Estás mirando algo ahora mismo y hay algo que no te cierra. Acá te contamos qué revisar de verdad en texto e imágenes, con una aclaración honesta desde el arranque: a medida que los modelos mejoran, las señales son cada vez más difíciles de detectar y ningún método acá es 100% seguro. HAL puede mirar lo mismo que vos y darte su lectura honesta, no un veredicto.
Estructura de oraciones repetitiva, frases genéricas que podrían aplicar a casi cualquier tema, una gramática rarísimamente perfecta sin ningún desliz natural, y un ritmo muy parejo y lleno de listas. Prestá especial atención a datos concretos dichos con mucha seguridad, nombres, fechas, estadísticas, que suenan exactos pero no se pueden verificar; es un patrón clásico de alucinación de IA.
Aperturas como "En el mundo acelerado de hoy", frases de transición como "Es importante destacar que", y cierres prolijos tipo "En conclusión" aparecen muchísimo más seguido en texto de IA que en cómo escribe o habla la mayoría de la gente. Una sola de estas no significa nada; varias juntas ya vale la pena notarlas.
Los modelos de lenguaje generan la palabra siguiente más probable estadísticamente, no hechos verificados, así que cuando no tienen información real pueden inventar un detalle que suena específico, una cita, una fuente, un número, que es totalmente falso pero está escrito con total confianza. Esto se llama alucinación, y el tono seguro no es evidencia de precisión en texto de IA como sí suele serlo en la escritura humana.
Primero fijate en las manos y los dientes: dedos de más o de menos, dientes que se mezclan de forma rara. Después revisá cualquier texto dentro de la imagen: carteles, etiquetas y lomos de libros suelen salir con letras deformadas o sin sentido. Por último, mirá sombras y reflejos: las imágenes de IA suelen tener la dirección de la luz inconsistente dentro de la misma escena.
Las manos son formas complejas y muy variables que aparecen en relativamente pocas imágenes de entrenamiento desde todos los ángulos posibles, así que los modelos de imagen históricamente tuvieron problemas para representarlas bien: dedos de más, dedos fusionados, articulaciones raras. Los modelos nuevos ya mejoraron mucho en esto puntual, así que esta señal cada vez sirve menos sola.
Fijate si una sombra cae en una dirección que no coincide con la fuente de luz que se ve en la imagen, o si dos personas en la misma foto tienen sombras que apuntan para lados distintos. También revisá los reflejos en anteojos, ventanas o agua; la IA suele equivocarse ahí en detalles sutiles aunque el sujeto principal se vea muy convincente.
Parpadeo poco natural, movimientos de labios que no coinciden del todo con el audio, bordes que se deforman o titilan alrededor del pelo y los anteojos, y luz en la cara que cambia de forma rara entre cuadros son las señales clásicas. Son señales técnicas generales, algo que HAL no analiza directamente porque HAL no procesa video.
Sí, notablemente. Señales que funcionaban bien hace apenas un año, manos deformadas, frases obviamente robóticas, hoy muchas veces ya no sirven, porque las mejoras de los modelos apuntan justo a los puntos más visibles donde fallaban. Es una carrera real, y estar al día con las señales nuevas importa más que memorizar una lista fija.
No, hoy no, ni para texto, ni para imágenes, ni para video. El enfoque más confiable combina varias señales imperfectas: revisar las pistas mencionadas arriba, chequear la fuente y el contexto de dónde salió algo, y aplicar el sentido común de siempre, en vez de confiar en un único test infalible.
Podés compartir un texto o una imagen con HAL y pedirle una lectura honesta. HAL te va a decir qué le llama la atención o no, planteado claramente como una segunda opinión de una charla, no como el resultado de un detector certificado, porque esa certeza todavía no existe.