Cómo detectar imágenes y vídeos falsos creados con inteligencia artificial

Una imagen o un vídeo pueden engañar sin que la inteligencia artificial haya intervenido: basta recortar una escena, cambiarle la fecha o acompañarla de un texto falso. También existen contenidos sintéticos muy convincentes. Por eso, la pregunta más útil no es «¿veo seis dedos?», sino «¿quién publicó esto primero, cuándo, dónde y qué prueba respalda la afirmación que lo acompaña?». Ninguna señal visual ni detector automático permite decidir siempre por sí solo.

Si el contenido te pide compartirlo de inmediato, enviar dinero o tomar una decisión importante, detente. Conserva el enlace original, localiza una versión anterior y busca confirmación independiente. Si no logras verificarlo, la conclusión honesta es «no está comprobado»; no hace falta llamarlo falso para dejar de difundirlo.

Primero separa la imagen de la afirmación

Imagina un vídeo real de una inundación de hace tres años presentado como si fuera de hoy. Su contenido visual puede ser auténtico, mientras el pie es falso. A la inversa, una ilustración generada con IA y claramente etiquetada no pretende documentar un hecho. Antes de buscar artefactos extraños, escribe la afirmación concreta: «muestra este lugar», «ocurrió esta mañana» o «esta persona dijo esto». Verificarás esa frase, no solo el archivo.

Guarda el enlace a la publicación, el nombre de la cuenta y la hora visible. Una captura aislada puede perder el contexto, de modo que conviene conservar también la dirección de la página. No subas material privado de otras personas a verificadores públicos sin considerar su privacidad. Y no respondas al remitente con una acusación mientras aún estás reuniendo datos.

Pregunta quién sería una fuente primaria del supuesto hecho: la entidad que comunica una alerta, la persona citada, el organizador de un evento o un medio con presencia en el lugar. Contrastar con ellos no consiste en contar cuántas cuentas repiten el mismo clip: muchas pueden estar copiando una sola publicación.

Busca usos anteriores de una imagen

La ayuda oficial de Google explica cómo buscar a partir de un archivo o URL con Lens. Si encuentras la misma fotografía publicada meses antes y asociada a otro lugar, ya tienes una pista fuerte de reutilización fuera de contexto. Examina la fecha de la página original, sus pies de foto y posibles recortes. Un resultado de búsqueda por sí solo tampoco autentica al primer autor.

La función «Acerca de esta imagen» de Google puede mostrar cuándo vio Google una versión parecida y en qué sitios aparece. Su disponibilidad depende de la región y del dispositivo; además, la primera detección de Google no es necesariamente la primera publicación en internet. Úsala para construir una cronología, no como certificado definitivo.

Prueba una segunda búsqueda con un recorte que conserve un edificio, una señal o un paisaje. Si la imagen ya circulaba, sus versiones anteriores pueden revelar el contexto. Si no aparece nada, eso no demuestra que sea nueva ni que sea artificial: podría tener poca difusión, haber sido modificada o no estar indexada.

Con un vídeo, trabaja con fotogramas y contexto

Para un clip, pausa en varios momentos claros y busca imágenes de esos fotogramas. AFP muestra este procedimiento con la herramienta InVID-WeVerify: extraer fotogramas, hacer búsquedas inversas y comparar los resultados con el relato difundido. Su guía advierte de que un fotograma sin resultados no termina la búsqueda; otro plano puede contener una pista mejor.

Escucha el sonido y mira rótulos, matrículas, clima y arquitectura, pero evita convertirlos en una «prueba» improvisada. Una pista puede estar editada o ser difícil de interpretar. Busca la pieza completa: un clip corto puede omitir segundos que cambian el sentido. Consulta la cuenta original, una publicación del lugar implicado o una grabación alternativa del mismo acontecimiento si existe.

No necesitas descargar programas ni entregar el archivo a cualquier web. Para una comprobación básica bastan el enlace, capturas de fotogramas no privados y fuentes abiertas. Si el vídeo muestra violencia o víctimas, evita reenviarlo para pedir opinión; describe la afirmación y comparte solo los datos necesarios con una entidad de verificación o la autoridad pertinente.

Qué te dicen las credenciales de contenido

Algunas imágenes y vídeos incorporan credenciales de procedencia basadas en el estándar C2PA. Pueden informar sobre quién firmó un archivo y ciertas ediciones de su historia. Es una vía para preguntar por el origen técnico, no un detector universal de verdad. El explicador oficial de C2PA señala que la procedencia puede ser incompleta y que, por sí sola, no determina si lo representado es verdadero.

