La inteligencia artificial permite crear imágenes, voces y videos cada vez más convincentes. ¿Cómo distinguimos lo verdadero de lo falso cuando las señales que utilizamos para reconocer la realidad también pueden fabricarse?
Durante mucho tiempo, ver fue una forma bastante poderosa de comprobar que algo había pasado. Una foto mostraba que alguien estuvo en un lugar, un video permitía ver una situación, una grabación podía mostrarnos lo que alguien había dicho... no eran pruebas perfectas, pero producirlas artificialmente de manera convincente era difícil.
Eso evidentemente cambió. Hoy podemos crear imágenes de personas inexistentes, hacer que alguien parezca decir algo que nunca dijo o armar videos de situaciones que no ocurrieron. Pero el problema no está únicamente en la tecnología. También está en cómo interpretamos lo que vemos. Nuestro cerebro utiliza señales como la familiaridad, la apariencia, la coherencia y el contexto para orientarse, lo cual normalmente funciona bastante bien, pero el problema aparece cuando esas mismas señales pueden ser fabricadas.
Estas señales funcionan como atajos mentales: nos permiten interpretar información con rapidez sin tener que evaluar cada detalle desde cero. En psicología cognitiva, muchos de estos mecanismos se estudian a través de las heurísticas, reglas prácticas que utilizamos para elaborar juicios. Aunque suelen resultar útiles, también pueden llevarnos a conclusiones equivocadas cuando las aplicamos en contextos engañosos.
La familiaridad, por ejemplo, puede hacernos sentir que algo es verdadero simplemente porque ya lo vimos antes. Esto se relaciona con un efecto llamado "verdad ilusoria": la repetición de una información puede aumentar la sensación de que es cierta, incluso cuando carece de pruebas. Un metaanálisis publicado en 2026 en Nature Communications, que reunió 182 estudios y más de 31.000 participantes, encontró evidencias de este efecto. En redes sociales esto adquiere otra dimensión: los algoritmos, por repetición, pueden generarnos sensación de familiaridad (muchas veces, con contenidos falsos).
Esto también puede dificultar que recordemos dónde encontramos originalmente una afirmación o si alguna vez comprobamos su veracidad. Cuando una idea circula reiteradamente, podemos terminar reconociéndola sin recordar su procedencia. La sensación de familiaridad permanece, aunque hayamos perdido de vista las razones por las que deberíamos creerla.
Algo parecido pasa con la apariencia: un video con buena iluminación, sonido claro y una edición cuidada puede transmitir una sensación de profesionalismo. La estética prolija puede parecernos más seria. Una cuenta con muchos seguidores puede parecer más confiable. Pero la realidad es que nada de eso demuestra, por sí solo, que la información sea verdadera. El estudio de Bo Hu y Guanxiong Huang, publicado en 2025 en Social Media + Society, encontró una relación entre la calidad técnica percibida de los videos y la percepción de realidad. En los videos artificiales una mayor calidad dificulta su detección.
Esto no significa que todos los videos de alta calidad sean sospechosos ni que los contenidos artificiales siempre resulten convincentes. La dificultad está en que la calidad visual deja de ser un indicador suficiente para evaluar la autenticidad. Un video puede verse impecable y ser falso, del mismo modo que una grabación borrosa o de baja calidad puede documentar un hecho real.
La cuestión es que esas características que antes podían funcionar como señales de autenticidad ahora también pueden ser producidas artificialmente. Por eso, cuando vemos un contenido dudoso, quizá la pregunta más útil no sea solamente “¿parece real?”. También podemos -y deberíamos- preguntarnos de dónde salió, si existe una grabación original, si hay información sobre cuándo y dónde fue realizada, si otros medios registraron el mismo hecho, si está fuera de contexto, etc.
El nuevo problema de la evidencia
La inteligencia artificial no solamente facilita la creación de contenidos falsos. También pone en discusión algo más básico: qué consideramos evidencia. Una foto, un video, una voz o una captura de pantalla pueden parecer pruebas directas y, aún así, haber sido generados/manipulados artificialmente. Eso no significa que haya que desconfiar de todo, sino que algunas formas de evidencia necesitan algo que las acompañe, como contexto, procedencia y verificación.
En este escenario, también adquiere importancia la alfabetización mediática: aprender a evaluar quién produce un contenido, con qué propósito y sobre qué evidencias se sostiene. No se trata de convertir cada publicación en una investigación exhaustiva, sino de reconocer cuándo una afirmación merece una comprobación adicional, especialmente si busca provocar una reacción emocional intensa o presenta información extraordinaria sin fuentes identificables.
Uno de los (tantos) cambios vertiginosos que trae la inteligencia artificial es, entonces, reconocer que ya no alcanza con confiar en nuestros sentidos para saber si algo parece real, sino que también tenemos la nueva necesidad de detectar qué nos hace pensar que lo es...
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