Las Claves
- El análisis de imágenes de Nicolás Maduro compartidas por Donald Trump demuestra la dificultad de distinguir fotografías reales de capturas generativas.
- Las señales para detectar IA incluyen texturas exces
El cisne de plata representa un autómata de tamaño natural creado en el siglo XVII que todavía se guarda en Gran Bretaña. Durante el año 2017 se procedió a desarmarlo con el fin de comprender su funcionamiento interno preciso. Incluso tras siglos desde su fabricación, este cisne aún oculta misterios. Una labor similar a descubrir los enigmas de esta máquina es la que realizamos al tratar de determinar si una fotografía ha sido producida por IA o no.
El arresto de Nicolás Maduro por parte de Estados Unidos provocó un gran interés por localizar las imágenes iniciales de su detención. Resultaba previsible que, a la par de los registros auténticos, se difundieran velozmente capturas generativas, término utilizado para definir aquellas representaciones visuales producidas mediante inteligencia artificial generativa.
No todas las imágenes de baja calidad terminan siendo engañosas.
Parte de la fotografía publicada por Trump en su plataforma Truth Social: resultó necesario llevar a cabo un análisis técnico de la toma para determinar si era real o generada por IA.
The New York Times hasta divulgó un artículo detallando los procedimientos que emplearon para tratar de distinguir qué retratos de Maduro eran legítimos y cuáles falsificados. Entre ellos, examinaron la captura compartida por el mandatario de Estados Unidos, Donald Trump, una imagen de baja resolución y ángulo inusual que parecía tomada de un monitor o una impresión, y que incluso al ser evaluada por herramientas de IA en internet no proporcionaba un resultado definitivo.
Esto es fundamental puesto que desde hoy cualquiera puede recibir imágenes irreales confeccionadas total o parcialmente por IA. En ciertos momentos, resulta complejo discernir si una fotografía fue obtenida con una cámara, o si se ha creado o alterado mediante un modelo generativo. No obstante, es una realidad que muchos engaños se pueden identificar con bastante simplicidad si se sabe dónde fijar la vista.
Captura producida por la IA de Gemini junto a Nanobanana en la que se distinguen claramente variaciones en la profundidad de campo, denotando fallos en las regiones desenfocadas.
Durante mucho tiempo, Photoshop y otras aplicaciones permitieron modificar imágenes si se disponía de la pericia adecuada. “Esto viene muy de lejos, del siglo XIX”, señala el fotógrafo Manuel Ruíz Toribio, quien por bastantes años ejerció como fotoperiodista en EFE empleando diversos tipos de tecnología, desde negativos digitalizados y corregidos con Photoshop hasta capturas digitales.
Realizamos una prueba con este dispositivo: capturar idénticas imágenes habilitando e inhabilitando la inteligencia artificial en las lentes de un Honor Magic8 Pro. Dicho terminal emplea fotografía computacional, integrando múltiples capturas, HDR, eliminación de ruido y restauración de pormenores. No obstante, incluye herramientas en las que el límite entre el perfeccionamiento y la recreación resulta menos claro. Sobre todo al emplear el zoom digital, el modo noche y el modo retrato.
El Honor Magic 8 Pro con la función de inteligencia artificial activada al utilizar el zoom de larga distancia.
Capturamos múltiples tomas en interiores y al aire libre, con individuos a contraluz, rostros en penumbra, detalles minuciosos como el cabello y fondos con puntos de luz. Además, cotejamos una edición convencional, con tratamiento habitual, frente a otra donde habilitamos las funciones de optimización por IA más intensas de zoom, retrato y noche.
Al tiempo que observa en una tableta las capturas del ensayo, Ruíz Toribio comenta que “desde la aparición de la fotografía se ha querido llegar a la perfección técnica, pero también se ha querido tergiversar la realidad. En el siglo XIX, en un estudio fotográfico mediano había unos cuarenta trabajadores. Era muy importante tener un buen equipo de retocadores, de iluminadores. Eran los que falseaban: te quitaban arrugas, te quitaban años. Se trataba de que el cliente quedase más contento. La IA usada en la propia cámara es un paso más en ese sentido: no es la mano del retocador, pero busca igualmente satisfacernos”.
Detalle de una fotografía usando la IA generativa en el mismo equipo donde se percibe en la zona trasera una irregularidad con aspecto de mancha de píxeles.
Asimismo examinamos un detector conocido, la plataforma web IA or Not, y la conclusión fue esclarecedora por un motivo distinto: calificaba como generadas por IA bastantes fotos en las que no se había empleado IA generativa, sino solo la IA tradicional de la fotografía computacional. Este método introduce mejoras en la imagen al combinar múltiples tomas de la misma escena con distinta iluminación, registradas y tratadas de forma imperceptible.
El sensor parecía reaccionar no precisamente a la falsedad de la captura, sino al rastro de un tratamiento de imagen agresivo propio de los teléfonos actuales. Los sistemas de detección automática pueden servir para encontrar pistas, aunque a veces confunden una fotografía verídica muy editada con una imagen producida por IA.
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Cinco señales que deberían despertarte dudas al examinar una fotografía.
Analicemos cinco señales para rastrear el rastro de una alteración. El primer indicativo es que la IA rechaza el ruido y los fallos de las ópticas. Al tomar una foto habitual con un celular o una cámara, se produce un nivel específico de ruido, semejante al grano químico: esto pasa al exigir más luz al sensor de imagen, elevando la sensibilidad ISO.
