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‘Esta sí, esta no’: ¿Cómo diferenciar una foto real y una creada por IA?

Las imágenes generadas por inteligencia artificial han llegado para hacer dudar al mundo sobre la autenticidad de lo que se muestra en internet.

Estas imágenes generadas por inteligencia artificial, pese a los conflictos que han generado, pueden ayudar por su nivel de detalle.

¿Real o no? Las imágenes generadas por inteligencia artificial (IA), han llegado para hacer dudar al mundo sobre la autenticidad de lo que se muestra en internet.

Fotos del papa Francisco usando chamarras alejadas de su código de vestimenta o el expresidente de Estados Unidos, Donald Trump siendo detenido por la fuerza en medio de la calle en Nueva York, han conmocionado a los internautas por su nivel de realismo, generando incluso reportajes periodísticos al respecto, basados en imágenes falsas.

Estas imágenes, pese a los conflictos que han generado, pueden ayudar por su detalle a personas como estudiantes a revisar estructuras complejas, como órganos internos, así como detalles del universo o representaciones escritas por autores ya fallecidos.

¿Cómo distinguir imágenes reales de creadas con IA?

Expertos en tecnología señalan que revisar la fuente y el contexto de la imagen son claves para lograr detectar alguna imagen creada de una real.


Entre los detalles para identificar imágenes, puede estar la propia inteligencia artificial, que podría no detectar una imagen creada, en comparación con una existente. Además, otro dato a considerar podría ser identificar la imagen en internet, teniendo en cuenta el primer lugar donde se publicó para tener el dato como base al momento de conocer su origen.

Una búsqueda inversa de imágenes puede ayudar a identificar si un contenido ha sido indexado en plataformas de búsqueda. De esta manera es posible rastrear publicaciones antiguas con una misma foto.

Además, los detectores de la inteligencia artificial tienden a seguir el ritmo de los generadores de imágenes, algunos de los cuales incorporan algoritmos de detección similares, pero los utilizan para aprender a hacer que sus resultados falsos sean menos detectables.


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