A medida que avanza la IA generativa, es importante aprender a identificar las imágenes generadas por la IA. Descubre consejos, herramientas y técnicas para detectar falsificaciones de forma eficiente y eficaz.
Los modelos de generación de imágenes son cada vez más avanzados y estamos viendo un aumento de las imágenes de inteligencia artificial (IA) realistas. El debate entre la IA y las fotos reales es cada vez más relevante a medida que se hace más difícil distinguir entre ambas. 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 2024. Ambas eran imágenes fabricadas por IA generativa. En otras palabras, no eran reales. Sin embargo, a primera vista, Internet creyó que sí.
A veces, esta confusión puede ser divertida, pero más a menudo, presenta una seria preocupación ética. Al igual que es importante mantenerse al día con el funcionamiento de la IA generativa, también es crucial saber cómo saber si algo es generado por IA. En este artículo, analizaremos más de cerca las imágenes generadas por IA, comprenderemos los pros y los contras del arte de IA, discutiremos cuestiones legales y exploraremos métodos y herramientas clave para diferenciarlas de las imágenes reales.
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 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.
Hay muchos tipos de modelos de generación de imágenes, cada uno con sus propias características especiales. Por ejemplo, las redes generativas adversarias (GAN) 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 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.
Cualquiera puede crear imágenes de IA utilizando herramientas como GPT-4o de OpenAI, Midjourney, Gencraft o Stable Diffusion. Estas imágenes ahora están apareciendo en todo Internet y, a menudo, sin etiquetas que indiquen que están hechas por IA.
Al igual que la fotografía o la pintura, la generación de imágenes con IA está siendo considerada una nueva forma de arte por muchos. Las pinturas de IA se venden por miles de dólares y ganan 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?
Hay diferentes 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 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 amplia 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. Confiar demasiado en la IA puede sofocar la creatividad y el pensamiento crítico. También existe el riesgo de un 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. Aquí hay algunas otras desventajas del arte de la IA:
A medida que avanza la IA, seguimos descubriendo 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 tener 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. Se complica porque el entrenamiento de IA a menudo implica cantidades masivas 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 archivo, presentó una demanda contra Stability AI, un generador de arte de IA, por presuntamente duplicar y usar la biblioteca de imágenes de Getty con fines comerciales. Varias imágenes producidas por Stability AIEl modelo de texto a imagen lleva 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.
Aprender a detectar imágenes de IA es vital porque su uso en noticias falsas para engañar a las personas ha aumentado, especialmente durante las elecciones. Según la BBC, el 60% de los investigadores lograron utilizar la IA para crear imágenes engañosas sobre las boletas y las ubicaciones.
Las imágenes de IA también afectan a los consumidores. Un estudio reciente de Attest reveló que la mayoría de los consumidores (76%) no pueden diferenciar entre imágenes auténticas y generadas por IA. A continuación, te explicamos cómo puedes saber si una imagen ha sido generada por IA.
Puede parecer obvio, pero la forma más fácil de detectar imágenes de IA es verificar la descripción y las etiquetas de "generadas por IA". Dado que todavía se cuestiona mucho con respecto a las imágenes de IA, las empresas que las generan y/o 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 colaboradores 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.
Otra forma de identificar imágenes de IA es buscar marcas de agua, ya que muchas herramientas de IA las añaden. Estos pueden incluir logotipos pequeños, texto o metadatos. Por ejemplo, DALL-E 3 de OpenAI utiliza metadatos C2PA invisibles y un símbolo visible de credenciales de contenido (CR) en la esquina superior izquierda. Sin embargo, el logotipo solo es visible cuando se comprueba la imagen en un sitio de verificación de credenciales de contenido, como Verificación de credenciales de contenido. Las empresas pueden marcar sus imágenes de manera diferente, por lo que es posible que deba familiarizarse con varios indicadores.
Google ha anunciado recientemente SynthID, una forma innovadora de crear marcas de agua en 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 es probable que una herramienta de IA haya creado una imagen buscando esta marca de agua digital.
Las imágenes generadas por IA suelen tener imperfecciones debido a las limitaciones de los algoritmos de aprendizaje profundo. Las anomalías comunes incluyen:
Estas señales ayudan a identificar imágenes generadas por IA. Sin embargo, los avances en IA significan que las futuras imágenes de IA podrían tener menos defectos visibles.
El uso de herramientas de identificación de imágenes de IA es otra opción para detectar imágenes de IA, aunque debe tener en cuenta que puede no ser del todo preciso. Echemos un vistazo a algunas de las herramientas más populares para detectar imágenes de IA:
A medida que los medios generados por IA continúen extendiéndose y avanzando, estas herramientas serán aún más efectivas en el futuro.
A medida que los modelos generativos de IA se vuelven más inteligentes, cada vez es más difícil diferenciar 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 rentable e innovadora de crear imágenes, pero hay obstáculos legales y prácticos a tener en cuenta. Afortunadamente, se están desarrollando métodos y herramientas para ayudarnos a navegar por este nuevo dilema. Al mantenernos informados, podemos asegurarnos de que el contenido visual siga siendo confiable.
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