Charles Hoskinson, fundador de Cardano, presentó Anthropies, una herramienta gratuita de código abierto creada para eliminar la marca de agua invisible incorporada por Anthropic en contenidos generados con Claude mediante reescritura.
El proyecto, publicado en GitHub bajo licencia Apache 2.0, apareció pocos días después de que Anthropic activara su nuevo sistema de marcado invisible en todos los productos de Claude, reforzando criterios regulatorios.
La aparición de Anthropies coincidió con la implementación del marcado invisible de Anthropic, una actualización asociada a los requisitos de transparencia establecidos por la Ley de IA de la Unión Europea.
La normativa incorporó una nueva etapa que entró en vigor el 2 de agosto, reforzando las obligaciones de transparencia para los desarrolladores de modelos inteligencia artificial dentro del mercado europeo.
A diferencia de las marcas de agua tradicionales, el sistema utilizado por Claude no inserta cadenas ocultas de caracteres ni agrega archivos adicionales, porque la identificación queda integrada directamente en la redacción.
Según explica el repositorio oficial, la prosa se transforma en el verdadero soporte de la marca invisible, por lo que eliminarla requiere modificar cuidadosamente las palabras elegidas durante la reescritura del contenido.
Anthropies organiza el problema del marcado invisible en tres niveles técnicos, diferenciando procedimientos simples de eliminación de metadatos respecto del desafío mucho más complejo que representa reescribir el texto completamente.
El primer nivel elimina de manera determinista la línea Co-Authored-By incluida en Git, mientras el segundo remueve las credenciales C2PA incorporadas en imágenes mediante un proceso específico de recodificación digital.
El tercer nivel resuelve el desafío más complejo porque reescribe la prosa utilizando un modelo distinto de Claude, ya que la propia estructura del texto contiene la identificación invisible.
Además, la herramienta incorpora tres modos de funcionamiento: Clean elimina automáticamente los remolques de Git, Humanize reescribe el texto con otro modelo y Orchestrate bloquea el proceso al detectar Claude.
Orchestrate incorpora ese bloqueo porque volver a procesar el texto con determinados modelos anula el trabajo realizado por la herramienta y restaura la identificación invisible.
Según explica el proyecto, eso ocurre cuando la reescritura se hace nuevamente con Claude o incluso con Gemini, ya que ambos vuelven a insertar automáticamente la marca en el resultado.
Hoskinson publicó Anthropies bajo licencia Apache 2.0, una de las licencias de software libre más permisivas del ecosistema, habilitando la copia, modificación, distribución y comercialización del código con pocas restricciones.
Ese marco legal exige únicamente conservar los avisos originales incorporados por el autor, permitiendo que desarrolladores y empresas creen versiones derivadas sin alterar el reconocimiento correspondiente sobre la obra inicial publicada.
Además, Apache 2.0 incorpora una concesión expresa de patentes, un aspecto especialmente relevante porque reduce la posibilidad de bloquear proyectos derivados mediante reclamaciones posteriores vinculadas con derechos de propiedad intelectual.
En la documentación oficial del repositorio, Charles Hoskinson resume el funcionamiento del sistema con una afirmación contundente: "La marca es el propio texto. No hay una carga separada que borrar. Quitarla significa cambiar las palabras que hay".
Más allá del funcionamiento técnico, el desarrollador explicó que la publicación busca abrir una discusión sobre las consecuencias futuras del marcado invisible y de las líneas de coautoría asociadas al contenido generado.
También cuestionó la cláusula mediante la cual Anthropic transfiere la propiedad del contenido al usuario, porque considera que esa cesión permanece condicionada al cumplimiento de los términos de servicio establecidos.
Finalmente, advirtió que un editor que utilice Claude únicamente para corregir o revisar un texto podría ser identificado posteriormente por un detector automático, generando posibles falsos positivos sobre la autoría del contenido.