Cómo saber si una imagen ha sido generada por IA

Los modelos de generación de imágenes son cada vez más avanzados, y estamos viendo un aumento en las imágenes de inteligencia artificial (IA) realistas. El debate entre IA y foto real es cada vez más relevante a medida que se hace más difícil distinguir entre las dos. Ha habido múltiples escenarios en los que las imágenes generadas por IA han engañado a Internet. Hemos visto al Papa Francisco con una chaqueta acolchada y a Katy Perry en la Met Gala de 2024. Ambas eran imágenes fabricadas por IA generativa. En otras palabras, no eran reales. Sin embargo, a primera vista, Internet creyó que lo eran.

A veces, esta confusión puede ser divertida, pero más a menudo, presenta una seria preocupación ética. Así como es importante mantenerse al día con cómo funciona la IA generativa, también es crucial saber cómo saber si algo ha sido generado por IA. En este artículo, analizaremos más de cerca las imágenes generadas por IA, comprenderemos los pros y los contras del arte de la IA, discutiremos los problemas legales y exploraremos los métodos y herramientas clave para distinguirlos de las imágenes reales.

¿Qué son exactamente las imágenes generadas por IA?  

Las imágenes de IA se crean utilizando modelos de generación de imágenes que utilizan redes neuronales entrenadas en grandes conjuntos de datos para generar imágenes realistas. Lo que es impresionante es su capacidad para 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. Hacerlo les ayuda a crear nuevas imágenes que se ven similares en estilo y contenido a las que aprendieron.

Existen muchos tipos de modelos de generación de imágenes, cada uno con sus propias características especiales. Por ejemplo, las Redes Generativas Antagónicas (GAN, por sus siglas en inglés) utilizan dos redes neuronales que trabajan en conjunto para crear imágenes realistas que se asemejan a sus datos de entrenamiento. Los modelos de difusión generan imágenes transformando gradualmente ruido aleatorio en imágenes claras. Los Transformers, como los que se utilizan 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 con IA utilizando herramientas como GPT-4o de OpenAI, Midjourney, Gencraft o Stable Diffusion. Estas imágenes están apareciendo por todo Internet, y a menudo sin ninguna etiqueta que indique que están hechas por IA.

Los pros y los contras del arte generado por IA

Al igual que la fotografía o la pintura, muchos consideran que la generación de imágenes por IA es una nueva forma de arte. Las pinturas de IA se están vendiendo por miles de dólares y ganando concursos de arte. Esto plantea la pregunta: ¿es el arte de la IA algo bueno, y cuáles son los pros y los contras de dicha generación de imágenes?

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Existen diversas opiniones al respecto. Por ejemplo, las pequeñas empresas con un presupuesto limitado podrían considerar el arte generado como una ventaja. Pueden crear imágenes personalizadas que se ajusten perfectamente a las necesidades de su marca y marketing. Estas herramientas pueden ahorrar tiempo al producir rápidamente imágenes de alta calidad y ayudar a mantener los proyectos creativos en marcha. Con respecto a la inspiración de los artistas, la generación de imágenes puede proporcionar acceso a una vasta biblioteca de opciones únicas. Un artista puede visualizar fácilmente una idea antes de darle vida. 

Sin embargo, las imágenes generadas por IA a menudo carecen de profundidad emocional y pueden tener dificultades para capturar experiencias humanas crudas. A veces, la calidad puede ser inconsistente, con imágenes que aparecen pixeladas o poco realistas. Depender demasiado de la IA puede sofocar la creatividad y el pensamiento crítico. También existe el riesgo de un uso indebido. Las imágenes de IA pueden manipularse fácilmente y dar lugar a desinformación. Además, el uso de estas herramientas puede implicar una curva de aprendizaje pronunciada, y pueden contener sesgos procedentes de sus datos de entrenamiento. Estos son algunos otros contras del arte de la IA:

• Preocupaciones éticas: Las preguntas sobre la propiedad intelectual, como la autoría, la titularidad 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 para 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 lleva a creaciones inapropiadas u ofensivas.

Las zonas grises legales de las imágenes generadas por IA

A medida que avanza la IA, todavía estamos resolviendo activamente las implicaciones legales (como los problemas de derechos de autor) como sociedad. A diferencia de las creaciones tradicionales, las imágenes generadas por IA no pueden ser objeto de derechos de autor en algunos países como Estados Unidos porque son esencialmente 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 enormes cantidades de datos extraídos de Internet, que pueden incluir material protegido por derechos de autor. En este sentido, muchas personas están protestando activamente contra el uso de contenido protegido por derechos de autor para el entrenamiento de modelos de IA y quieren mejores regulaciones.

