Microsoft desafía a los usuarios a distinguir imágenes reales de creaciones con IA y muchos fallan

Microsoft lanzó el Real or Not Quiz, un test online en el que invita a los usuarios a identificar si una imagen fue tomada por una cámara real o generada por inteligencia artificial. El desafío no es menor: se basa en un estudio masivo en el que más de 12.500 personas analizaron 287.000 imágenes. El resultado: la tasa de acierto fue apenas del 63 %.

Esto implica que, en promedio, la humanidad no puede distinguir entre lo real y lo artificial mejor que al lanzar una moneda. El experimento expone no solo las capacidades crecientes de los modelos generativos como Midjourney o DALL·E, sino también las limitaciones humanas para detectar contenido falso.

¿En qué consiste el test de Microsoft?

El sitio realornotquiz.com presenta 15 imágenes aleatorias, algunas obtenidas de bancos de fotos y otras creadas por IA. El participante debe decidir si cada imagen es real o sintética. El conjunto se actualiza en cada intento, permitiendo repetir la prueba y mejorar los resultados.

Según los responsables del estudio, este test no solo entretiene: también ayuda a recolectar datos sobre los patrones perceptivos que usamos para distinguir imágenes. Así, se puede analizar cuáles son los elementos que engañan con mayor facilidad a los humanos.

Qué imágenes engañan más (y por qué)

Uno de los hallazgos más sorprendentes es que las imágenes reales que no cumplen con los “cánones estéticos” comunes son las que más confunden. Las tres fotos con peor tasa de identificación (12 %, 14 % y 18 % de acierto) eran completamente auténticas, todas vinculadas al ejército de EE.UU. en contextos poco habituales.

Esto sugiere que nuestro cerebro tiene sesgos visuales incorporados: si una imagen se ve «rara», asumimos que es falsa, incluso cuando es real.

En cambio, los retratos humanos generados por IA fueron detectados con un 65 % de acierto, pero la tasa baja a un 55 % en el caso de deepfakes con tecnología GAN y desciende aún más cuando se trata de paisajes u objetos sin presencia humana.

Claves que usa la IA para engañarnos

El informe destaca cómo los generadores de imágenes se están volviendo más sofisticados. Algunas técnicas que incrementan el realismo de las imágenes incluyen:

• Simular nombres de archivo como “IMG_4587.jpg” para parecer una foto casual.

• Tomar como guía imágenes reales para emular su estética.

• Mantener niveles de ruido, desenfoque o iluminación propios de cámaras reales, lejos del estilo pulido y perfecto típico de la IA.

De forma irónica, las imágenes de baja calidad generadas por IA logran engañar mejor. El ojo humano, acostumbrado a asociar lo borroso con lo auténtico, termina bajando la guardia ante estos contenidos.

Por qué es importante este experimento

A medida que las herramientas de IA se vuelven más accesibles, también lo hace la posibilidad de difundir imágenes falsas. Y como muestra este estudio, incluso los usuarios más entrenados pueden ser engañados.

Microsoft destaca la necesidad urgente de etiquetar claramente el contenido generado por inteligencia artificial, desarrollar herramientas de verificación visual más efectivas y fomentar el pensamiento crítico frente al bombardeo constante de imágenes.

En tiempos donde la desinformación visual puede viralizarse en segundos, entender cómo funciona nuestra percepción y cuáles son sus puntos ciegos es una defensa crucial para preservar la verdad en el entorno digital.

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