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ya no podemos fiarnos de ninguna imagen en internet

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En 2012 el huracán Sandy asoló el Mar Caribe y llegó a alcanzar la costa de Nueva York. Allí dejó inundaciones, cortes del suministro eléctrico y fotos espectaculares. De todas ellas hubo una especialmente asombrosa que se convirtió en viral, pero había un problema: era falsa. No fue la única que se coló en redes.

Aquella imagen fue tan solo un ejemplo más de lo que antes y después hemos ido viendo: los grandes fenómenos y sucesos acaban generando riadas de contenidos, algunos de los cuales no son reales. 

Hay muchas razones por las que la gente aprovecha estos momentos para difundir imágenes falsas, pero al menos antes lograr imágenes y vídeos creíbles era costoso. Solo los usuarios avanzados de aplicaciones como Photoshop o Final Cut / Premiere podían lograr resultados convincentes, pero la IA, como sabemos, ha cambiado todo eso.

Llevamos alertando de este problema desde hace tiempo: distinguir entre lo real y lo generado por IA es cada vez más difícil. y estos días hemos tenido el último gran ejemplo de esta tendencia. 

Anatomía de un deepfake

En la península de Kamchatka, en el extremo oriental de Rusia, se ha vivido un temporal de nieve histórico. El peor en décadas, según los registros, con niveles de nieve que superan los dos metros en diversas áreas, según Xinhua

Petropávlovsk-Kamchatski, centro administrativo, industrial, y científico del Krai de Kamchatka, ha sufrido especialmente esas consecuencias, y vecinos de la región han difundido en redes imágenes del que ya ha sido bautizado como el “apocalipsis de la nieve”. Esas imágenes difundidas en medios de noticias y redes sociales y que eran reales —a menudo más “mundanas” y mucho menos espectaculares— contrastan con otras que teóricamente también mostraban el estado de varios puntos de la región pero que en realidad están generadas con IA. 

Ese vídeo, por ejemplo, era compartido hace unos días por Linus Ekenstam, influencer que a menudo comparte noticias y reflexiones sobre IA. Él republicaba ese vídeo y afirmaba que era real, pero pronto varios usuarios indicaban que en realidad el vídeo estaba creado por IA. 

Ekenstam argumentaba que el teórico error de la IA que señalaba en el usuario no era tal, y que en donde él vive hay postes cerca de las farolas. Trataba por tanto de defender que para él el vídeo era real, pero otros apuntaban a que no lo era. La prueba definitiva: un usuario enlazaba al teórico vídeo original, que al parecer se originó en una cuenta de TikTok dedicada precisamente a difundir contenidos generados por IA que parecen reales.

Lo crucial de ese vídeo falso es que es espectacular, pero no exageradamente espectacular. Es, hasta cierto punto, creíble, y cuando la imagen y el propio movimiento de la cámara es tan convincente, cuesta pensar que “quizas esté generado por IA”. 

Con este temporal de nieve vivido en Kamchatka se han compartido en redes imágenes insólitas, mucho más propias de una película distópica de Hollywood que de un fenómeno natural real. A priori las imágenes pueden resultar hasta coherentes, pero un examen más detallado —y sobre todo, más crítico—, facilita que nos demos cuenta de que quizás esas imágenes no sean tan reales como parecen.

De hecho, las imágenes más llamativas compartidas en redes sociales y que acumulan miles de retuits y de likes en X, por ejemplo, contrastan con las que se publican en medios tradicionales, que suelen ser como decíamos mucho menos llamativas y mucho más mundanas.

Medios españoles como OndaCero u OKDiario han publicado en sus medios digitales o en sus cuentas en redes sociales algunas imágenes y vídeos generados por IA sin darse cuenta de que efectivamente esos vídeos tenían su origen en la citada cuenta de TikTok que ha logrado que se difundieran como la pólvora.

Los debates sobre la posibilidad de que ciertas imágenes pudieran ser reales han sido frecuentes por ejemplo en Reddit, donde los usuarios compartían por ejemplo una asombrosa captura que analizada en detalle parecía generada por IA.

La avalancha de “periodismo ciudadano”, que puede ser bienintencionada y muy importante en ocasiones, contrasta aquí con el papel de los medios, que tienen la responsabilidad enorme a la hora de actuar como fuentes de información de confianza. 

Hasta ellos (y nosotros) pueden caer en la trampa, y aquí una vez más lo mejor es comenzar a desconfiar de lo que vemos en nuestras pantallas, porque puede ser un contenido falso. Los vídeos aparecidos en algunos medios como Sky News o en La Vanguardia se combinan con otros que a (al menos, a priori) parecen reales, pero que a estas alturas también exigen un examen riguroso.