Por el contrario, diversos sistemas de IA generativa suelen eliminar las imperfecciones de forma tan agresiva que intercambian la textura original por acabados excesivamente tersos, piel con apariencia artificial o pormenores ficticios que no encajan con la estructura del resto de la imagen.
En esta fotografía creada mediante el uso de IA con el Honor Magic 8 Pro, la plataforma de análisis forense digital para archivos visuales detecta la captura como un Deepfake.
Esta situación no se restringe solo a ilustraciones creadas de la nada: igualmente surge en la restauración de pormenores que emplean un aumento digital radical; o en ciertos perfeccionamientos nocturnos, donde la aplicación procura recuperar lo que el sensor obtuvo con mínima nitidez.
Igualmente, se debe dudar ante la falta de ciertos elementos comunes en las ópticas: que los laterales de la captura posean idéntica resolución que el punto medio, que ocurran desenfoques poco comunes y la inexistencia de los halos producidos por el reflejo lumínico en los vidrios de un objetivo.
Una pista clara
La tecnología inteligente suprime “el ruido” de las fotografías al transformar su textura en áreas niveladas.
El segundo aspecto a considerar son los errores en la profundidad de campo (la zona que aparece nítida en una fotografía). Si de pronto el protagonista luce excesivamente resaltado, con una claridad que no encaja con el ambiente, como si hubiera sido superpuesto artificialmente, o si el efecto borroso del fondo ignora los degradados lógicos, podríamos encontrarnos frente a recreaciones en lugar de simples ediciones.
En tercer lugar, surgen figuras geométricas y borrones que evidencian una reconstrucción de la imagen. Dentro de los motores de creación visual, estas se manifiestan ocasionalmente como tramas reiteradas en muros, pavimentos, telas, cabello o áreas sombreadas. En este punto conviene actuar con prudencia: WhatsApp y las plataformas sociales reducen el peso y modifican las dimensiones de los píxeles de un archivo gráfico. Dicho procesamiento puede generar anomalías visuales similares a los rastros dejados por la IA. Debido a esto, resulta fundamental examinar la fuente primaria siempre que se pueda.
La producción completamente digital de imágenes realistas, prescindiendo del uso de una cámara, se conoce como fotografía generativa.
Cuarto aspecto: la fuerza de gravedad, el desplazamiento y la iluminación. Continúan representando un ámbito en el que la IA presenta errores, especialmente en situaciones de brincos, manos en posturas inusuales o acciones veloces. Las proyecciones de sombra suelen aparecer con formas excesivamente lineales o incongruentes respecto al entorno; transmiten la impresión de ser artificiales o de no reaccionar adecuadamente ante diversos focos lumínicos.
Por último, surge el tema de la coloración. Gran parte de las capturas creadas suelen perseguir una apariencia llamativa aunque artificial: contrastes tenues, texturas cutáneas excesivamente lisas, firmamentos bellos de forma predeterminada, y un tipo de capa ligera que otorga a todo un aspecto similar al de la publicidad. Además, en diversos móviles, determinados ajustes automáticos fomentan esa tendencia: no crean el escenario desde cero, pero sí lo retocan estéticamente.
Fotografía donde se ha empleado la inteligencia artificial para optimizar el zoom digital a través del Honor Magic 8 Pro, una terminal que potencia la generación de material visual.
Existiría un método bastante simple para que el sector nos apoye: incluir los datos sobre creación o modificación mediante IA dentro de los metadatos EXIF, los cuales registran detalles como el momento de la captura, los ajustes de exposición y la referencia de la cámara. Las plataformas de creación de imágenes y los dispositivos fotográficos con funciones sofisticadas tendrían la opción de insertar un distintivo preciso que señale el empleo de IA generativa y su etapa de aplicación. El inconveniente reside en que dichos registros resultan sencillos de suprimir y en que herramientas como WhatsApp suelen descartar gran parte de esta información técnica de manera automática.
Por este motivo, han ganado protagonismo diversas propuestas de certificaciones validables, como Content Credentials, apoyadas en el protocolo C2PA, cuyo objetivo es añadir al documento una suerte de bitácora digital: la identidad del creador, el software utilizado y los cambios efectuados, para que sea posible su comprobación criptográfica en cuanto la infraestructura lo facilite.
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“Si examinamos una fotografía como las que estamos viendo en este análisis, sí que se nota que ha habido una manipulación tecnológica. Pero es curioso que se haya intentado rectificar una cosa que ya es bastante buena”, comenta Ruíz Toribio al observar el progreso alcanzado sin emplear inteligencia artificial generativa. La técnica fotográfica computacional tradicional ya ha obtenido logros significativos en el perfeccionamiento de las capturas.
Dentro del ámbito fotográfico, la inteligencia artificial no generativa ha realizado proezas discretas durante mucho tiempo. No obstante, al surgir el deseo de optimizar con mayor intensidad, el efecto suele ser opuesto: la captura puede resultar poco verosímil, carente de lógica o meramente artificial. En tales situaciones, el inconveniente no radica en la falsedad de la toma, sino en que el retoque busca un impacto visual superior y acaba distorsionando la realidad original. En síntesis, conviene dudar de aquellas imágenes que lucen impecables pero, simultáneamente, resultan ajenas. Especialmente si surgen inmediatamente después de producirse un acontecimiento informativo.