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Investigaciones científicas revelan que es posible entrenar el ojo humano para identificar rostros generados con inteligencia artificial y duplicar la tasa de aciertos frente a los deepfakes.
Las imágenes creadas con inteligencia artificial alcanzaron un nivel de realismo que dificulta distinguir si un rostro pertenece a una persona real o fue generado por un algoritmo. Sin embargo, distintas investigaciones concluyen que esa capacidad puede entrenarse y que existen señales concretas para detectar los llamados deepfakes con mayor precisión.
Estudios liderados por especialistas de la Universidad de Aberdeen y la Universidad Nacional de Australia demostraron que, tras un entrenamiento específico, la capacidad para identificar rostros falsos puede pasar de una precisión cercana al 40% a alrededor del 80%, e incluso algunos participantes alcanzaron niveles próximos al 100%.
Las investigaciones fueron encabezadas por la psicóloga Clare Sutherland, de la Universidad de Aberdeen, y Amy Dawel, directora del Laboratorio de Emociones y Rostros de la Universidad Nacional de Australia. El objetivo fue determinar si las personas podían aprender a reconocer imágenes generadas por IA a medida que esta tecnología perfecciona su capacidad para imitar rostros humanos.
Durante los estudios, los voluntarios observaron miles de imágenes creadas por inteligencia artificial y fueron evaluados antes y después de recibir instrucciones sobre las características que debían analizar. Los resultados mostraron que identificar un deepfake es una habilidad que puede desarrollarse mediante entrenamiento.
Los investigadores identificaron seis rasgos perceptivos que ayudan a distinguir un rostro artificial: simetría, proporcionalidad, atractivo, singularidad, expresividad y memorabilidad. En conjunto, estos elementos ofrecen pistas más confiables que la búsqueda de errores evidentes, cada vez menos frecuentes en las imágenes generadas por IA.
Una de las señales más útiles es la simetría. Los sistemas de inteligencia artificial suelen producir rostros excesivamente perfectos, con facciones equilibradas y sin pequeñas imperfecciones naturales, como una sonrisa ligeramente desigual o párpados con formas diferentes.
También resulta relevante la proporcionalidad de los rasgos. Los modelos generativos tienden a evitar características poco habituales, como narices muy grandes u orejas prominentes, lo que produce rostros atractivos pero demasiado genéricos y con escasos elementos distintivos.
La expresividad constituye otro indicador importante. Según los especialistas, muchos rostros creados por IA transmiten menos emociones y presentan una apariencia más fría o distante. Esa falta de naturalidad puede convertirse en una pista para identificar una imagen falsa.
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La memorabilidad también fue destacada por los investigadores. Los participantes de los estudios tuvieron mayores dificultades para recordar o describir los rostros generados por inteligencia artificial que los auténticos, debido a la ausencia de rasgos únicos que permitan diferenciarlos con facilidad.
Los expertos advierten que herramientas avanzadas como StyleGAN3 mejoraron notablemente la calidad de los rostros sintéticos y eliminaron muchos de los errores visibles de generaciones anteriores. Por ese motivo, sostienen que la detección de deepfakes dependerá cada vez menos de encontrar fallas técnicas y más de entrenar la percepción para reconocer patrones sutiles que distinguen a un rostro real de uno creado por inteligencia artificial.
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fuente: inteligencia artificial – Diario Popular”> GOOGLE NEWS
