Las imágenes generadas por inteligencia artificial han avanzado hasta presentar un nivel de sofisticación que dificulta distinguirlas de las reales, superando errores evidentes de versiones anteriores como la aparición de más de cinco dedos en una mano. Frente a este desafío, un equipo de científicos informáticos de la Escuela de Ingeniería McKelvey en la Universidad de Washington en St. Louis ha desarrollado un nuevo modelo capaz de detectar imágenes falsas basándose en el aprendizaje de las características de las imágenes auténticas.
Este avance permite reducir la cantidad de datos de entrenamiento necesarios para discernir con eficacia entre imágenes reales y generadas artificialmente, lo que mejora la velocidad y precisión en la detección de contenidos manipulados. La técnica se basa en anclar el análisis en los rasgos que describen imágenes verídicas, proporcionando un enfoque más sólido y realista frente a la proliferación de imágenes falsas creadas mediante inteligencia artificial.
