Un detector de imágenes por IA es una herramienta que lee los píxeles de una imagen y calcula la probabilidad de que los haya producido un modelo generativo. Analiza la textura estadística de la propia imagen, no los metadatos del archivo, y devuelve una probabilidad, una franja de confianza y la evidencia que respalda la conclusión.

Tu ojo dejó de ser una prueba fiable en torno a 2024. Los indicios que se enseñaba a buscar (manos de seis dedos, texto deformado o piel de aspecto plástico) son los primeros que han corregido los modelos más recientes.

Por eso, este detector de fotos por IA funciona por debajo del nivel perceptible a simple vista. Un modelo entrenado con millones de fotogramas reales y generados lee cómo se sitúa cada píxel respecto a sus vecinos; esa relación difiere entre el sensor de una cámara y un modelo de difusión de formas que sobreviven incluso a una captura de pantalla. La ausencia de un bloque EXIF no lo ciega.

En el conjunto de referencia, el modelo alcanza una precisión equilibrada del 91.3% en imágenes limpias. Si se vuelven a codificar esas mismas imágenes como JPEG a calidad 60, mantiene un 87.3%. Si se baja a calidad 40, mantiene un 84.6%. La precisión equilibrada significa que las imágenes reales y las generadas se ponderan por igual, por lo que la cifra no está inflada por un conjunto de prueba descompensado.

Esas cifras proceden de la prueba de referencia publicada del modelo, no de un análisis interno. Describen la ruta de píxeles en ese conjunto de datos, y su imagen no es ese conjunto de datos.

Los metadatos se eliminan en el momento en que se publica una imagen en casi cualquier plataforma, por lo que una comprobación basada en metadatos falla precisamente en las imágenes que la gente necesita verificar. La imagen que le envió un desconocido ha pasado por una cadena de compresión sin datos de archivo que leer.

EXIF conserva la marca de la cámara, la lente, la exposición y, a veces, la ubicación. Sobrevive a una copia directa de archivo. No sobrevive al subirse a una plataforma social, una aplicación de mensajería, una captura de pantalla ni a la mayoría de los re-guardados.

Las credenciales de contenido son una mejora real y esta herramienta las verifica criptográficamente cuando están presentes. Solo se mantienen si cada herramienta de la cadena las preserva; basta con guardar una vez en un editor sin soporte para romper la cadena. Su adopción es escasa, por lo que la mayoría de las imágenes no llevan ninguna, y su ausencia no demuestra nada. Las marcas de agua invisibles funcionan cuando el generador aplicó una y nada posterior la alteró; un recorte o una re-codificación pueden eliminar la marca, y muchos generadores nunca aplican ninguna.

Eso deja al análisis a nivel de píxeles como el único método con algo que leer después de una captura de pantalla. No es perfecto, y las secciones siguientes son honestas sobre dónde falla. Es el único enfoque que sobrevive a cómo viajan realmente las imágenes.