Cómo saber si una imagen está generada por IA

¿Qué son exactamente las imágenes generadas por IA?  

Las imágenes de IA se crean mediante modelos de generación de imágenes que utilizan redes neuronales entrenadas en grandes conjuntos de datos para generar imágenes realistas. Lo impresionante es su capacidad de mezclar estilos, conceptos y características para crear imágenes artísticas y relevantes. Durante el entrenamiento, los modelos de generación de imágenes aprenden diferentes características y detalles de estas imágenes. Esto les ayuda a crear nuevas imágenes con un estilo y un contenido similares a los de las que aprendieron.

Existen muchos tipos de modelos de generación de imágenes, cada uno con sus propias características especiales. Por ejemplo, las redes generativas adversariales (GAN) utilizan dos redes neuronales que trabajan en tándem para crear imágenes realistas que se asemejan a sus datos de entrenamiento. Los modelos de difusión generan imágenes convirtiendo gradualmente el ruido aleatorio en imágenes claras. Los transformadores, como los utilizados en modelos como DALL-E y CLIP, utilizan mecanismos de autoatención para generar imágenes a partir de descripciones textuales. 

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Cualquiera puede crear imágenes de IA utilizando herramientas como GPT-4o de OpenAI, Midjourney, Gencraft o Stable Diffusion. Estas imágenes aparecen ahora por todo Internet, y a menudo sin ninguna etiqueta que indique que han sido creadas por IA.

Pros y contras del arte de la IA

Al igual que la fotografía o la pintura, la generación de imágenes mediante IA está siendo considerada por muchos una nueva forma de arte. Se venden cuadros de IA por miles de dólares y ganan concursos de arte. Esto nos lleva a preguntarnos si el arte de la IA es algo bueno y cuáles son los pros y los contras de este tipo de generación de imágenes.

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Hay diversas opiniones al respecto. Por ejemplo, las pequeñas empresas con un presupuesto limitado pueden ver el arte generado como una ventaja. Pueden crear imágenes personalizadas que se adapten perfectamente a las necesidades de la marca y el marketing. Estas herramientas pueden ahorrar tiempo al producir rápidamente elementos visuales de alta calidad y ayudar a mantener el rumbo de los proyectos creativos. En cuanto a la inspiración de los artistas, la generación de imágenes puede proporcionar acceso a una amplia biblioteca de opciones únicas. Un artista puede visualizar fácilmente una idea antes de darle vida. 

Sin embargo, las imágenes generadas por IA carecen a menudo de profundidad emocional y pueden tener dificultades para captar experiencias humanas en bruto. A veces, la calidad no es uniforme y las imágenes aparecen pixeladas o poco realistas. Confiar demasiado en la IA puede ahogar la creatividad y el pensamiento crítico. También existe el riesgo del mal uso. Las imágenes de IA pueden manipularse fácilmente y dar lugar a información errónea. Además, el uso de estas herramientas puede implicar una curva de aprendizaje pronunciada y pueden tener sesgos de sus datos de entrenamiento. He aquí otros contras del arte de la IA:

• Cuestiones éticas: Las cuestiones relativas a la propiedad intelectual, como la autoría, la propiedad y los derechos de autor del arte generado por IA, pueden ser complejas y polémicas.
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• Desplazamiento laboral: El uso generalizado de la IA en el arte podría reducir las oportunidades de los artistas y diseñadores humanos.
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• Insensibilidad cultural: El arte de la IA puede no comprender ni respetar los contextos culturales, lo que puede dar lugar a creaciones inapropiadas u ofensivas.

Las zonas grises legales de las imágenes generadas por IA

A medida que avanza la IA, la sociedad sigue estudiando activamente sus implicaciones jurídicas (como los derechos de autor). A diferencia de las creaciones tradicionales, las imágenes generadas por IA no pueden protegerse con derechos de autor en algunos países, como Estados Unidos, porque son básicamente remezclas de obras existentes, muchas de las cuales ya están protegidas por derechos de autor. La situación se complica porque el entrenamiento de la IA a menudo implica grandes cantidades de datos extraídos de Internet, que pueden incluir material protegido por derechos de autor. Por ello, muchas personas protestan activamente contra el uso de contenidos protegidos por derechos de autor para el entrenamiento de modelos de IA y quieren una mejor regulación.

Algunas empresas incluso han presentado demandas. Getty Images, proveedor de imágenes de archivo, presentó una demanda contra Stability AI, un generador de arte por IA, por supuesta duplicación y uso de la biblioteca de imágenes de Getty con fines comerciales. Varias imágenes producidas por el modelo de conversión de texto en imagen de Stability AI llevan la marca de agua de Getty. DeviantArt y otras dos empresas de IA también han sido demandadas por un artista en una demanda colectiva que alega que sus obras de arte generadas por IA infringen las leyes de derechos de autor. 

Cómo comprobar si una imagen está generada por IA

Aprender a detectar las imágenes de IA es vital porque su uso en noticias falsas para engañar a la gente ha aumentado, especialmente durante las elecciones. Según la BBC, el 60% de los investigadores consiguieron utilizar IA para crear imágenes engañosas sobre papeletas y ubicaciones. 

