La era de la inteligencia artificial generativa nos ha traído herramientas asombrosas, pero también un desafío mayúsculo: la desinformación. Aunque nuestra exposición constante a imágenes creada por IA nos ha hecho más escépticos, un reciente estudio de Microsoft demuestra que todavía somos muy fáciles de engañar. Y para probarlo, han lanzado un test online que te dejará comprobarlo.
El estudio, que analizó las respuestas de 12.500 participantes ante 287.000 imágenes, concluyó que los humanos tenemos una tasa de acierto de apenas el 63% a la hora de diferenciar una foto real de una sintética. Algo que puede afectar directamente a lo que vemos en las redes sociales, donde hay multitud de imágenes y vídeos que a veces podemos dudar si es IA o realidad. Y es que no somos perfectos cuando el resultado de la IA ha sido muy logrado.
Ponte a prueba: el quiz de Microsoft que revela nuestras debilidades
Y seguramente alguna vez has dicho «yo sí sé diferenciar bien una imagen hecha con IA». Pues ahora puedes demostrarlo. Microsoft ha creado el Real or Not Quiz, un test rápido donde se presentan 15 imágenes aleatorias. Algunas son de bancos de imágenes de stock, otras son creaciones con modelos como Midjourney o DALL-E. El objetivo es simple: decidir si son reales o no.
Personalmente, tras haber hecho varios intentos con este Quiz, he descubierto lo difícil que puede ser diferenciar algunas imágenes hechas con IA de la realidad por lo bien hechas que están. Y es que cuando pensamos en IA nos puede venir a la mente la típica imagen qeu tiene un estilo cartoon, pero cuando se usa un buen prompt en una buena IA el resultado es muy diferente.
Y como yo, los resultados del estudio a gran escala que realizó Microsoft muestra que nos equivocamos mucho. Como consideraciones, los humanos somos ligeramente mejores a la hora de identificar retratos falsos con una tasa de acierto del 65%. Pero si hablamos de los deepfakes creados con la tecnología GAN, se engaña al 55% de los participantes.
Pero cuando las imágenes no contienen a seres humanos, como por ejemplo en paisajes, nuestra precisión baja bastante y es más fácil que podamos decir que una imagen es completamente real cuando ha sido generada con IA.
El truco está en la imperfección
Irónicamente, una de las razones por la que los deepfakes GAN siguen funcionando tan bien es porque su estética se asemeja a la de una fotografía de baja calidad, con menos detalles que los modelos de IA suelen fallar en replicar. Nos hemos acostumbrado tanto a la estética hiperrealista y pulida de las IA modernas que, cuando algo parece una foto mediocre, nuestro cerebro tiende a verlo como algo completamente real.
El estudio también destaca cómo los creadores de imágenes están afinando sus prompts para lograr un mayor realismo. Algunas técnicas incluyen:
- Añadir nombres de archivos genéricos en el prompt como por ejemplo ‘IMG_4587.jpg’, para que la IA imite la estética de una fotografía causal.
- Usar fotografías reales como guía para que use su estética en lo que vaya a generar.
- Mantener niveles de ruido y brillo similares a los de una fotografía auténtica.
Pero lo más fascinante de este estudio, es ver como las imágenes que más confundieron a todos los que participaron eran completamente reales. Las tres imágenes con una tasa de identificación más baja eran imágenes auténticas. Y todas con tasas de acierto realmente bajas del 12, 14 y 18%.
¿Qué tienen en común todas estas imágenes? Todas muestras al ejército estadounidense en escenarios inusuales, con condición de iluminación, saturación de color y velocidad de obturación atípicas. Esto sugiere que nuestro cerebro tiene un sesgo hacia lo que considera ‘normal’ en la fotografía. Cuando una imagen se sale de ese ‘canon’ que tenemos en nuestra mente es más probable que digamos que es completamente falsa.
Y esto es algo crucial. Entender qué tipo de imágenes y prompts son más efectivos para engañar al ojo humano es relevante para poder crear herramientas que persigan la desinformación. Y es que a medida que estas técnicas se van perfeccionando, los humanos vamos a poder ser persuadidos por información completamente errónea y cambiar nuestro pensamiento.
Por ello, la compañía insiste en que este estudio es un recordatorio de la importancia crítica de etiquetar de forma clara y transparente todo el contenido generado por inteligencia artificial. La línea entre lo real y lo sintético se difumina, y la necesidad de herramientas de verificación es más urgente que nunca.
Imágenes |
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La noticia
Si crees que sabes distinguir una foto real de una creada con IA, esta web te pone a prueba. Los resultados globales son preocupantes
fue publicada originalmente en
Genbeta
por
José Alberto Lizana
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