Hace nada nos reíamos de las manos con seis dedos y los textos estilo jeroglífico que salían de DALL·E. Dos años —y varias actualizaciones milagrosas— después, la risa se torna sudor frío: la frontera entre lo real y lo sintético ya es básicamente un espejismo. Y el último experimento a lo “¿Quién quiere ser millonario?” de Microsoft lo deja clarísimo: tus ojos están perdiendo la partida.
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El trivial visual de Microsoft: 12 500 jugadores contra 287 000 imágenes
Para tomar el pulso a nuestro criterio fotográfico, Microsoft lanzó el juego Real or Not Quiz.
Durante 17 340 partidas, 12 500 personas de todo el mundo recibieron 15 imágenes aleatorias por ronda, sacadas de un pool de 350 fotos reales libres de derechos y 700 piezas fresquitas de IA paridas por DALL·E, Stable Diffusion, Amazon Titan y Midjourney.
Resultado final: solo un 62 % de aciertos. En otras palabras, la humanidad anda apenas un paso por delante del cara-o-cruz. PC GamerWindows Central
¿Por qué seguimos cayendo en la trampa?
Los autores señalan dos grandes factores:
- IA cada vez más lista. Los modelos ya dibujan dedos normales, entienden la ortografía y simulan aberraciones ópticas como si llevaran lentes vintage.
- Fotos reales “sospechosas”. Luces extrañas, distorsiones de perspectiva o un simple efecto “flou” bastan para que nuestro cerebro dictamine “falso” y falle estrepitosamente. PCWorld
Rostros amigables vs. paisajes mentirosos
Curiosamente, somos mejores desenmascarando caras inventadas (65 % de acierto) que paisajes urbanos o naturales (59 %).
La explicación es simple: tenemos neuronas especializadas en reconocer rostros desde que salíamos de la cueva, pero no tantas dedicadas a diferenciar un atardecer real de uno renderizado. Windows Central
Marcas de agua invisibles y superdetectores: ¿salvavidas o placebo?
Hace un año se propuso obligar a toda imagen IA a llevar una “marca de agua” oculta. La idea languidece en un cajón porque muchas empresas la ignoran y, además, basta con recortar la foto para borrarla.
Microsoft, por su parte, presume de un detector automático con un 95 % de precisión —todavía en pañales— que dejaría a los humanos a la altura de Mr. Magoo. PC Gamer
Fake news a la carta: lo que se viene en tu feed
- Campañas de desinformación turbo-cargadas. Si no distinguimos una foto falsa, ¿cómo comprobar un meme político en año electoral?
- Deepfakes más baratos. Generar imágenes de celebridades en situaciones comprometedoras cuesta clics, no horas de Photoshop.
- Cansancio cognitivo. Estar siempre alerta reduce nuestra confianza en todo el ecosistema visual —una suerte de “duda permanente” que erosiona el debate público.
¿La salida? Alfabetización visual 2.0
Mientras etiquetas y detectores maduran, toca entrenar el ojo humano: estudiar texturas repetitivas, brillos imposibles, sombras que no concuerdan. No es infalible (ya viste el 62 %), pero al menos subirá la vara un poquito.
Al final, la pregunta no es si podemos distinguir una foto real de una IA —la ciencia dice que no demasiado— sino qué haremos sabiendo que la ilusión es casi perfecta. ¿Multiplicaremos filtros, confiamos en algoritmos sheriff o aceptamos vivir en la era del “duda pero verifica”?
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La próxima vez que veas una imagen viral, tómate un segundo: quizá tu cerebro pase de víctima a detective… o al menos alce la ceja con estilo escéptico.
