Los trucos con los que la IA engaña a nuestro cerebro y qué hacer para evitarlo

Soy más de leer las redes sociales que de publicar contenido en ellas. Como mucha gente, cuando acaba el día me relajo pegándome un atracón de vídeos de abuelas italianas haciendo pasta o crías de hipopótamos pigmeos retozando.

Durante un tiempo, mi cuenta estuvo lleno de pequeñas casas impecablemente diseñadas, lo que alimentó mi deseo de vivir en un paraíso minimalista. Luego, comencé a ver imágenes generadas por inteligencia artificial, muchas contenían errores obvios, como escaleras a ninguna parte o lavabos dentro de lavabos. Sin embargo, los comentarios rara vez los señalaban, aunque sí admiraban la estética.

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Estas imágenes fueron claramente generadas por una IA y no representaban la realidad. Y yo me pregunto, ¿la gente no se dio cuenta o es que no le importa?

Como psicóloga cognitiva, supongo que la respuesta es "sí" y "sí". Mi experiencia se centra en cómo las personas procesan y utilizan la información visual. Principalmente, investigo cómo la gente busca objetos e información visualmente, desde búsquedas mundanas de la vida diaria, como tratar de encontrar un pendiente perdido, hasta búsquedas más críticas, como las realizadas por radiólogos o equipos de emergencias y rescate.

Con mi conocimiento de cómo las personas procesan imágenes y notan (o no notan) los detalles, no me sorprende que la gente no se dé cuenta del hecho de que muchas imágenes son generadas por IA.

Hemos estado aquí antes

La lucha por detectar imágenes generadas por IA refleja desafíos de detección pasados, como detectar imágenes retocadas con Photoshop o imágenes generadas por ordenador (CGI) en las películas.

Pero hay una diferencia clave: la edición de fotografías y el CGI requieren un diseño intencional por parte de los artistas, mientras que las imágenes con IA se generan mediante algoritmos entrenados en conjuntos de datos, a menudo sin supervisión humana. La falta de supervisión puede generar imperfecciones o inconsistencias que pueden parecer antinaturales, como la física poco realista o la falta de coherencia entre fotogramas que caracterizan lo que a veces se llama "porquería de la IA”.

A pesar de estas diferencias, los estudios muestran que a las personas les cuesta distinguir las imágenes reales de las sintéticas, independientemente de su origen. Incluso cuando se les pide explícitamente que identifiquen las imágenes como reales, sintéticas o generadas por IA, el grado de acierto es cercano al del nivel del azar, lo que significa que las personas lo hicieron solo un poco mejor que si simplemente hubieran adivinado.

En las interacciones cotidianas, en las que no estás examinando activamente las imágenes, tu capacidad para detectar contenido sintético podría ser incluso más débil.

La atención da forma a lo que ves, a lo que extrañas

Detectar errores en imágenes de IA requiere notar pequeños detalles, pero el sistema visual humano no está preparado para eso cuando miras las redes relajadamente. En cambio, mientras están en internet, las personas asimilan la esencia de lo que están viendo y pueden pasar por alto inconsistencias sutiles.

La atención visual funciona como un objetivo zoom: escanea ampliamente para obtener una descripción general de su entorno o de la pantalla del teléfono, pero los detalles finos requieren un esfuerzo concentrado. Los sistemas de percepción humanos evolucionaron para evaluar rápidamente los entornos en busca de amenazas a la supervivencia, con sensibilidad a cambios repentinos (como un depredador que se mueve rápidamente) sacrificando la precisión por la velocidad de detección.

Este equilibrio entre velocidad y precisión permite un procesamiento rápido y eficiente, que ayudó a los primeros humanos a sobrevivir en entornos naturales. Pero no coincide con tareas modernas como escrolear por las redes sociales, donde pequeños errores o detalles inusuales en imágenes generadas por IA pueden pasar fácilmente desapercibidos.