Nuestro cerebro nos traiciona y la tecnología lo sabe

Hay varios fenómenos psicológicos y sesgos cognitivos bien estudiados que explican por qué creíamos en el pasado en las fake news y ahora nos vuelve a pasar lo mismo con los deepfakes. 

Da igual que sepamos (o al menos sospechemos) racionalmente que esas imágenes y vídeos sean falsos: la tecnología y sobre todo la IA precisamente explotan esos sesgos. Entre ellos destacan los siguientes:

  1. Sesgo de confirmación: creemos lo que encaja con lo que ya creemos. Nuestro cerebro no buscan tanto la verdad como la coherencia interna, así que si una noticia refuerza nuestra ideología, bajamos el nivel de las potenciales críticas, pero si la contradice, la analizamos con lupa o directamente la descartamos. Aquí el problema es que la IA puede generar contenidos hechos a medida y ajustados a cada narrativa. 
  2. Efecto de verdad ilusoria: aquí sucede que “si lo he visto muchas veces, será verdad”. La repetición aumenta la sensación de veracidad, no la veracidad real, y es algo que por ejemplo aprovechan al máximo las redes sociales, máquinas de repetir bulos. De nuevo la IA facilita la producción masiva de la misma mentira con variaciones mínimas.
  3. Creemos lo que vemos: es lo que algunos llaman realismo perceptivo. Confiamos demasiado en lo visual, y de ahí el célebre dicho de “una imagen vale más que mil palabras”. Las imágenes se procesan mucho más rápido que el exto, y el pensamiento crítico llega después de la reacción emocional, como bien argumentó Daniel Kanheman en su célebre ‘Pensar rápido, pensar despacio’. 
  4. Carga cognitiva: relacionado con lo anterior, pensar de forma crítica cansa, y eso hace que cuando estamos cansados, distraídos o con prisa usemos atajos mentales. El célebre y preocupante doomscrolling aprovecha muy bien esa trampa, y tanto las fake news como los deepfakes están diseñados para ser fáciles de creer, no para ser analizados.

Hay más, por supuesto. La IA genera ya resultados convincentes pero además —sobre todo en texto— su seguridad a la hora de comunicarlos y expresarlos activa un sesgo de autoridad. Es como si pareciera más fiable que si nos lo dijera un experto humano que por lo que sea no tiene tanta facilidad para comunicar sus conocimientos con destreza. 

Los contenidos generados con IA también aprovechan esos grandes fenómenos y sucesos que maximizan el impacto emocional, y además está el hecho de que cuando mucha gente lo comparte es porque “debe ser cierto” y porque solemos creer que son los demas los que caen en estos engaños, no nosotros. 

Como decía aquel, tengan cuidado ahí fuera.

En Xataka | Es imposible distinguir si este vídeo con los actores de ‘Stranger Things’ está hecho con IA o no. Eso es un problema



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invertir un dineral y dejar a NVIDIA casi sin margen

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Hay pocas dudas de que la carrera de la inteligencia artificial tiene hoy dos grandes protagonistas: Estados Unidos y China. No son los únicos países que están moviendo ficha, pero sí los dos que están marcando el ritmo, cada uno con sus propias herramientas y con una idea muy distinta de cómo sostener el avance. A medida que la IA empieza a convertirse en infraestructura económica, la pregunta cambia. Ya no se trata únicamente de quién tiene los mejores modelos, sino de quién puede construir la base material para alimentarlos, desplegarlos y llevarlos a todas partes.

Primera idea. Financiación estatal a gran escala. Según Bloomberg, China prepara un plan para destinar alrededor de 2 billones de yuanes, unos 295.000 millones de dólares, durante los próximos cinco años a la construcción de centros de datos de IA en todo el país. La información apunta a un despliegue impulsado desde Pekín para reforzar su sector nacional de inteligencia artificial. No hablamos todavía de un plan cerrado: el medio señala que el proyecto sigue en una fase temprana de discusión y que los detalles pueden cambiar.

Una red, no solo más centros de datos. La clave del plan no estaría únicamente en construir nuevas instalaciones, sino en conectarlas bajo una arquitectura nacional. Bloomberg habla de una red de hubs de computación interconectados que permitiría agrupar recursos hoy dispersos entre regiones y dar a empresas y organismos acceso más amplio a capacidad de alto rendimiento. El objetivo general sería que esas instalaciones, ahora fragmentadas, funcionen como un sistema más cohesionado hacia 2028.

El Estado como arquitecto. En el centro del diseño se mencionan organismos como la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma, uno de los grandes brazos de planificación económica de China. Por otra parte, compañías estatales como China Mobile y China Telecom asumirían buena parte de la operación de esos centros y de la conectividad entre ellos. Es un detalle importante porque ayuda a entender el enfoque de Pekín: busca posicionarse como un coordinador, según la información dada a conocer por el medio estadounidense.

