Ética y lenguaje por C. L. Stevenson (1/2)

Charles Leslie Stevenson (1908-1979) fue un filósofo estadounidense, figura clave del emotivismo, teoría ética "Metaética" que floreció en el siglo XX como reacción contra las teorías éticas que veían los juicios morales como hechos objetivos. Esto significa que para Stevenson, la función principal del lenguaje ético no es describir hechos del mundo, sino expresar emociones e influir en las actitudes de los demás. Su obra más importante es "Ética y lenguaje" (1944), donde desarrolla su teoría de forma detallada y matizada. Veamos algunas de las ideas centrales de su pensamiento. 

Para entender a Stevenson, hay que distinguir dos aspectos de la psicología moral, las creencias y las actitudes. Las creencias son nuestras ideas sobre cómo es el mundo (hechos). Por ejemplo, "Este medicamento alivia el dolor de cabeza". Son descriptivas y pueden ser verdaderas o falsas. Por otro lado, las actitudes son nuestras preferencias, gustos, deseos y disposiciones emocionales. Así por ejemplo, se dice "¡Me gusta que se alivie el dolor!" o "Quiero que se usen medicamentos efectivos". No son verdaderas ni falsas, sino que se tienen o no se tienen. Los desacuerdos morales, según Stevenson, suelen ser una mezcla compleja de desacuerdo en creencia (sobre los hechos) y desacuerdo en actitud (sobre lo que debemos preferir). El error clásico es pensar que todo desacuerdo moral es solo un desacuerdo en creencia.

Eso le lleva a hablar de dos significados en el lenguaje ético, el descriptivo y emotivo. Stevenson propone que términos como "bueno", "malo", "correcto", "deber", tienen dos tipos de significado, descriptivo y emotivo. El significado descriptivo se refiere a las propiedades empíricas o definibles del objeto. Por ejemplo, al decir "Juan es bueno", podría describirse que "Juan es honesto y ayuda a los demás". Este significado es secundario y variable entre diferentes personas y contextos.

En cambio, el significado emotivo (o dinámico) es la función principal del lenguaje. Es la capacidad de la palabra para expresar las actitudes del hablante y para provocar o reforzar actitudes similares en el oyente. Es como una "carga emocional" que tiene la palabra. Decir "bueno" es como decir "¡Lo apruebo! ¡Sigue esa línea de conducta!". Por ejemplo, si digo "La eutanasia es buena", no estoy diciendo un hecho objetivo sobre la eutanasia, estoy expresando mi actitud (aprobación, sentimiento favorable hacia la eutanasia, pero también estoy enfluyendo en el otro, intentando que también apruebe la eutanasia. En cambio, con el significado descriptivo ("la eutanasia pone fin al sufrimiento"), se da la razón para apoyar esa actitud, pero la palabra "buena" añade el empuje emocional.

Estas propuestas sobre la relación entre la ética y el lenguaje de Stevenson tienen otras aspectos a cuestionar, que además reciben críticas, incluyendo las implicaciones morales pertinentes, que estudiaremos en la siguiente publicación. 

Sobre la información en una imagen, por Michio Kaku

"Cualquier imagen tridimensional contiene una enorme cantidad de información: un montón de veces, la información almacenada en una imagen bidimensional".

MICHIO KAKU, físico teórico estadounidense de origen japonés, reconocido divulgador de la ciencia, nacido en 1947, a quien ya he citado antes en este blog.

Desinformación médica con imágenes de IA

En la Web y las redes sociales circulan hoy decenas de imágenes, datos e informaciones que en realidad son una desinformación médica y tratamientos falsos. Circulan imágenes generadas por inteligencia artificial de supuestos pacientes curados milagrosamente (antes/después de tratamientos falsos), imágenes microscópicas inventadas de bacterias o células para vender suplementos, y hasta fotos de instalaciones médicas lujosas que nunca existieron para captar pacientes en turismo de salud. 

