La Falacia del Porcentaje y un Marco Neutrosófico de Valor Único para la Indeterminación en los Veredictos de Detectores de IA sobre Autoría Académica

Resumen

Los detectores de contenido de inteligencia artificial (IA) han ingresado en la evaluación académica universitaria como instrumentos de verificación de autoría, frecuentemente sin regulación formal ni consideración de sus tasas de error documentadas. Este artículo propone un marco neutrosófico de valor único (SVN) para formalizar la indeterminación epistemológica que caracteriza los veredictos de estos sistemas. Argumentamos que todo detector de IA colapsa una tripleta neutrosófica implícita ⟨T, I, F⟩ en un escalar unidimensional, eliminando el componente de indeterminación I y produciendo lo que denominamos la falacia del porcentaje. Para resolver esta indeterminación, proponemos una función de puntuación neutrosófica S = T + α·D − I − F que incorpora la maestría cognitiva demostrada D mediante defensa oral o evaluación directa, y formalizamos el Principio de Primacía Cognitiva (PPC) como criterio prevalente de autoría académica. La revisión sistemática de la literatura documenta tasas de falsos positivos superiores al 60 % en escritura académica producida por hablantes no nativos de inglés, incluidos estudiantes ecuatorianos y latinoamericanos. Concluimos que, cuando una institución cuenta con una reglamentación que limita el uso de IA en documentos académicos y aplica un detector como herramienta de verificación, la maestría cognitiva demostrada por el estudiante sobre dicho documento debe operar como criterio primario para resolver la ambigüedad algorítmica, dado que es la única evidencia que captura el componente de indeterminación I que el escalar del detector suprime.