Segunda idea. La otra gran pata del plan está en quién suministraría la tecnología. Bloomberg señala que la idea es recurrir a proveedores locales, entre ellos Huawei, para al menos el 80% del hardware y el software, incluidos los chips de IA. Ese umbral no equivale a una prohibición explícita de NVIDIA o AMD, pero sí las dejaría con muy poco margen para participar en el despliegue. Es justo ahí donde la inversión se convierte también en una herramienta para reducir dependencia tecnológica exterior.

No es un movimiento aislado. La dirección encaja con pasos que Pekín ya venía dando para reducir la dependencia de chips extranjeros en infraestructuras privadas y públicas. Sin ir más lejos, la cuota de mercado de la firma liderada por Jensen Huang ha caído en picado en los últimos meses, y hay pocas razones para pensar que podría volver a creer próximamente.

La señal de fondo. Cabe señalar que el plan adelantado por Bloomberg no está confirmado oficialmente, pero deja ver hacia dónde quiere moverse Pekín si finalmente sale adelante. China no solo estaría preparando una inversión enorme en centros de datos: estaría intentando que ese despliegue funcione como una red nacional, alimentada en buena parte por tecnología local.

Imágenes | Xataka con Nano Banana

En Xataka | Ya sabemos cuánta agua consume Amazon en sus centros de datos. Tenemos buenas y malas noticias

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la explicación apunta a un dron iraní barato

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Si ponemos en escena un AH-64 Apache de unos 25 millones de dólares y, al otro lado, un dron iraní Shahed de unos 35.000 dólares, la respuesta parece escrita antes de empezar. Uno es un helicóptero de ataque concebido para operar en escenarios hostiles; el otro, una munición de bajo coste asociada a ataques de largo alcance. Pero la guerra actual está dejando cada vez menos espacio para esas intuiciones heredadas. Lo que hemos visto cerca de Omán apunta justo en esa dirección.

El incidente. Según el Mando Central de Estados Unidos, el AH-64 Apache cayó el 8 de junio cerca de la costa de Omán mientras patrullaba aguas regionales. Sus dos tripulantes fueron rescatados por fuerzas estadounidenses en unas dos horas y se encuentran estables, aunque la causa seguía bajo investigación en la comunicación oficial. La parte más delicada llega después: The New York Times, citando a funcionarios estadounidenses, atribuyen la caída al impacto de un dron iraní Shahed de ataque unidireccional.

La gran incógnita. Esa distinción es importante porque ni siquiera la versión que apunta al Shahed cierra del todo la secuencia. Los investigadores militares trataban de determinar si el dron iraní golpeó el Apache de forma deliberada o si todo ocurrió como un accidente temerario en un espacio aéreo congestionado frente a la costa omaní. Dicho de otro modo: el resultado ya es extraordinario, pero la intención sigue bajo examen.

Por qué sorprende. Los modelos básicos de Shahed no suelen estar pensados para perseguir objetivos móviles como un helicóptero. Mark Cancian, asesor sénior del Center for Strategic and International Studies citado por el mencionado periódico, explicó que estas versiones dependen de guiado GPS y coordenadas preprogramadas para atacar objetivos estacionarios a larga distancia. Si el impacto se confirma en esos términos, no estaríamos ante un caso rutinario, sino ante un episodio que obliga a mirar con lupa la trayectoria del dron, el entorno y la posible existencia de variantes modificadas.

Una amenaza más presente. La munición merodeadora y los drones están cambiando la forma de operar en el aire, también para plataformas que nacieron en otra época tecnológica. El Ejército de EEUU lo refleja en sus propios ejercicios: el año pasado presentó al AH-64E Apachev como una solución adaptable frente a la amenaza UAS tras una demostración con fuego real. Ese contexto ayuda a entender por qué el incidente cerca de Omán no es solo una anécdota llamativa, sino parte de una preocupación mucho más amplia.

En detalle. En los ejercicios realizados por el Ejército de EEUU, el AH-64E aparece empleando sensores electroópticos, infrarrojos y radar, además de misiles, cohetes guiados y el cañón de 30 mm para enfrentarse a drones. El otro plano es la supervivencia de la propia aeronave: BAE describe el AN/AAR-57 como un sistema de alerta para aeronaves estadounidenses y aliadas de ala fija y rotatoria frente a misiles infrarrojos y fuego hostil, compatible con chaff, bengalas, señuelos de radiofrecuencia y sistemas DIRCM/ATIRCM.