Lo casos más comunes hoy son los "deepfake doctors", videos generados por IA que muestran a falsos profesionales médicos dando consejos o vendiendo productos. Estos avatares pueden ser facsímiles de médicos reales (usando su imagen sin consentimiento), o figuras ficticias generadas completamente por IA.

El mecanismo combina modelos de difusión (como DALL-E, Midjourney) que crean el vídeo realista, modelos de lenguaje (LLMs) que generan el guión coherente y convincente y medios de difusión viral como las redes sociales. El resultado es tan creíble que incluso los familiares de los médicos reales suelen ser engañados. 

Por otro lado, existen modelos generativos capaces de crear radiografías, resonancias o tomografías falsas que son indistinguibles de las reales para un ojo no entrenado. El estudio MedForensics ha documentado generación de imágenes falsas en seis modalidades médicas diferentes usando doce modelos generativos diferentes. 

En todos estos casos, el riesgo es siempre grande. Personas que abandonan tratamientos reales por falsas promesas respaldadas por imágenes visualmente convincentes. Este es un asunto bien delicado y complicado, que se hace cada vez más difícil de enfrentar y resolver.

El arte como experiencia para John Dewey

El aporte del psicólogo y pedagogo estadounidense, John Dewey (1859-1952), al estudio del arte es profundo y transformador, aunque opera desde una perspectiva filosófica diferente. No nos dio un método para clasificar el arte, sino una teoría sobre qué es la experiencia estética y cómo ocurre. Su obra fundamental en este campo es El arte como experiencia (1934), basada en sus conferencias en Harvard. Ya en publicaciones anteriores he hecho referencia a sus ideas, que aquí sigo desarrollando. 

En primer término, rompe con la visión de museo como pedestal del arte. Dewey critica la tendencia a aislar el arte de la vida cotidiana; para él, el problema surge cuando guardamos una pintura en un museo o una sinfonía en una sala de conciertos, separándola de las experiencias vitales que la originaron. Su propuesta es reconectar la experiencia estética con los procesos de la vida diaria.

Así mismo, define la experiencia estética como una "experiencia consumatoria" y distingue entre el flujo caótico de experiencias cotidianas y una "experiencia consumatoria, que es aquella que tiene un inicio, un desarrollo y un clímax que nos llena de sentido. Por ejemplo, resolver un problema difícil, tener una conversación profunda o presenciar una obra de arte. Por esto él habla del arte como experiencia. La obra de arte no es el lienzo o la partitura, sino la interacción entre el objeto (estímulo) y el espectador (sujeto activo). La experiencia estética no es un lujo. Es la culminación exitosa de cualquier interacción organismo y su entorno. Ver una puesta de sol o escuchar una historia pueden ser arte si se viven plenamente.

Para Dewey, el arte no es solo expresión emocional ni solo técnica fría. Es un acto de construcción. Por ello, la emoción guía el hacer. El artista siente una cualidad emocional global (alegría, melancolía, tensión) que actúa como un "imán" que selecciona los materiales y las formas de su obra. El hacer tiene que ver con la creación y la producción. El artista trabaja los materiales (piedra, sonido, color) transformándolos. No es una copia de la realidad, es una recreación.

Esto implica también una percepción activa. El espectador no es pasivo. Para tener una experiencia estética, debe realizar su propio acto de recreación, siguiendo las pistas que el artista dejó en la obra. Si no hay esa participación activa, solo hay reconocimiento (saber qué es), no percepción (vivir su significado). Dewey rechaza la idea de que el arte sea solo un adorno o un escape de la realidad. Lo ve como el modo de comunicación más profundo y completo. Mientras que el lenguaje ordinario puede ser abstracto o informativo, el arte comunica la cualidad sentida de una experiencia. Un cuadro no te dice "el guerrero está triste", te hace sentir esa tristeza a través de líneas, colores y formas.

