Detectar imágenes generadas por IA ya no es obvio: según Hany Farid en su charla TED, citado por el reportaje de Science, el porcentaje de imágenes falsas en internet se acerca al 50%.

Dibujo técnico: qué mirar y por qué funciona

Farid lleva más de dos décadas trabajando en análisis forense de imágenes, según el reportaje de Science, y sostiene que la IA falla en la física básica. Para él hay tres frentes claros que resisten más en el tiempo: puntos de fuga, sombras y reflejos. Cuando tres o más líneas paralelas que deberían converger no lo hacen, la escena es físicamente imposible.

Los detectores basados en ruido de sensor eran útiles hasta hace unos años, pero los modelos hoy imitan ese ruido y los artefactos de lente. Por eso el enfoque actual es acumulativo: ninguna pista por sí sola garantiza la respuesta. Si trazás líneas y encontrás incoherencias en perspectiva y sombras, tenés motivos concretos para sospechar. Si llegaste hasta acá, ya tenés lo más difícil hecho: aprender a mirar como un dibujante.

¿Cómo nos afecta esto en Argentina?

Hace unos pocos años bastaba fijarse en las manos o en artefactos evidentes; ahora no. Esa evolución cambia la práctica del periodismo y de la verificación ciudadana: Farid dice que recibe una decena de correos al día pidiendo verificaciones, frente a una o dos peticiones mensuales años atrás, según el mismo reportaje. Eso muestra una demanda exponencial de verificación que los medios y las instituciones deben absorber.

En nuestro contexto hay dos riesgos concretos. Primero, la pérdida de confianza: cuando el 50% de las imágenes podría ser falso, la agenda pública se distorsiona. Segundo, la accesibilidad: muchas comprobaciones forenses requieren herramientas y formación que no siempre están disponibles en dispositivos móviles. Por eso es clave priorizar procesos y herramientas que funcionen en celular y sin pagar suscripciones caras.

Qué podés hacer hoy: pasos prácticos y gratuitos

No hace falta ser experto para empezar a verificar. Primero, acumulá pistas: trazá líneas para comprobar puntos de fuga, chequeá si sombras y reflejos convergen, y buscá inconsistencias en proporciones. Segundo, usá búsquedas inversas de imagen y verificá metadatos cuando estén disponibles; son gratuitas y accesibles desde el teléfono.

También es útil pedir al autor el original o múltiples tomas y desconfiar de imágenes que no tienen fuente verificable. Las herramientas forenses desarrolladas por equipos como el de Farid se están poniendo a disposición de periodistas e instituciones, según el reportaje, pero esas herramientas no sustituyen la práctica de revisar la geometría y la iluminación.

Qué deberían hacer plataformas y reguladores

El reportaje menciona un estándar internacional de credenciales de contenido para autenticar imágenes desde su creación. Ese tipo de solución técnica ayuda, pero no alcanza sin reglas claras de uso y sin que las plataformas faciliten verificación real para usuarios y periodistas.

Por esto proponemos tres prioridades: 1) impulsar credenciales abiertas y verificables que funcionen en dispositivos móviles; 2) priorizar herramientas on-device o gratuitas antes de soluciones cerradas en la nube; 3) capacitar equipos de verificación en técnicas de dibujo técnico básico. Así evitamos depender solo de detectores automáticos cuyo ciclo de vida puede ser corto frente a la rápida mejora de los modelos.

Si la detección se convierte en un juego técnico, la respuesta debe ser práctica: enseñar a mirar, dar herramientas que funcionen en el celular y exigir transparencia a quienes publican contenido.