Pero no hay invulnerabilidad. Esa lista de capacidades no debe confundirse con una garantía absoluta frente a cualquier escenario. Una cosa es detectar, seguir y destruir drones en ejercicios controlados, y otra operar en un entorno real donde puede haber trayectorias inesperadas o apenas segundos para reaccionar. El propio Ejército de EEUU dejó un matiz relevante en marzo de 2026: muchos pilotos no habían realizado combate aire-aire con el Apache, de modo que todavía estaban desarrollando tácticas, técnicas y procedimientos para ese perfil de misión.

La ecuación ha cambiado. El episodio no demuestra que un dron barato pueda imponerse siempre a una plataforma mucho más sofisticada, ni que el Apache sea vulnerable por definición. Lo que sí deja es una idea difícil de ignorar para cualquier ejército moderno: una amenaza de bajo coste puede alterar una operación, elevar el riesgo y exponer incluso a sistemas muy avanzados si las condiciones se alinean. Esa es una de las lecciones que están empujando a los ejércitos a adaptarse: el precio de un arma ya no basta para anticipar su impacto.

Imágenes | Richard Kim/2nd Combat Aviation Brigade

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el problema es que hay policías usándolo para acosar a sus ex

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Las autoridades estadounidenses tienen una potente herramienta que lee matrículas y les permite reconstruir los movimientos de cualquier vehículo. Esta tecnología, llamada Flock, ha sido clave en la resolución de cientos de crímenes, pero también está siendo usada por algunos policías para vigilar y controlar a sus parejas y exparejas. 

Qué ha pasado. Cuentan en 404media el caso de un agente de Orange City, en California, que durante el verano de 2024 consultó la matrícula de su expareja 69 veces en el sistema. Además, buscó 24 veces la de su madre y 15 veces la de su padre. Usando estos datos, el agente se presentaba donde se encontraba, pero es que además estaba acosándola con llamadas constantes y hasta había metido un AirTag en su cartera. Lo acusaron de acoso y delitos informáticos y fue condenado a un día de prisión y cinco años de condicional.

No es un caso aislado. Según un estudio de Institute for Justice,  no ha sido el único caso en el que un agente ha usado los lectores de matrículas para acechar a sus parejas o exparejas. Hablan de al menos 18 casos conocidos en los últimos años, esto sólo los que han acabado en una condena, pero se cree que habrá muchos más que no han sido detectados. Citan varios casos, desde control a sus parejas, sus exparejas y las nuevas parejas de éstas, hasta persecución de desconocidas como un policía que rastreó y detuvo a una mujer que había conocido en un rodaje porque le había gustado.

Qué es y cómo funciona Flock. Es una empresa de “tecnología de seguridad pública” que tiene una enorme red de cámaras de lectura automática de matrículas. Estas cámaras registran todos los coches que pasan y una plataforma en la nube los almacena, permitiendo después reconstruir todos los movimientos de cualquier vehículo a lo largo del tiempo. El sistema también detecta coincidencias con órdenes de arresto, personas desaparecidas y vehículos robados y emite alertas si encuentra una coincidencia.

Muy efectivo, pero. Como decíamos, Flock ha sido clave para resolver muchos casos. Según la propia empresa, hasta 700.000 crímenes al año se resuelven usando su tecnología y defienden que los delitos que solían quedar impunes, como los atropellos con fuga, ahora se investigan y acaban en detenciones. El problema es que para usar el sistema no hace falta una orden judicial, simplemente un usuario y contraseña que tiene cualquier policía. Muchos agentes documentan sus búsquedas con motivos vagos o falsos para encubrir un uso indebido. 

Qué dice Flock. En declaraciones a 404media, la empresa se defiende de las acusaciones diciendo que está al tanto de estos casos, que son minoría y que salieron a  la luz  “gracias a las funciones de transparencia y rendición de cuentas incorporadas”. Es cierto que las funciones de auditoría han sido útiles para detectar algunos casos, como también lo es que ha habido situaciones de acoso que se han extendido durante años hasta que han sido detectadas. Además, es muy difícil de auditar porque el volumen de búsquedas es gigantesco, tanto que ni caben en un único excel (más de 1 millón). 

Have I been Flocked? Así se llama la web independiente que nació como respuesta a esta problemática. Aquí los ciudadanos pueden poner su matrícula y comprobar si ha sido buscada en la plataforma comparándola con registros internos filtrados. Flock ha presionado para que se cierre esta plataforma, argumentando que permite doxxear a policías y puede poner en riesgo investigaciones, pero no lo ha conseguido. 

Imagen | Jonathan Lim en Unsplash

En Xataka | El Mundial 2026 empieza hoy y trae algo más que fútbol: el mayor aparato de vigilancia en un evento deportivo

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