John Dewey aporta al estudio del arte la idea de que este no es un objeto sagrado para contemplar, sino un modelo de cómo toda experiencia humana puede volverse plena, significativa y comunitaria.

Una imagen sintetizada con rostros y estética Glitch

Esta imagen nos muestra rostros que parecen totalmente reales, pero en realidad son generados por programas gráficos de inteligencia artificial, que además han sido tratados y modificados para dar la sensación de arte digital, con estética de Glitch Art. Es todo un reto ahora identificar el origen y la veracidad de estas obras de ciberarte sintetizado, que sin embargo, destacan por su originalidad.

Una idea de Descartes sobre las leyes y las costumbres

"La primera máxima de todo ciudadano ha de ser la de obedecer las leyes y costumbres de su país, y en todas las demás cosas gobernarse según las opiniones más moderadas y más alejadas del exceso".

RENÉ DESCARTES (1596-1650) Filósofo y matemático francés.

La gobernanza sobre la imagen visual con IA en ciertos países o instituciones

En publicaciones anteriores traté el tema del control o regulación posible (o necesario) sobre las imágenes sintéticas realizadas con inteligencia artificial. Hoy pongo aquí algunos ejemplos concretos de regulaciones y prácticas en diferentes países y sectores como forma de gobernanza respecto de las imágenes generadas con IA, hasta esta fecha.

Unión Europea (UE)

La UE está trabajando en la Ley de Inteligencia Artificial (AI Act), que busca regular el uso de sistemas de IA incluyendo aquellos que generan contenido visual. Esta ley impondrá obligaciones a los proveedores y usuarios para garantizar transparencia, seguridad y respeto a los derechos fundamentales. Por ejemplo, se requerirá etiquetar claramente las imágenes generadas por IA y evitar usos que puedan causar daño o engaño. Además, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) protege la privacidad de las personas frente a la generación o manipulación de imágenes que puedan afectar su derecho a la imagen o datos personales.

Estados Unidos

Aunque no existe una ley federal específica sobre imágenes generadas con IA, algunos estados han comenzado a aprobar leyes relacionadas con deepfakes para prohibir su uso malicioso, especialmente en contextos políticos o de difamación. Plataformas como Twitter y Facebook han implementado políticas que exigen la identificación clara de contenido generado por IA para combatir la desinformación.

China  

China ha establecido regulaciones estrictas sobre la generación de contenido por IA, incluyendo imágenes. Se exige que cualquier contenido generado por IA incluya marcas visibles que informen a los usuarios, y prohíbe la creación y difusión de contenido falso o dañino. Además, empresas tecnológicas deben cumplir con directrices estatales de censura y control.

Organizaciones internacionales  

Organismos como la UNESCO o la OCDE están desarrollando recomendaciones para la gobernanza ética de la IA, que incluyen la regulación del contenido visual para promover la transparencia, evitar discriminación y proteger derechos humanos.

También el sector de entretenimiento y medios está incorporando ciertas regulaciones. En cine o publicidad, suelen usarse cláusulas contractuales para regular el uso de imágenes generadas por IA, protegiendo la imagen y derechos de actores o modelos virtuales. También se promueven estándares éticos para evitar la manipulación engañosa en noticias o campañas.

Estos ejemplos muestran que la regulación es un proceso activo y diverso, buscando balancear la innovación tecnológica con la protección social y ética. Es un tema aún delicado y polémico, pero estas acciones están demostrando que sí, en efecto, hay que hacer algo respecto al uso de la IA en las imágenes sintéticas. Pongo aquí también un interesante artículo sobre este asunto, publicado en la Web por el diario argentino La Capital: https://www.lacapitalmdp.com/ia-contra-ia-la-carrera-por-detectar-imagenes-falsas-en-pleno-tsunami-digital/

Arte digital industrial por Lucas Gutiérrez

Lucas Gutiérrez, artista digital y diseñador industrial argentino, nacido en 1985 y radicado en Berlín, explora en sus obras la intersección entre programas informáticos y errores gráficos, creando objetos autónomos en un entorno virtual sin principio ni final, caracterizado por texturas macro y superficies imposibles; una propuesta que reflexiona sobre los nuevos paradigmas de la cultura digital desde una perspectiva metafísica, colorida y caótica.

