Anatomía de un engaño: la nevada que nunca fue
El reciente temporal de nieve en la península de Kamchatka, al este de Rusia, dejó imágenes dignas de una película de catástrofes. Con más de dos metros de nieve en muchas zonas, los vecinos de Petropávlovsk-Kamchatski compartieron escenas de lo que algunos llamaron el «apocalipsis blanco».
Sin embargo, no todas esas imágenes eran reales. Mientras los medios tradicionales publicaban fotos verídicas (a menudo menos espectaculares), algunas publicaciones virales en redes sociales mostraban escenas imposibles. Esas otras imágenes habían sido generadas por inteligencia artificial (IA), en particular desde cuentas de TikTok dedicadas a crear vídeos hiperrealistas de desastres naturales.
@cupcake.vids0 Обвал снега #snow #winter #viral ♬ оригинальный звук – Cupcake videos
Uno de los ejemplos más comentados fue un vídeo compartido por el influencer Linus Ekenstam, habitual divulgador sobre IA. Aunque él defendía su autenticidad, varios usuarios detectaron detalles que delataban su origen sintético. Finalmente, se descubrió que el material provenía de una cuenta especializada en deepfakes.
El problema de lo creíble
El mayor peligro de este tipo de vídeos no es que sean claramente falsos, sino que son casi creíbles. No hay explosiones, ni efectos exagerados: solo una ciudad nevada captada con el temblor natural de una cámara en mano. Es precisamente ese realismo moderado lo que hace tan difíciles de identificar estos deepfakes.
El fenómeno ha tenido una enorme difusión en redes como X (antes Twitter) o Reddit, donde incluso medios españoles como OndaCero publicaron algunos de estos vídeos sin darse cuenta de su falsedad. La viralidad, los miles de likes y retuits, y la estética coherente de las imágenes contribuyen a que la mentira cale.
La era de la desconfianza visual
Este caso subraya un problema creciente: ya no podemos fiarnos de lo que vemos en internet. Lo que comenzó en 2012 con imágenes falsas del huracán Sandy se ha convertido hoy en una tormenta perfecta: la IA permite generar contenido falso con facilidad, y nuestra psicología juega en su contra.
Existen diversos sesgos cognitivos que explican por qué caemos una y otra vez en estos engaños:
- Sesgo de confirmación: creemos lo que encaja con nuestra visión del mundo.
- Efecto de verdad ilusoria: si algo se repite mucho, lo asumimos como cierto.
- Realismo perceptivo: confiamos más en lo que vemos que en lo que leemos.
- Carga cognitiva: pensar críticamente requiere esfuerzo, y las redes sociales están diseñadas para evitarlo.
Además, los contenidos generados por IA no solo imitan la forma, sino también el tono de autoridad con el que se presentan. Una imagen con aspecto profesional o un texto bien redactado pueden parecer más fiables que la opinión de un experto con menor capacidad de comunicación.
La responsabilidad de los medios y el futuro del periodismo
La llamada del periodismo ciudadano ha sido importante en muchos momentos históricos, pero también supone un riesgo si se difunden contenidos sin verificar. Incluso los medios profesionales pueden caer en la trampa, como ha ocurrido con esta nevada de Kamchatka.
Este incidente plantea preguntas urgentes: ¿cómo pueden los periodistas validar imágenes en tiempo real? ¿Deben las plataformas alertar sobre contenido generado por IA? ¿Estamos preparados para una realidad donde cada imagen puede ser sospechosa?
Lo cierto es que la frontera entre lo real y lo falso es cada vez más difusa, y lo será aún más en el futuro cercano. Como decía un célebre lema policial: tengan cuidado ahí fuera. Pero hoy, ese «fuera» es internet.
La fotografía de portada de esta noticia ha sido generada con IA.
