Este estudio propone un esfuerzo colaborativo utilizando herramientas de IA como solución a la dificultad de distinguir entre contenido generado por humanos y deepfake debido a la proliferación de modelos generativos. Utilizando DeepFakeDeLiBot, un chatbot mejorado mediante consulta para la detección de texto deepfake, demostramos que la resolución de problemas en grupo mejora significativamente la precisión de la identificación de párrafos generados por máquina en comparación con los esfuerzos individuales. Si bien el uso de DeepFakeDeLiBot no mejora significativamente el rendimiento general, sí mejora la dinámica de grupo mediante una mayor participación, la creación de consenso y una mayor frecuencia y diversidad de enunciados basados en inferencias. Además, los participantes que valoraron altamente la efectividad de la colaboración en grupo también se beneficiaron del rendimiento de DeepFakeDeLiBot. Esto resalta el potencial de los chatbots de consulta para fomentar dinámicas de grupo interactivas y productivas, a la vez que garantiza la precisión de la detección colaborativa de texto deepfake.