Los últimos trabajos del artista, que ha ofrecido charlas y performances en espacios como el Centro Pompidou, son una original combinación de tecnología y abstracción dinámica que renueva los recursos digitales tridimensionales. Los ha presentado en IRCAM, Manifeste, Sonar+D, NYU Berlin/Tokio y sus obras se han mostrado en certámenes internacionales como The New Infinity, Berliner Festspiele, Immersion y CTM/transmediale, entre otros.

Su práctica explora la materialidad de lo digital a través de universos abstractos donde las superficies parecen convertirse en esculturas. En sus piezas, lo algorítmico adquiere textura, densidad y hasta latido propio. Lo que vemos nos hace dudar de si estamos frente a metal, plástico o pura simulación: la imagen deja de ser plana y empieza a comportarse como materia, que parte del diseño industrial.

Sus imágenes son conocidas por su estética abstracta y futurista y su capacidad para crear entornos profundamente inmersivos. Se mueve entre la cultura del remix y el desarrollo de proyectos audiovisuales en tiempo real, en los cuales fusiona influencias de diferentes contextos. La narrativa de Lucas Gutiérrez gira en torno a distopías y miedos sociales actuales desde un lenguaje metafísico lleno de caos y color. Su sitio Web es extraodinario, muy dinámico y completo. Aquí pongo el enlace y una entrevista muy interesante en la revista digital Planeta Urbano.

https://elplanetaurbano.com/2026/03/lucas-gutierrez-la-textura-del-algoritmo-siempre-se-asocia-lo-tecnologico-con-algo-superficial-o-sin-alma/

https://lucasgutierrez.com/. Acá se aprecia muy bien su estética y el estilo dinámico de su obra. Vale la pena estrar y disfrutar.

Shaw y el futuro

Hoy pongo una hermosa frase del famoso escritor, dramaturgo y poeta irlandés, premio Nobel de literatura en 1925, George Bernard Shaw (1856-1950).

"No nos hace sabios el recuerdo de nuestro pasado, sino la responsabilidad de nuestro futuro".

El pasado y la historia son importantes, pero el futuro hay que hacerlo. 

Sobre la gobernanza digital y las imágenes sintéticas (2/2)

Un aspecto importante a considerar en el caso del uso indiscriminado de imágenes sintetizadas es cómo evitar que violen la privacidad individualk y violenten los derechos personales o colectivos. La gobernanza digital aplicada al control, supervisión o regulación de las imágenes generadas con inteligencia artificial (IA) es, en consecuencia, un tema muy relevante y en desarrollo actualmente.

Podemos revisar cómo se aplica:

1. Normativas y políticas claras. Se crean leyes y regulaciones que establecen qué tipo de imágenes generadas por IA están permitidas, cuáles podrían considerarse ilegales (por ejemplo, imágenes que promuevan el odio, la discriminación o la violencia), y cómo deben tratarse los derechos de autor o la privacidad.

2. Transparencia y etiquetado. Una práctica común es exigir que las imágenes generadas por IA sean etiquetadas claramente como tales para evitar la desinformación o el engaño. Esto forma parte de la gobernanza para garantizar que los usuarios sepan cuándo están viendo contenido manipulado o generado artificialmente.

3. Supervisión ética. Se establecen comités o grupos especializados que evalúan el impacto ético de estas tecnologías y sus usos, y proponen guías o recomendaciones para su aplicación responsable.

4. Control técnico y seguridad. Se implementan mecanismos tecnológicos para detectar imágenes falsas o manipuladas (deepfakes), y prevenir su uso fraudulento o malintencionado.

