Hany Farid, uno de los mayores especialistas del mundo en detectar vídeos manipulados, ha reconocido que los avances de la inteligencia artificial…
Hany Farid, uno de los mayores especialistas del mundo en detectar vídeos manipulados, ha reconocido que los avances de la inteligencia artificial generativa han llevado la verificación a un punto crítico: ya no le resulta posible diferenciar con seguridad un contenido real de uno creado artificialmente. El forense digital, de 60 años y profesor de la Universidad de California en Berkeley, ha terminado por apartarse de su actividad habitual y mudarse a una granja en Vermont.
Una carrera dedicada a detectar falsificaciones
Durante más de dos décadas, Farid se enfocó en identificar material audiovisual alterado. Su trabajo le permitió destapar vídeos manipulados, incluso por gobiernos, y desarrollar técnicas que marcaron un antes y un después en la investigación digital.
Su relación con la imagen viene de familia: su padre trabajó durante 50 años como químico en Eastman Kodak, y él creció observando el proceso químico que convertía la película en fotografías. Con ese trasfondo, terminó diseñando un sistema de “huellas digitales” para detectar pornografía infantil oculta en internet.
De acuerdo con su trabajo, esa tecnología ha permitido denunciar unos 30 millones de casos potenciales de abuso cada año, además de conducir a cientos de arrestos y varios rescates.
El caso que marcó un punto de quiebre
Farid ha explicado que el giro más preocupante se produjo tras la difusión viral de un vídeo en el que supuestamente se veía el impacto de un misil estadounidense en una escuela de Irán. Analizó la secuencia durante un día entero, fotograma por fotograma, revisando la geometría de las sombras, el retraso del sonido de la explosión según las leyes de la física y la longitud en píxeles del proyectil.
No encontró elementos concluyentes que demostraran que el vídeo fuera falso. A otros especialistas les ocurrió lo mismo, y nadie pudo emitir un veredicto definitivo sobre su autenticidad. Para Farid, ese episodio dejó en evidencia que la generación de vídeo con IA ya puede producir piezas indistinguibles de un registro real.
Verificar tarda más que viralizar
El problema no se limita a la calidad de los deepfakes. Generar un vídeo falso con voces clonadas y sincronización perfecta con los labios del interlocutor es hoy un proceso rápido y barato. En cambio, una investigación forense puede requerir horas de análisis computacional y revisión especializada.
Farid sostiene que esa diferencia de tiempos vuelve insuficientes muchas estrategias de contención, porque un contenido manipulado puede volverse viral en apenas 20 minutos si logra impacto inicial. Cuando llega la verificación, el daño ya puede estar hecho.
El investigador también fue suplantado
La amenaza alcanzó al propio Farid. Cibercriminales clonaron su número telefónico y usaron inteligencia artificial para reproducir su voz, con el objetivo de hacerse pasar por él. Con esa identidad simulada llamaron a un contacto cercano involucrado en un caso judicial y consiguieron obtener información confidencial.
Tras ese episodio, Farid y su esposa, investigadora del sentido de la visión en Berkeley, acordaron una palabra de seguridad para usarla al comienzo de las llamadas familiares y comprobar que cada interlocutor fuera realmente quien decía ser.
La dificultad de distinguir lo real
Farid ha señalado que sus estudios muestran que la mayoría de las personas ya no puede diferenciar una fotografía auténtica de una generada digitalmente. Él mismo ha descrito esa situación con preocupación y ha afirmado que siente que se está quedando ciego ante una tecnología capaz de oscurecer la verdad y alterar la percepción de la realidad.
Marcas de agua como posible salida
Ante la expansión de imágenes y vídeos creados por IA que resultan prácticamente indistinguibles de los reales, una de las soluciones que gana terreno es la incorporación de marcas de agua invisibles en los metadatos de los archivos.
En ese campo existen varias iniciativas, entre ellas la coalición C2PA, en la que participan compañías como Google y OpenAI. La idea es que las herramientas de inteligencia artificial identifiquen si un contenido fue generado o editado por una aplicación concreta, aunque por ahora esa función no se aplica de forma general por defecto. Otro proyecto destacado es SynthID, la tecnología de Google para señalar contenidos creados con IA.
