Las imágenes generadas por inteligencia artificial pueden parecer fotografías y las fotografías reales pueden parecer extrañas por compresión, movimiento o edición. Por eso no conviene declarar que una imagen es falsa únicamente porque una mano, sombra o texto se ve anormal. Los modelos mejoran y las señales visuales cambian.
Empiece por la procedencia. Identifique dónde apareció primero, quién la publicó y qué afirmación la acompaña. Una búsqueda inversa puede localizar versiones anteriores, encuadres distintos o la fotografía utilizada como referencia. Revise si medios presentes en el lugar, agencias o cuentas oficiales publicaron escenas compatibles.
Observe la imagen completa antes de ampliar detalles. Compruebe iluminación, perspectiva, reflejos, continuidad de objetos, anatomía, patrones repetidos y texto. Las inconsistencias acumuladas pueden justificar sospecha, pero también tienen explicaciones fotográficas. La conclusión debe integrar varias señales, no depender de un dedo o letra deformada.
Busque metadatos y credenciales de procedencia cuando estén disponibles. Pueden indicar cámara, programa o historial de edición, aunque las plataformas suelen eliminarlos. La ausencia de metadatos no demuestra generación artificial. Estándares de procedencia como C2PA pueden aportar información verificable sobre origen y cambios, pero su ausencia tampoco decide el caso.
Compare clima, arquitectura, matrículas, uniformes, vegetación y posición solar con el lugar y fecha atribuidos. A veces la imagen es auténtica, pero se reutiliza para otro evento. En esos casos el problema principal no es la generación artificial sino el contexto falso.
Los detectores automáticos deben tratarse como indicios. Sus resultados varían con recortes, compresión, captura de pantalla y modelos nuevos. No publique un porcentaje como prueba concluyente sin conocer el conjunto de evaluación, tasa de falsos positivos y condiciones de uso. Combine herramientas distintas y conserve el resultado original.
Si la imagen afecta la reputación de alguien, busque el material previo y posterior, otras cámaras y testigos identificables. Un fotograma aislado no demuestra una secuencia. Cuando no sea posible resolver la procedencia, clasifique como no verificable y explique qué archivo sería necesario.
La conclusión puede adoptar cuatro formas: fotografía auténtica y bien contextualizada; fotografía auténtica usada fuera de contexto; imagen manipulada; o procedencia no determinada. “Parece IA” no es una categoría suficiente. Una verificación útil enseña al lector qué evidencia sostiene la clasificación y dónde puede revisarla.
Protocolo de comparación
Conserve el archivo de mayor resolución y realice una búsqueda inversa con recortes significativos, no solo con la imagen completa. Localice la aparición más antigua y compare cambios de encuadre, texto y compresión. Si se atribuye a un evento público, busque fotografías de agencias, transmisiones y mapas que permitan verificar arquitectura, posición y clima.
Las credenciales C2PA pueden registrar procedencia y ediciones, pero deben validarse criptográficamente; una etiqueta escrita en la imagen no basta. Del mismo modo, un detector que arroja 90% puede estar midiendo patrones de compresión. Documente nombre, versión y limitaciones de cualquier herramienta y no mezcle resultados incompatibles como si fueran votos.
Dictamen por niveles
Use categorías separadas para origen, manipulación y contexto. Una fotografía real puede estar alterada; una imagen sintética puede estar claramente etiquetada y no engañar; una foto auténtica puede acompañar un hecho falso. Señale qué píxeles o documentos sustentan cada parte y reserve “no determinado” cuando falte el original. En asuntos reputacionales, la ausencia de procedencia debe aumentar la cautela, no la certeza acusatoria.