5. Participación y colaboración. La gobernanza digital promueve la participación de diferentes actores (gobiernos, empresas tecnológicas, expertos, sociedad civil) para que las regulaciones sean inclusivas y efectivas.

6. Protección de derechos. Se asegura la protección de derechos humanos, como la privacidad y la reputación, cuando se utilizan imágenes generadas por IA.

De esta forma, la gobernanza digital busca establecer un marco que permita aprovechar las ventajas de la IA para crear imágenes, pero minimizando riesgos asociados como la desinformación, violaciones a la privacidad o usos maliciosos. No obstante, sigue estando presente el asunto coercitivo y de regulaciòn, que puede derivar en censura y control punitivo. Es un problema candente, que recién está en la palestra.  

Sobre la gobernanza digital y las imágenes sintéticas (1/2)

Este es un tema muy actual y con muchas implicaciones hoy día: el enorme desarrollo que ha experimentado la difusión de imágenes visuales e incluso productos audiovisuales sintetizados con el uso de inteligencia artificial.  Este crecimiento ha resultado en la proliferaciòn de noticias falsas (fake news) y suplantaciones (deepfakes) que retan la credibilidad y el sentido ético de la comunicación. En este sentido surge una nueva interrogante: ¿hay que controlar, regular o supervisar el uso de la IA en este tipo de imágenes? Entonces, ¿es posible establecer alguna forma de gobernanza de tipo digital para esta tendencia actual?

La gobernanza digital se refiere al conjunto de normas, políticas, procesos y mecanismos que regulan el uso, gestión y desarrollo de las tecnologías digitales y la información en una organización, comunidad o país. Su objetivo principal es asegurar que las tecnologías digitales se utilicen de manera eficiente, segura, ética y transparente para beneficiar a todos los actores involucrados.

En un contexto más amplio, la gobernanza digital abarca aspectos como:

- La regulación del acceso y uso de internet y otras plataformas digitales.

- La protección de datos personales y la privacidad.

- La ciberseguridad.

- La inclusión digital para que más personas puedan acceder y aprovechar estas tecnologías.

- La participación ciudadana a través de medios digitales.

- La transparencia y rendición de cuentas en el gobierno y en organizaciones mediante herramientas digitales.

Ahora bien, se puede pensar en extender la normativa para que abarque con precisión, justamente, el uso ético de la IA en las imágenes y videos sintetizados. Es por supuesto un tema polémico, porque raya con la censura y el control político, pero es necesario algún tipo de regulación o limitación en este sentido, porque cada vez más vemos como se hace patetente el manejo indiscriminado de rostros, espacios y hechos reales para presentar noticias no ciertas y acciones irreales o falsas, que son fuente de mentiras y desinformación. En la publicación de mañana veremos algunas propuestas para revisar esta compleja situación. 

Imaginario paisaje de globos y montañas en ilustración 3D

Esta imagen que muestro hoy es otro ejemplo de arte digital hecho con programas gráficos de ilustración 3D. Es una representación de un paisaje imaginario, con globos aerostáticos y palacios elevados, hallada en la Web. 

Un sorprendente corto con IA sobre el héroe chino Huo Qubing

A comienzos de marzo de 2026, Yang Hanhan, la directora de AIGC, de 35 años de Wuhan, capital de la provincia de Hubei en el centro de China, se sorprendió al descubrir que un cortometraje generado por inteligencia artificial sobre el antiguo general chino Huo Qubing, lanzado por su equipo apenas un mes antes, se había vuelto viral en el extranjero de manera silenciosa. En la película, no solo se despliegan escenas épicas de guerra una tras otra, sino que incluso los detalles, como el polvo arremolinado en una carga por el desierto, la tensión de los caballos de guerra relinchando y la sutil fruncida de ceño del protagonista, están representados con una delicadeza notable. Estos elementos rompen el estereotipo público del contenido producido por IA como tosco y de baja calidad.

