers, conductores de podcasts y coautores académicos en cientos de textos generados por inteligencia artificial. El problema es que nunca existieron
Un estudio preliminar elaborado por investigadores de la Universidad de Varsovia y Samsung detectó nombres ficticios que se repetían como supuestos coautores de artículos, trabajos académicos y libros creados por modelos de lenguaje
Patrones que no surgen al azar
El trabajo sostiene que estos sistemas no inventan expertos de forma totalmente aleatoria. Según los autores, los modelos generan conjuntos de personajes vinculados entre sí, con pares y tríos que aparecen juntos con una frecuencia muy superior a la esperable por azar
Esas asociaciones, además, no son idénticas entre modelos ni se mantienen estables en el tiempo. Claude tiende a agrupar a Elena Vasquez, Marcus Chen y Amara Okafor; Gemini suele mencionar a Aris Thorne junto con Lena Petrova; y ChatGPT cita a Elara Voss sin una pareja fija
Para los investigadores, esas huellas permiten incluso inferir qué versión del modelo produjo un texto o, al menos, en qué período fue generado
La falsa legitimidad en repositorios reales
El problema es que esos personajes inventados terminan entrando en circuitos académicos reales con apariencia de legitimidad. El estudio afirma haber encontrado 1.655 registros que atribuyen trabajos a autores ficticios, con publicaciones supuestamente ubicadas en revistas inexistentes y fechas falseadas
Los registros no quedaron atrapados dentro de respuestas de chat. También habrían llegado a DataCite, una organización que registra DOI, los identificadores usados para citar publicaciones y otros documentos académicos. Una vez asignado ese código, otros sistemas pueden rastrear y procesar esos datos como si fueran válidos
Los investigadores también hallaron nombres ficticios en ResearchGate, una plataforma de acceso abierto para trabajos científicos
Las citas falsas se aceleran
El fenómeno no se limita a los autores inventados. En paralelo, distintas investigaciones recientes detectaron un aumento marcado de referencias bibliográficas fabricadas por IA en publicaciones científicas
Un estudio reciente mostró que en 2023 aproximadamente 1 de cada 2.828 artículos contenía al menos una cita falsa. En 2025, la proporción subió a 1 de cada 458 artículos. Y en las primeras semanas de 2026 llegó a 1 de cada 277, una tasa que equivale a 56,9 por cada 10.000 publicaciones y representa un salto de más de 12 veces frente a 2023
Otra investigación analizó 4.000 artículos de cinco grandes editoriales científicas con ayuda de software especializado para detectar referencias problemáticas. Luego revisó manualmente 100 de los casos más sospechosos y confirmó que 65 contenían al menos una referencia inválida
Si esa proporción se extrapola a toda la literatura académica, más de 110.000 de los cerca de siete millones de artículos publicados en 2025 podrían incluir referencias inválidas