Recientemente, un breve vídeo de una mujer sentada en la grada de un estadio de béisbol profesional, mirando el partido, se convirtió en tema de conversación en redes sociales (SNS) al superar los 8 millones de visualizaciones. La mujer del vídeo, difundido con el nombre de la «diosa del estadio de béisbol», era en realidad un personaje virtual creado por IA. Quienes lo vieron por primera vez, convencidos de que era real, no pudieron ocultar su sorpresa.
Las imágenes generadas por IA son cada vez más sofisticadas, hasta el punto de resultar difíciles de distinguir de la realidad. Ya se ha entrado en una etapa en la que aparecen modelos de IA en anuncios y reportajes fotográficos, y actores de IA incluso en películas.
¿Seremos capaces de distinguir, de ahora en adelante, los rostros creados por IA de los reales? ¿Podría ocurrir que lleguemos a percibir un rostro generado por IA como más «fiable» que el de una persona?
Para comprobarlo, un equipo de psicólogos del Reino Unido y Estados Unidos mostró a los participantes rostros creados por IA y rostros de personas reales, y comparó su realismo y el grado de confianza que inspiraban. Los resultados se publicaron recientemente en la revista académica internacional 〈Journal of Vision〉.
El equipo preparó un total de 96 fotografías de rostros: 32 de personas reales y 64 creadas por IA. Las imágenes se configuraron equilibrando al máximo raza, sexo y edad, para evitar que las características de un grupo concreto influyeran en los resultados. De las 64 caras generadas por IA, la mitad se creó con GAN, un modelo de inteligencia artificial que anteriormente se utilizaba como estándar en la generación de rostros; la otra mitad se generó con DM, un modelo de difusión (diffusion model), una tecnología más reciente que crea rostros o ilustraciones a partir de frases introducidas por el usuario.
Las fotografías se presentaron de forma aleatoria a 169 participantes. Se les pidió que determinaran si cada imagen era real o virtual. El resultado fue una tasa media de acierto del 58,4%. En otras palabras, a los participantes les costó diferenciar correctamente entre rostros reales e imágenes falsas.
Además, se observó una tendencia a confiar más en los rostros virtuales. El equipo mostró las mismas fotografías a nuevos participantes y les pidió que valoraran la confianza que les inspiraban en una escala del 1 (nada fiable) al 7 (muy fiable). La puntuación media más baja correspondió a los rostros de personas reales, con 4,03 puntos. En cambio, los rostros GAN obtuvieron 4,36 puntos y los creados por DM alcanzaron 4,70 puntos, la confianza más alta.
Estudios previos muestran que las personas forman casi de manera inconsciente una primera impresión —por ejemplo, cuánto pueden confiar en alguien o cuánto les agrada— en aproximadamente 0,1 segundos tras ver un rostro. Algunos trabajos también indican que juicios sobre rasgos como la competencia o la dominancia pueden emitirse en un tiempo muy breve.
Entonces, ¿por qué los rostros de IA obtuvieron una mayor confianza?
En este estudio no se pudo identificar una causa directa. Los investigadores señalaron: «Sin embargo, en investigaciones previas sobre percepción facial se ha informado de que cuanto más simétrico y más promedio es un rostro, más transmite una impresión de confianza», y añadieron: «Se necesitan estudios adicionales para determinar qué características de los rostros de IA aumentaron la confianza».
En particular, el equipo agregó que «el proceso de juzgar el realismo de una imagen y el de evaluar su fiabilidad podrían funcionar mediante mecanismos psicológicos distintos». Es decir, los criterios para decidir «qué rostro parece una persona real» y «cuán fiable es ese rostro» podrían no ser los mismos.
De hecho, en este estudio, aunque los participantes no valoraron los rostros creados por el modelo de IA más reciente (DM) como más realistas que los generados por el modelo anterior (GAN), sí calificaron las imágenes creadas con DM como las más fiables.
Los investigadores subrayaron: «Las imágenes de rostros generadas por IA pueden utilizarse indebidamente para difundir desinformación política, suplantación de identidad, fraudes financieros o estafas románticas», y añadieron: «Es importante comprender los riesgos asociados a la expansión de la IA generativa y preparar estrategias de respuesta».