El espectador internacional quedó cautivado por el espíritu juvenil y la devoción patriótica de Huo, así como por la estética oriental presentada a través de la IA. Sin embargo, este proyecto fue completado por un equipo de apenas tres personas, con solo 48 horas de trabajo y aproximadamente 3,000 yuanes (aproximadamente 435 dólares estadounidenses) en costos de computación, según Yang. "Producir un cortometraje de cuatro minutos en 48 horas se está convirtiendo en el estándar de la industria", afirma, agregando que a medida que la tecnología de IA continúa evolucionando y avanzando, la creación de cine y televisión de China y sus exportaciones culturales están siendo redefinidas. 

A principios de 2025, Yang no tenía experiencia profesional en la industria del cine o la televisión. A medida que las plataformas de video con IA evolucionaban rápidamente, ella probó herramientas de video con IA por primera vez mientras promocionaba la especialidad de Wuhan, los "reganmian" o fideos secos y calientes. "Al principio, ninguno de nosotros tenía experiencia. Nos llevó más de una semana, entre cuatro personas, armar un video corto de un minuto", dijo. "El video no era excelente, pero vi la esperanza para esta industria".

Durante el último año, el equipo de Yang ha llevado a cabo una investigación profunda sobre una variedad de herramientas de creación de imágenes y videos con IA, tanto nacionales como internacionales, optimizando continuamente sus indicaciones y superando desafíos fundamentales en la creación con IA, como la coherencia de los personajes y la coherencia visual. A finales de enero de este año, Yang completó el guion del cortometraje Huo Qubing. Su equipo de tres se repartía claramente sus tareas: uno se encargaba de la dirección y la escritura, otro de la generación y edición de IA, y el tercero de la música y los efectos de sonido. Concentraron su energía durante cuatro días, trabajando un total de 48 horas, para completar el proyecto. "En la fase de producción de vídeo, primero generamos unas 1.700 imágenes con IA, seleccionamos 90 como storyboards para producir unos 500 clips de vídeo, y luego editamos, coordinamos y refinamos meticulosamente el metraje para dar vida a nuestra visión del joven héroe", explicó Yang. "De hecho, aún nos queda un camino técnico por delante antes de poder alcanzar nuestro sueño de crear una película cinematográfica con IA", afirmó, "pero el verdadero valor de la IA es liberar a los creadores de tareas tediosamente repetitivas, permitiéndoles dedicar más tiempo a ideas y a la narrativa. Al fin y al cabo, lo que realmente determina la calidad de una obra sigue siendo la estética, la emoción y el pensamiento del creador".

El equipo de Yang ahora cuenta con 20 miembros, con diversos antecedentes que van desde la interpretación musical y el diseño de productos hasta incluso la mecánica automotriz. "La IA empodera a cualquiera que tenga una historia para perseguir su sueño de hacer películas. Creo que esta es la mejor era para los narradores", dijo. Ella espera que su equipo desarrolle una serie de cortometrajes protagonizados por héroes chinos, como Yue Fei, Xin Qiji y Hua Mulan, que muestren sus historias y la profunda cultura china que aportan al mundo. Aquí pongo el video, que está en idioma chino, pero para apreciar la realización, basta, pues las imágenes hablan por sí solas. Este producto audiovisual puede redefinir la industria, el negocio, la estética y el futuro del cine. ¡Es un fenómeno impresionante!

La creadora, Yang Hanhan

Deep Learning y LeCun

En una entrada anterior hablé sobre el aprendizaje profundo o "Deep Learning", señalando qué representa y cómo ha ido evolucionando. En principio, es un concepto muy ligado al desarrollo de la inteligencia digital y que consiste en una forma de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de datos. Uno de los más destacados investigadores y pioneros en este campo es Yann LeCun, un informático franco-estadounidense especializado en aprendizaje automático, visión por computadora y neurociencia computacional, que además formó parte de la directiva de Meta en algún momento.

