Tormentas bajo sospecha
En los últimos años, las redes sociales se han llenado de fotos espectaculares de tormentas, tornados o granizadas. Pero no todas son reales. Algunas imágenes están retocadas o generadas directamente por IA, lo que complica la labor de verificación. Según Crawford Luke, meteorólogo de Medio Ambiente y Cambio Climático de Canadá (ECCC), los satélites y radares no siempre bastan para confirmar la magnitud de los fenómenos: «Emitimos a veces alertas en función de reportes que hablan de granizo o de árboles abatidos, pero si luego descubrimos que eran erróneos, se convierten en falsas alarmas».
El problema no se limita a los deepfakes: incluso se han enviado fotos reales de tormentas, pero captadas en lugares lejanos. Un caso reciente implicó una imagen de tornado presentada como si hubiera ocurrido en Ontario, aunque en realidad procedía de un periódico de Texas.
La credibilidad en juego
Para los cazadores de tormentas, que dedican años a formarse y documentar fenómenos extremos, este fenómeno supone un duro golpe. Jenny Hagan, especialista en tormentas en Saskatchewan, denuncia que la proliferación de imágenes falsas está dañando la credibilidad del sector: «Eso arruina la credibilidad del trabajo auténtico. Los cazadores de tormentas pasan años perfeccionando sus competencias, pero la IA reduce el valor de esos esfuerzos».
Incluso retoques menores, como ajustar la luminosidad o eliminar elementos molestos en la foto, pueden inducir a error. Hagan recuerda cómo una imagen que mostraba la evolución de un solo tornado fue interpretada en redes como si hubieran ocurrido seis tornados simultáneos, sembrando confusión entre la población.
Un arma de doble filo
Pese a sus críticas, Hagan reconoce que la IA también tiene usos positivos: ayuda a los nuevos cazadores de tormentas a interpretar modelos meteorológicos complejos y a seguir trayectorias de nubes. Sin embargo, advierte que el mal uso de estas herramientas está creando un entorno en el que distinguir la realidad de la manipulación es cada vez más difícil.
Ella recomienda aplicar pensamiento crítico y buscar señales como colores demasiado intensos o formaciones nubosas poco realistas para detectar posibles falsificaciones.
Pérdida de confianza ciudadana
El impacto va más allá de los meteorólogos. Con fenómenos extremos cada vez más frecuentes en Canadá, los ciudadanos dependen más que nunca de reportes fiables. La periodista tecnológica Manjula Selvarajah alerta de que lo que antes servía como prueba , por ejemplo los metadatos de una imagen, ya no garantiza nada, puesto que hoy también pueden ser manipulados: «Lo que solía ser información fiable, como la hora, la fecha y el lugar, ya no tiene valor, porque la IA puede generar la imagen, el vídeo e incluso el sonido. Ese nivel de prueba ya no existe, y representa una pérdida importante».
Si bien el ojo humano aún puede detectar anomalías, no todos están familiarizados con los patrones de los fenómenos meteorológicos extremos, lo que hace más difícil separar lo real de lo falso. Selvarajah advierte que, a medida que estas herramientas sean más accesibles, llegará un punto en que no sabremos distinguir lo auténtico de lo manipulado: «Creo que en algún momento ya no seremos capaces de distinguir lo que es real. Hemos perdido una herramienta poderosa de narración y de transmisión de información».
Consecuencias para la seguridad pública
Las alertas meteorológicas basadas en datos erróneos no son un simple problema de percepción: pueden tener consecuencias graves. Una falsa alarma puede generar desconfianza en futuras advertencias, mientras que un aviso retrasado por dudas sobre la autenticidad de una imagen puede poner vidas en riesgo.
La combinación de fenómenos meteorológicos extremos y la irrupción de la inteligencia artificial plantea así un reto doble: combatir la desinformación visual y garantizar que la población reciba información validada y fiable.
La imagen de representación de esta noticia ha sido generada con Gemini.
