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Fotografía

¿Real o IA? Mira bien estas fotos antes de compartirlas

Tras la DANA circularon fotos generadas con IA que parecían reales y fotos reales que muchos tomaron por IA. Una galería para entrenar la mirada.

Equipo Ori··4 min de lectura

Portada de la entrada: Ori mira hacia el título «¿Real o IA? Mira bien antes de compartir», junto a una lupa.

Con la DANA de octubre de 2024 pasaron dos cosas a la vez. Circularon imágenes creadas con inteligencia artificial que mucha gente compartió como reales. Y circularon fotos reales que otros señalaron, equivocadamente, como hechas con IA. Las dos cosas desinforman.

Esta galería sirve para entrenar la mirada. Pero te adelantamos la conclusión: mirar no basta. Lo que de verdad funciona es buscar de dónde sale una imagen.

Cuatro fotos reales

Todas son de la DANA, todas tienen autor, fecha y lugar conocidos, y todas tienen una licencia libre que nos permite publicarlas aquí.

Una explanada cubierta de barro en Paiporta, con charcos, escombros y coches amontonados al fondo junto a un edificio de ladrillo.
Paiporta, 30 de octubre de 2024, a las 17:30. Foto: Enkantari, Wikimedia Commons, CC0.
Una calle de Paiporta llena de lodo, con un coche azul empotrado contra uno rojo y otro blanco subido sobre un montón de cañas y escombros.
Paiporta, 31 de octubre de 2024. Foto: Enkantari, Wikimedia Commons, CC0.
Una calle entre bloques de pisos cubierta de barro seco, con un coche gris destrozado en primer plano y otros vehículos dañados al fondo.
Paiporta, 31 de octubre de 2024. Foto: Jaigascom, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.
Imagen de satélite de la costa de Valencia en la que grandes zonas aparecen cubiertas de agua marrón y una mancha de sedimentos se adentra en el mar.
Valencia vista desde el satélite Landsat 8 el 30 de octubre de 2024: el agua con sedimentos cubre campos y zonas urbanas y llega hasta la Albufera. Imagen: NASA Earth Observatory (Lauren Dauphin, con datos Landsat del USGS), dominio público.

Dos imágenes de IA que pasaron por reales

Estas no las reproducimos: volver a publicarlas, aunque sea para desmentirlas, les da más alcance. Las describimos y enlazamos el desmentido de Maldita.es, que las muestra con su contexto.

  • El «bebé rescatado en Catarroja». Un bombero con un bebé en brazos en plena inundación, compartido con el texto «Rescatado con vida un bebé en Catarroja, Comunitat Valenciana, víctima de la DANA después de cuatro días atrapado». Según la búsqueda inversa de Maldita.es, la publicó por primera vez el 2 de noviembre de 2024 una cuenta de X que se presenta como de «Hip hop Noticias», con su marca de agua. Ninguna fuente fiable la difundió, no había noticia de un rescate así, el uniforme no era el de los bomberos valencianos y las miradas, las bocas y las manos apuntaban a la IA. Lee el desmentido de Maldita.es.
  • El cartel de un festival taurino benéfico para los afectados, con cinco toreros mirando coches apilados en el barro. Lo compartieron primero los propios organizadores, Zaragoza Toros, que después suspendieron el evento y explicaron en un comunicado que «se confeccionó la imagen a través de inteligencia artificial». Aquí la imagen tenía un origen identificable, y fue ese origen el que aclaró cómo se hizo. Lee el artículo de Maldita.es.

Y al revés: fotos reales que muchos tomaron por IA

  • Los coches amontonados en una calle, una de las imágenes más virales de la DANA. Algunos perfiles dijeron que estaba generada con IA. Era real: la tomó Biel Aliño el 30 de octubre en la avenida Gómez Ferrer de Picanya, la publicó en Instagram junto a otras fotos de la misma calle desde otros ángulos, y la Agencia EFE tiene más imágenes de ese lugar.
  • Una pancarta de los Objetivos de Desarrollo Sostenible colgada en Algemesí. Circuló con dos relatos a la vez: que se había colocado después de la DANA para culpar al cambio climático y que estaba hecha con IA. Ninguno era cierto: la foto es real y la pancarta se colgó el 14 de octubre, dos semanas antes, por el Día Internacional para la Erradicación de la Pobreza.

La lección de los dos lados es la misma: en ningún caso bastaba con mirar la imagen. Lo que resolvió cada duda fue encontrar quién la había publicado primero.

Cómo comprobar una imagen en un minuto

  1. Haz una búsqueda inversa. En Chrome, clic derecho sobre la imagen y «Buscar imagen con Google» (Google Lens). También puedes subirla a TinEye. Si aparece antes de la fecha del suceso, o en otro lugar, ya sabes algo importante.
  2. Busca al autor. Las fotos reales de un suceso suelen tener firma: un fotógrafo, una agencia, un vecino que la subió con su nombre. Las de arriba la tienen.
  3. Mira los detalles, pero no te fíes solo de ellos. Uniformes, logotipos, letreros, manos y miradas pueden delatar una imagen artificial. Pero las herramientas mejoran cada mes y estos fallos son cada vez menos frecuentes.
  4. Comprueba si lleva credenciales de contenido. Algunas cámaras y programas ya añaden un registro de origen con el estándar C2PA. Puedes consultarlo en contentcredentials.org/verify.
  5. Ante la duda, no la compartas. Es el consejo más sencillo y el que más bulos frena.

Sobre las licencias: las fotos de Enkantari son de dominio público (CC0), la de Jaigascom tiene licencia CC BY-SA 4.0, que obliga a citar al autor y a compartir con la misma licencia cualquier versión modificada, y la imagen de la NASA es de dominio público. Nuestros textos y gráficos tienen licencia CC BY 4.0, pero estas fotos conservan siempre la suya.

Fuentes

  1. Maldita.es. Inteligencia artificial en la DANA en España: qué contenidos son reales (aunque pueda parecer que no) y cuáles generados con IA (13/11/2024)
  2. Maldita.es. No, esta imagen de un supuesto bebé rescatado con vida en Catarroja (Valencia) tras el paso de la DANA no es real (4/11/2024)
  3. Wikimedia Commons. DANA OCTUBRE 2024 - Paiporta 1, de Enkantari (CC0)
  4. Wikimedia Commons. DANA OCTUBRE 2024 - Paiporta 3, de Enkantari (CC0)
  5. Wikimedia Commons. Paiporta 31 oct 2024 DANA 01, de Jaigascom (CC BY-SA 4.0)
  6. Wikimedia Commons. Valencia Floods, NASA Earth Observatory (Lauren Dauphin, datos Landsat del USGS), dominio público
  7. Content Credentials (C2PA). Verificador de credenciales de contenido