El Deep Learning, según LeCun, es un enfoque del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas con múltiples capas para aprender representaciones complejas de datos de manera jerárquica, inspiradas en el cerebro humano. Lo describe como modelos computacionales con varias capas de procesamiento que extraen abstracciones progresivas de grandes volúmenes de datos, revolucionando campos como el reconocimiento de imágenes, voz y lenguaje mediante retropropagación. Según este proceso, transforma IA en reconocimiento de objetos, segmentación semántica y más, con impacto en robótica y neurociencia computacional.

Estas propuestas surgen de las redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés) son un tipo de red neuronal artificial diseñada para procesar datos estructurados como imágenes, inspiradas en el sistema visual humano. LeCun las desarrolló en la década de 1980, popularizando su uso con el modelo LeNet en 1989 para reconocer dígitos manuscritos mediante convoluciones y retropropagación y la aplicó en convoluciones aprendibles, superando limitaciones previas como el Neocognitron de Fukushima. LeNet-5, su arquitectura icónica de 1998, revolucionó el reconocimiento óptico de caracteres y sentó bases para el deep learning moderno en visión por computadora.

Las redes neuronales convolucionales de LeCun tienen aplicaciones modernas en visión por computadora, diagnóstico médico y vehículos autónomos, entre otros. Estas se basan en arquitecturas como LeNet, evolucionadas a modelos como ResNet y EfficientNet para procesar datos visuales complejos con alta precisión. Esta es una forma de Deep Learning actual usado por los programas de IA. Por ejemplo, en la visión por computadora, que se usa en clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación semántica, como en redes sociales para organizar fotos o en comercio minorista para escanear estanterías. También se aplica para la conducción autónoma, pues detectan señales y peatones en tiempo real para decisiones seguras.

En salud y biomedicina este Deep Learning con CNN se aplica en imágenes médicas, analizan radiografías, mamografías y tomografías para detectar tumores con AUC superior al 0.95, acelerando diagnósticos y planificación de tratamientos. También apoyan descubrimiento de fármacos prediciendo propiedades moleculares desde estructuras químicas.

Este desarrollo es muy importante hoy en día, están también presentes en otras áreas, pues procesan audio para asistentes como Siri o Alexa, reconociendo palabras clave y comandos de voz, o en análisis de video y predicción de comportamientos, como riesgos de enfermedades o patrones de clientes en tiendas, locales y espacios públicos. Estos avances siguen cambiando nuestra forma de vida. 

Falso esqueleto fósil de Mamut... con IA

A finales de 2024 y principios de 2025, varias imágenes virales afirmaban mostrar el esqueleto perfectamente conservado de un mamut recién excavado en un "importante yacimiento arqueológico de Norteamérica". ¡Falso totalmente! Pura inteligencia artificial.

Ciertos detalles delataban que era un fake de IA. El esqueleto mostraba algo anatómicamente imposible: trompa y orejas formadas por huesos. En los mamuts reales (como en los elefantes modernos), la trompa no contiene ningún hueso, está compuesta únicamente por músculo —más de 40.000 músculos, sorprendentemente—. Las orejas tampoco tienen estructura ósea externa.

Además, en una de las fotos el esqueleto aparecía con tres colas distintas sobresaliendo de su parte trasera, y las costillas tenían ramificaciones extrañas que no corresponden a la anatomía real de un mamut . Otro factor: un esqueleto recién "excavado" no puede mantenerse en pie por sí solo; los museos necesitan complejos soportes metálicos para montar estas estructuras.

Sin duda, hoy más que nunca hay que estar pendientes y atentos, porque lamentablemente con la viralización, todo circula de forma desbocada, gracias a la descontrolada función de "reenviar" en las redes sociales. Por eso, hablar de gobernanza digital en el espectro de las imágenes creadas sintéticamente, es un tema que no puede dejar de ser abordado.