Algunas empresas incluso han presentado demandas. Getty Images, un proveedor de imágenes de stock, presentó una demanda contra Stability AI, un generador de arte de IA, por supuestamente duplicar y utilizar la biblioteca de imágenes de Getty para obtener beneficios comerciales. Varias imágenes producidas por el modelo de texto a imagen de Stability AI llevan la marca de agua de Getty. DeviantArt y otras dos empresas de IA también están siendo 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 ha sido generada por IA

Aprender a detectar 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 lograron utilizar la IA para crear imágenes engañosas sobre las papeletas y los lugares de votación. 

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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. Aquí te explicamos cómo puedes saber si una imagen ha sido generada por IA.

Comprueba el título, la descripción y las etiquetas de la imagen

Puede parecer obvio, pero la forma más fácil de detectar imágenes de IA es comprobar si en la descripción y las etiquetas aparece la indicación ‘Generado por IA’. Dado que todavía hay muchas preguntas 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 stock que permiten imágenes de IA en sus bibliotecas exigen que los colaboradores etiqueten los archivos como ‘Generado por IA’ en el título, la descripción y las etiquetas de la imagen (lo que facilita la búsqueda o la 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. 

Busca marcas de agua

Otra forma de identificar imágenes de IA es buscar marcas de agua, ya que muchas herramientas de IA las añaden. Estas pueden incluir pequeños logotipos, texto o metadatos. Por ejemplo, DALL-E 3 de OpenAI utiliza metadatos C2PA invisibles y un símbolo visible de Content Credentials (CR) en la esquina superior izquierda. Sin embargo, el logotipo solo es visible al comprobar 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 tengas que familiarizarte con varios indicadores.

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Google anunció recientemente SynthID, una forma innovadora de marcar las imágenes de IA. SynthID permite incrustar una marca de agua digital directamente en los píxeles del contenido generado por IA. Es invisible al ojo humano, pero detectable para su identificación. SynthID puede evaluar si una herramienta de IA probablemente creó una imagen escaneando esta marca de agua digital.

Busca distorsiones o anomalías dentro de la imagen

Las imágenes generadas por IA a menudo tienen imperfecciones debido a las limitaciones de los algoritmos de deep learning. Las anomalías comunes incluyen:

• Fondos borrosos o anormales: Escaleras desalineadas, muebles con formas extrañas y detalles borrosos.
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• Inconsistencias en el cabello: Texturas no naturales, patrones extraños o falta de nitidez.
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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 que no coinciden y objetos distorsionados.
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• Dedos extraños: Dedos adicionales, pulgares faltantes u otras anomalías en las manos.

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Estos signos ayudan a identificar imágenes generadas por IA. Sin embargo, los avances en la IA significan que las futuras imágenes de IA podrían tener menos defectos visibles.

Utilice herramientas de identificación de imágenes de IA

Usar herramientas de identificación de imágenes de IA es otra opción para detectar imágenes de IA, aunque debe tener en cuenta que puede no ser completamente preciso. Echemos un vistazo a algunas de las herramientas más populares para detectar imágenes de IA:

• AI Or Not: Utiliza algoritmos avanzados y machine learning para autenticar contenido real y falso rápidamente. Es particularmente eficaz con imágenes NFT falsas.
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• Content at Scale: Esta herramienta gratuita y sencilla proporciona una puntuación de probabilidad Humano vs. IA para imágenes de generadores populares.
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• Illuminarty: Ofrece un análisis exhaustivo de imágenes y texto generados por IA, incluyendo la identificación de modelos de IA y áreas específicas generadas por IA.
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• Maybe's AI Art Detector: Una herramienta fácil de usar que utiliza un modelo ViT para proporcionar una puntuación porcentual humano vs. 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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• Fake Image Detector: Utiliza metadatos y análisis de nivel de error (ELA) para detectar imágenes manipuladas, pero tiene compatibilidad de archivos limitada y experimenta fallos.

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

Conclusiones clave

A medida que los modelos de IA generativa se vuelven más inteligentes, es cada vez más difícil distinguir las imágenes generadas por IA de las fotos reales. Si bien es emocionante en términos de avance tecnológico, también es éticamente preocupante. Es cierto que la IA ofrece una forma innovadora y rentable de crear imágenes, pero hay obstáculos legales y prácticos a considerar. Afortunadamente, se están desarrollando métodos y herramientas para ayudarnos a navegar por este nuevo dilema. Manteniéndonos informados, podemos asegurarnos de que el contenido visual siga siendo confiable.

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