La ausencia de credenciales tampoco demuestra manipulación: una plataforma puede eliminar metadatos o la cámara puede no generarlos. Si una credencial sí aparece, comprueba quién la firma y qué afirma exactamente. Una foto auténtica de un escenario real podría usarse con un pie falso; la firma del archivo no verifica el texto añadido por otra cuenta.

Los metadatos corrientes, como la fecha EXIF, pueden aportar pistas, pero también pueden cambiarse o desaparecer al compartir. Reúne varias evidencias de distinta naturaleza: contexto de publicación, fuentes primarias, cronología y, si existen, datos de procedencia.

Por qué un detector automático no resuelve el caso

Las herramientas que clasifican «IA» o «real» emiten estimaciones sobre el tipo de material para el que fueron entrenadas. No conocen necesariamente todas las formas de generación, compresión y edición que aparecerán después. El NIST distingue entre procedencia, marcas de agua, detección y otras técnicas de transparencia. Su programa Guardians of Forensic Evidence sigue desarrollando evaluaciones de detección para escenarios reales: si existiera una prueba perfecta, no haría falta medir sus fallos y generalización.

Un resultado «probablemente generado» merece investigación, no una acusación pública automática. Un resultado «probablemente auténtico» tampoco prueba la fecha, el lugar ni la interpretación de la escena. Los defectos visuales clásicos —dedos extra, sombras extrañas, letras ilegibles— pueden sugerir una revisión, pero los generadores mejoran y los errores también aparecen en fotos normales por movimiento, compresión o iluminación. La ausencia de defectos no absuelve un archivo.

Qué hacer si el contenido busca provocar una acción

Si acompaña una petición de transferencia, una supuesta emergencia familiar o una llamada que parece de alguien cercano, cambia de canal y verifica con una vía que ya conocías antes. Nuestra guía sobre suplantación de voz con IA aplica el mismo principio: no tomes decisiones críticas dentro del contacto sospechoso.

Si se trata de una afirmación pública, comprueba si instituciones y reporteros presentes la confirman con evidencias propias. Si el contenido afecta a una persona identificable, evita aumentar su alcance mientras investigas. En algunos casos conviene denunciar la suplantación en la plataforma y conservar los enlaces para la persona afectada. No edites el archivo original que servirá de referencia.

Un agente automatizado también puede presentar una conclusión incorrecta con mucha seguridad. El artículo sobre errores y controles de agentes de IA explica por qué la revisión humana es más importante cuanto mayor es la consecuencia de actuar. Aquí la acción mínima puede ser tan sencilla como no compartir.

Una rutina breve antes de pulsar «reenviar»

1. Escribe qué afirma el mensaje, quién lo publica y qué decisión intenta provocar.
2. Busca la imagen completa o varios fotogramas en la web; anota las apariciones más antiguas que puedas documentar.
3. Contrasta lugar, fecha y protagonistas con una fuente primaria o cobertura independiente.
4. Lee las credenciales si las hay, sin tratar su presencia o ausencia como veredicto.
5. Si un detector discrepa de las demás pruebas, investiga más; no conviertas su porcentaje en un hecho.
6. Si persisten dudas, dilo con claridad y no difundas el contenido como verdadero o falso.

Este método no promete identificar todas las falsificaciones. Sí reduce errores habituales: confundir una foto antigua con una escena actual, fiarse de un recorte o dejar que una herramienta dicte el veredicto. En verificación, una incertidumbre bien expresada vale más que una certeza inventada.

Fuentes y alcance

• Google: búsqueda con una imagen y «Acerca de esta imagen».
• AFP Fact Check: búsqueda del origen de un vídeo con fotogramas.
• C2PA: explicación y límites de credenciales de contenido.
• NIST: enfoques de transparencia para contenido sintético.

Las funciones de plataformas y detectores pueden cambiar. El artículo presenta un procedimiento de comprobación, no un servicio forense ni un dictamen sobre un archivo concreto.

Transparencia editorial: la portada es una ilustración conceptual original generada con IA, no una escena documentada. El texto se preparó con apoyo de IA y se contrastó con las fuentes enlazadas; no hemos ensayado detectores ni verificado un caso real para este artículo.