Desde retratos hiperrealistas hasta escenarios completamente ficticios, la IA ofrece posibilidades infinitas; sin embargo, este poder también puede ser usado para fines menos honestos, como difundir desinformación o manipular la opinión pública.
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Así, en un mundo donde las imágenes generadas por IA se vuelven cada vez más realistas, distinguir entre lo auténtico y “lo fabricado” puede ser un verdadero desafío.
Señales de alerta: ¿Qué buscar?
Con la tecnología avanzando rápidamente, la capacidad de identificar señales de manipulación puede volverse más desafiante; sin embargo, estar atento a los detalles y realizar una investigación adecuada te ayudará a no caer en trampas visuales.
Aquí te damos algunos consejos para aprender a distingue estas creaciones virtuales.
- Manos y dientes: Las imágenes generadas por IA a menudo tienen dificultades con detalles específicos como las manos y los dientes. Las manos pueden aparecer con dedos deformes o en cantidades incorrectas, mientras que los dientes pueden lucir irrealmente perfectos o mal alineados. Estos detalles pueden ser pistas cruciales para detectar manipulaciones.
- Texturas y detalles: Las texturas artificiales a menudo tienen un aspecto excesivamente suave o plastificado. Fíjate en la ropa y el cabello: si parecen demasiado perfectos o tienen una textura repetitiva, podría tratarse de una imagen generada por IA. Los bordes mal definidos y los colores extraños también son indicios de posible manipulación.
- Detalles incongruentes: Observa si hay elementos en la imagen que no encajan bien. Los objetos flotantes o mal colocados pueden ser señales de que la imagen ha sido modificada. Además, verifica las sombras y las perspectivas: las incoherencias en estos aspectos pueden revelar manipulaciones.
- No te quedes con lo primero que ves: Además de estos trucos visuales, es fundamental realizar búsquedas adicionales sobre la imagen. Google y otras herramientas de búsqueda inversa de imágenes pueden ayudarte a encontrar el contexto original o descubrir si la imagen ha sido usada en situaciones distintas.
Herramientas de detección de IA
Existen herramientas en línea que pueden ayudar a detectar si una imagen fue generada por IA. Es el caso de Deep Fake Detector o Image Forensics.
En el caso de Deep Fake Detector, la herramienta en línea utiliza algoritmos para detectar si una imagen o un video ha sido manipulado o generado por IA mediante el análisis de distintas características:
- La herramienta analiza las características de la imagen o video, como patrones de píxeles, texturas y colores.
- Identifica inconsistencias en la imagen o video que podrían indicar manipulación, como errores en la iluminación, sombras o perspectiva.
- Compara la imagen o video con modelos de IA conocidos para detectar similitudes en estilos o patrones.
- Evalúa la probabilidad de que la imagen o video haya sido generado o manipulado por IA.
- Proporciona un resultado que indica si la imagen o video es probablemente auténtico o si ha sido manipulado por IA.
En el caso de Image Forensics, la herramienta en línea analiza imágenes para detectar signos de manipulación o falsificación:
- Examina los metadatos de la imagen, como la cámara utilizada, la fecha de creación y la ubicación.
- Identifica si la imagen ha sido comprimida o procesada multiple veces, lo que puede indicar manipulación.
- Examina la frecuencia espectral de la imagen para detectar patrones inconsistentes que pueden indicar edición.
- Identifica bordes inconsistentes o irregulares que pueden indicar la combinación de múltiples imágenes.
- Examina la iluminación en la imagen para detectar inconsistencias que pueden indicar manipulación.
- Identifica errores comunes en imágenes comprimidas en formato JPEG que pueden indicar manipulación.
- Examina la consistencia del color en la imagen para detectar inconsistencias que pueden indicar edición.
- Evalúa la probabilidad de que la imagen haya sido manipulada o falsificada.
- Proporciona un resultado que indica si la imagen es probablemente auténtica o si ha sido manipulada.
Ahora bien, como con cualquier herramienta tecnológica, Deep Fake Detector e Image Forensics no son infalibles y pueden producir falsos positivos o negativos. De ahí la importancia de tener un buen “ojo clínico” con respecto a este tipo de contenido.
