Riesgos de las imágenes generadas por IA: cómo detectarlas
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Introducción
Las imágenes generadas por IA están siendo aprovechadas por estafadores para dar credibilidad a historias falsas y convencer a las personas de enviar dinero o compartir información personal. En lugar de preguntarse si una imagen parece real, es más efectivo cuestionar su autenticidad.
Dificultades para detectar imágenes falsas
Con el avance de la tecnología, ya no es posible identificar imágenes generadas por IA simplemente a través de la observación. Consejos como “cuenta los dedos” o “busca texto distorsionado” han quedado obsoletos, ya que los generadores de imágenes actuales logran perfeccionar estos detalles. Por lo tanto, es esencial verificar la imagen y adoptar una postura escéptica sobre el contexto que la rodea.
Verificación de imágenes
Para identificar si una imagen ha sido generada por IA, se recomienda realizar una búsqueda inversa. Herramientas como Google Lens, TinEye y Bing Visual Search pueden ayudar a determinar la procedencia de una imagen. Aunque no siempre se encuentre un origen, la ausencia de coincidencias puede ser un indicativo de alerta, especialmente si se relaciona con eventos ampliamente reportados.
Además, utilizar herramientas de verificación como la app Gemini puede resultar útil, ya que permite identificar marcas de agua de IA y datos de procedencia. Sin embargo, es importante recordar que si no se encuentra una marca de agua, no significa necesariamente que la imagen sea auténtica.
Tipos comunes de estafas con imágenes de IA
Las estafas que utilizan imágenes generadas por IA son variadas:
1. Mascotas perdidas: Estafadores publican fotos de animales en apuros, solicitando tarifas de adopción (rehoming fees) sin que la imagen sea auténtica. 2. Encontrar tu mascota: Los estafadores envían fotos de mascotas supuestamente encontradas a personas que buscan a sus animales, pidiendo recompensas antes de desaparecer. 3. Perfiles de citas: Fotos perfectas que nunca pertenecieron a una persona real son utilizadas en plataformas de citas. Las videollamadas no son prueba suficiente, ya que los deepfakes actuales pueden engañar incluso en situaciones simples. 4. Artistas falsos: Portafolios de arte generados por IA se presentan como trabajo original en plataformas como Instagram o Fiverr, donde los estafadores pueden desaparecer tras recibir un pago. 5. Apelaciones de recaudación de fondos: Imágenes fabricadas de niños enfermos o familias en crisis se comparten para fomentar donaciones, a menudo acompañadas de historias emotivas que dificultan la verificación.
Limitaciones de las herramientas de verificación
Las aplicaciones de mensajería como WhatsApp y iMessage suelen eliminar datos de procedencia al subir imágenes, lo que complica la verificación. Aunque la marca de agua SynthID resulta útil, puede ser despojada en algunos casos. Además, un resultado de “no encontrado” no implica que la imagen sea genuina, sino que no se ha detectado información de procedencia.
Conclusión
La creciente sofisticación de las imágenes generadas por IA plantea serios riesgos. Por ello, es crucial adoptar una mentalidad crítica y utilizar herramientas de verificación para confirmar la autenticidad de las imágenes antes de actuar sobre la información que presentan. La vigilancia y la verificación son las mejores defensas contra estas nuevas formas de engaño.