Las personas también pasan por alto cosas a las que no prestan atención ni buscan activamente. Los psicólogos llaman a esto ceguera por falta de atención: centrarse en una tarea hace que se pasen por alto otros detalles, incluso los más obvios. En el famoso estudio del gorila invisible, los participantes a los que se les pidió contar pases de baloncesto en un vídeo no se dieron cuenta de que alguien con un traje de gorila caminaba por el centro de la escena.

De manera similar, cuando te concentras en el contenido más amplio de una imagen de IA, como una pequeña y acogedora casa, es menos probable que notes distorsiones sutiles. En cierto modo, el sexto dedo en una imagen de IA es el gorila invisible de hoy: se esconde a simple vista porque no lo estás buscando.

Eficiencia sobre precisión en el pensamiento.

Nuestras limitaciones cognitivas van más allá de la percepción visual. El pensamiento humano tiene dos tipos de procesamiento: pensamiento rápido e intuitivo basado en atajos mentales y pensamiento analítico más lento que requiere esfuerzo. Al escrolear, nuestro sistema más rápido probablemente domina, lo que nos lleva a aceptar las imágenes al pie de la letra.

A esta cuestión se suma la tendencia a buscar información que confirme tus creencias o rechazar información que vaya en su contra. Esto significa que es más probable que las imágenes generadas por IA se te escapen cuando se alinean con tus expectativas o visiones del mundo. Si una imagen generada por IA de un jugador de baloncesto haciendo un tiro imposible concuerda con la emoción de un fanático, es posible que la acepte, incluso si algo parece exagerado.

Si bien esto no es un gran problema para la estética de los pequeños apartamentos, estos problemas se vuelven preocupantes cuando las imágenes generadas por IA pueden usarse para influir en la opinión pública. Por ejemplo, las investigaciones muestran que las personas tienden a asumir que las imágenes son relevantes para el texto que las acompaña. Incluso cuando las imágenes no proporcionan evidencia real, hacen que las personas sean más propensas a aceptar las afirmaciones del texto como verdaderas.

Las imágenes engañosas, reales o generadas, pueden hacer que las afirmaciones falsas parezcan más creíbles e incluso hacer que las personas recuerden erróneamente eventos reales. Las imágenes generadas por IA tienen el poder de moldear opiniones y difundir información errónea de maneras que son difíciles de contrarrestar.

Venciendo a la máquina

Mientras la IA mejora en la detección de IA, los humanos necesitan herramientas para hacer lo mismo. Aquí tienes cómo hacerlo:

1. Confía en tu instinto. Si hay algo que no encaja, probablemente así sea. Tu cerebro reconoce de manera experta objetos y rostros, incluso en diferentes condiciones. Quizás hayas experimentado lo que los psicólogos llaman el valle inquietante y se sintió incómodo con ciertas caras humanoides. Esta experiencia muestra que las personas pueden detectar anomalías, incluso cuando no pueden explicar completamente qué está mal.
2. Escanear en busca de pistas. La IA tiene problemas con ciertos elementos: manos, texto, reflejos, inconsistencias de iluminación y texturas antinaturales. Si una imagen parece sospechosa, mírala más de cerca.
3. Pensar críticamente. En ocasiones, la IA genera imágenes fotorrealistas con escenarios imposibles. Si ves una figura política sorprendiendo de manera simpática a un camarero o una celebridad comiendo cemento, pregúntate: ¿Tiene esto sentido? Si no, probablemente sea falso.
4. Comprobar la fuente. ¿El del cartel es una persona real? La búsqueda inversa de imágenes puede ayudar a rastrear el origen de una imagen. Si faltan metadatos, es posible que los genere la IA.

Las imágenes generadas por IA son cada vez más difíciles de detectar. Durante el escrol, el cerebro procesa las imágenes de forma rápida y no crítica, lo que facilita pasar por alto detalles que revelan una falsificación. A medida que avanza la tecnología, disminuya la velocidad, mira más de cerca y piensa críticamente.