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Las imágenes de IA también afectan a los consumidores. Un estudio reciente de Attest reveló que la mayoría de los consumidores(76%) no pueden distinguir entre imágenes auténticas y generadas por IA. A continuación te explicamos cómo saber si una imagen está generada por IA.

Compruebe el título, la descripción y las etiquetas de las imágenes

Puede parecer obvio, pero la forma más fácil de detectar las imágenes de IA es comprobar en la descripción y las etiquetas si están "generadas por IA". Dado que todavía hay muchas dudas sobre las imágenes de IA, las empresas que las generan y/o las licencian están haciendo todo lo posible para ser transparentes sobre su origen. Las agencias de fotografía de archivo que permiten imágenes de IA en sus bibliotecas exigen que los contribuidores etiqueten los archivos como "generados por IA" en el título, la descripción y las etiquetas de la imagen (lo que facilita la búsqueda o exclusión de imágenes de IA al navegar por sus catálogos). Buscar estas etiquetas es la forma más sencilla de detectar una imagen generada por IA. 

Busque marcas de agua

Otra forma de identificar las imágenes de IA es buscar marcas de agua, ya que muchas herramientas de IA las añaden. Pueden ser pequeños logotipos, texto o metadatos. Por ejemplo, DALL-E 3 de OpenAI utiliza metadatos C2PA invisibles y un símbolo de credenciales de contenido (CR) visible en la esquina superior izquierda. Sin embargo, el logotipo sólo es visible cuando se comprueba la imagen en un sitio de verificación de credenciales de contenido, como Content Credentials Verify. Las empresas pueden marcar sus imágenes de forma diferente, por lo que es posible que tenga que familiarizarse con varios indicadores.

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Google acaba de anunciar SynthID, una innovadora forma de poner marcas de agua a las imágenes de IA. SynthID permite incrustar una marca de agua digital directamente en los píxeles de los contenidos generados por IA. Es invisible al ojo humano, pero detectable para su identificación. SynthID puede evaluar si es probable que una herramienta de IA haya creado una imagen buscando esta marca de agua digital.

Buscar distorsiones o anomalías en la imagen

Las imágenes generadas por IA suelen presentar imperfecciones debido a las limitaciones de los algoritmos de aprendizaje profundo. Entre las anomalías más comunes se incluyen:

• Fondos borrosos o anormales: Escaleras desalineadas, muebles con formas extrañas y detalles borrosos.
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• Incoherencias en el cabello: Texturas poco naturales, patrones extraños o borrosos.
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• Apariencia excesivamente renderizada: Un aspecto brillante y poco realista con una mezcla de texturas borrosas y suaves.
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• Errores en los accesorios: Joyas deformadas, pendientes desparejados y objetos distorsionados.
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• Dedos raros: Dedos de más, falta de pulgares u otras anomalías de la mano.

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Estas señales ayudan a identificar las imágenes generadas por IA. Sin embargo, los avances en IA implican que las futuras imágenes de IA podrían tener menos defectos visibles.

Utilizar herramientas de identificación de imágenes de IA

Utilizar herramientas de identificación de imágenes de IA es otra opción para detectar imágenes de IA, aunque debes tener en cuenta que puede que no sean del todo precisas. Veamos algunas de las herramientas más populares para detectar imágenes de IA:

• IA o no: Utiliza algoritmos avanzados y aprendizaje automático para autenticar contenidos reales y falsos rápidamente. Es especialmente eficaz con las imágenes NFT falsas.
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• Contenido a escala: Esta herramienta gratuita y sencilla proporciona una puntuación de probabilidad humana frente a la IA para imágenes de generadores populares.
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• Illuminarty: Ofrece un análisis exhaustivo de imágenes y textos generados por IA, incluida la identificación de modelos de IA y áreas específicas generadas por IA.
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• Detector de arte AI de Maybe: Una herramienta fácil de usar que utiliza un modelo ViT para proporcionar una puntuación porcentual humana frente a la artificial para imágenes artísticas.
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• V7 Deepfake Detector: Una extensión de Chrome para detectar imágenes deepfake de StyleGAN, útil para identificar perfiles falsos.
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• Detector de imágenes falsas: Utiliza metadatos y análisis de nivel de error (ELA) para detectar imágenes manipuladas, pero tiene una compatibilidad de archivos limitada y experimenta cuelgues.

A medida que los medios generados por IA sigan extendiéndose y avanzando, estas herramientas serán aún más eficaces en el futuro.

Principales conclusiones

A medida que los modelos de IA generativa se hacen más inteligentes, resulta más difícil distinguir las imágenes generadas por IA de las fotos reales. Aunque emocionante en términos de avance tecnológico, también es éticamente preocupante. Es cierto que la IA ofrece una forma rentable e innovadora de crear imágenes, pero hay que tener en cuenta obstáculos legales y prácticos. Afortunadamente, se están desarrollando métodos y herramientas para ayudarnos a sortear este nuevo dilema. Manteniéndonos informados, podemos asegurarnos de que los contenidos visuales sigan siendo dignos de confianza.

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