Formación de 15-20 minutos ayuda a detectar rostros de IA

Mira un rostro pulido en una pantalla y el instinto puede fallar: los rostros generados por IA —al menos los de personas blancas, según el estudio— pueden parecer más humanos que los reales. En la Universidad de Southampton, los investigadores probaron DISCERN-AI, una sesión de formación de 15 a 20 minutos que llevó a los participantes de un rendimiento inferior al azar a otro superior al azar.

Esto importa porque los rostros sintéticos están disponibles libremente en internet y ya aparecen en estafas románticas, injerencias electorales, ciberacoso y espionaje. Un estudio reciente detectó más de 7.000 cuentas en X, antes Twitter, que usaban fotos de perfil falsas generadas por IA para publicar spam. Mansi Pattni, coautora principal e investigadora posgraduada en Southampton, afirma que las personas tenían más probabilidades de elegir un rostro falso hiperrealista que uno real.

DISCERN-AI no pide a los participantes que memoricen una única señal reveladora. Su primera sección invierte los instintos: los rostros proporcionados y familiares pueden ser indicios de que una imagen ha sido generada por IA, mientras que un rostro memorable puede indicar autenticidad. La segunda destaca que las imágenes pulidas y de alta calidad tienen más probabilidades de haber sido generadas por IA, y que las imágenes distintivas y peculiares tienen más probabilidades de ser reales. La sección final indica a los participantes que dejen de lado la piel lisa y las sonrisas, que según los investigadores no son señales útiles.

Más de 600 participantes fueron evaluados antes y después de la formación, frente a un grupo sin formación y en un seguimiento sorpresa 20 días después. Tina Seabrooke, coautora principal del artículo, afirma que las mejoras no se debieron únicamente a un mayor escepticismo: aumentó la tasa de aciertos y disminuyeron las falsas alarmas. Además, la formación rindió bien en comparación con otros tratamientos contra la desinformación, como la detección de noticias falsas. Los modelos informáticos entrenados con las mismas señales alcanzaron una precisión del 94 %, una cifra superior a la de los participantes.

En términos concretos, una lección breve podría proporcionar a las personas un mejor filtro inicial para las fotos de perfil utilizadas en estafas, injerencias electorales o ciberacoso, sin depender de la vaga sensación de que un rostro parece extraño. Los beneficiarios inmediatos serían quienes toman decisiones rápidas en internet, pero el límite sigue siendo evidente: las máquinas que utilizaron las mismas señales obtuvieron mejores resultados, y el equipo de Southampton solo afirma que planea ofrecer la formación en línea próximamente. El estudio apunta a una capacidad humana práctica, no a una detección al nivel de las máquinas.