Cómo saber si un vídeo es falso en la era de la IA (técnicas + herramientas)

Imagina que estás en una videollamada de trabajo con varios ejecutivos de tu empresa.

Durante la llamada, el director financiero te pide que transfieras 24.000 € a una cuenta concreta.

Tú haces la transferencia… y unas horas después, te arrepientes.

Porque quien te dio esa orden no fue el director financiero, sino una IA de vídeo que se “infiltró” en la llamada y se hizo pasar por él, imitando a la perfección su aspecto y su voz. Y tú te has tragado el anzuelo enterito.

Esta historia no me la he inventado.

Es lo que le ocurrió en febrero de 2024 a la empresa británica Arup… solo que a ellos no les estafaron 24.000 €, sino 24 millones.

Este caso ilustra perfectamente el peligro de los deepfakes generados con inteligencia artificial.

Un peligro que no deja de crecer y ante el que los investigadores debemos estar muy alerta.

Entre otros motivos, porque podrían llegar a colarnos evidencias falsas generadas por inteligencia artificial.

Por eso aquí te voy a explicar:

• En qué debes fijarte para detectar que un vídeo se ha generado con IA.
• Dos herramientas que pueden ayudarte (y mucho) a realizar este análisis.

Vamos allá.

 

👉 ¿Quieres saber si un vídeo es falso? Cómo analizarlo paso por paso

Antes de meternos en harina, es importante que tengas claros los conceptos básicos.

Para empezar:

Las imágenes, audios y vídeos falsos generados mediante IA se denominan “deepfake”.

Y dentro de esta categoría general, hay dos tipos de deepfake que se usan para suplantar la identidad de una persona:

• Deepface: fotos o vídeos donde aparece una persona.
• Deepvoice: una voz creada mediante IA que imita la de una persona real. Esta voz se puede utilizar junto a un deepface, o superponerse a un vídeo real.

La cuestión es: ¿cómo saber si estás ante un vídeo generado por IA o no?

Te doy algunos trucos.

 

✅ [Banderas rojas de deepfakes] 6 señales de que estás ante un vídeo falso

Las inteligencias artificiales han evolucionado a pasos agigantados en los últimos años, y cada vez cuesta más diferenciar un deepfake de un vídeo real.

Aun así, siguen cometiendo errores que un ojo entrenado puede detectar.

Por ejemplo:

 

➡️ 1. Fíjate en la mirada

Los ojos humanos siguen siendo una de las asignaturas pendientes de las IAs.

Fíjate si la persona del vídeo:

• Parpadea muy poco o con demasiada frecuencia.
• Cierra cada párpado a diferente velocidad.
• Tiene una mirada “vacía”.
• Mueve los ojos de manera poco natural.

Cualquiera de estas señales indica que podrías estar ante un vídeo generado por IA.

 

➡️ 2. Desajustes entre el movimiento de la boca y la voz

Las inteligencias artificiales son muy buenas generando voz humana… pero el doblaje no se les da tan bien. 😉

Por eso en bastantes deepfakes:

• Los labios y la voz no están sincronizados.
• El movimiento de la boca no concuerda con lo que dice la voz (esta es una señal muy clara de que han cogido un vídeo real y le han superpuesto una voz creada con IA).

Seguimos.

 

➡️ 3. Gestos faciales muy rígidos

Las personas hacemos muchos microgestos cuando hablamos:

• Elevamos o fruncimos las cejas.
• Se nos forman arrugas en la comisura de los ojos y la boca.
• Apretamos la boca.
• Nos pasamos la lengua por los labios.

Además, solemos hacer estos gestos de forma asimétrica (sonreímos más por un lado de la cara, levantamos las cejas a diferentes alturas, etc.).

Estos son detalles muy sutiles que a la IA todavía le cuesta emular.

Si la persona que sale en el vídeo apenas gesticula, o que sus gestos son perfectamente simétricos… sospecha.

 

➡️ 4. Sombras y luces que no tienen sentido

Otro error común de los vídeos con IA es que la iluminación hace “cosas raras”.

Por ejemplo:

• La luz incide en el cuerpo desde un lado, y en la cara desde el otro.
• Hay sombras que no tienen sentido teniendo en cuenta desde dónde viene la luz.

Estos errores se notan, sobre todo, si la persona se mueve o si hay cambios de plano (la cámara se acerca o se aleja).

 

➡️ 5. Aberraciones y errores visuales

No, cuando hablo de “aberraciones” no me refiero a que la persona tenga dos narices o siete dedos (aunque tampoco va muy desencaminado). 😉

A las IAs todavía les cuesta afinar los detalles más pequeños, por eso es habitual que en los deepfakes aparezcan:

• Fogonazos de color que aparecen y desaparecen.
• Bordes de objetos que se difuminan.
• Elementos que parpadean, se duplican o se emborronan (por ejemplo, la persona mueve la mano y durante un microsegundo, su dedo índice se divide en dos).

Muchas veces estos errores apenas duran un parpadeo.

Por eso, para detectarlos resulta útil contar con herramientas que te permitan analizar el vídeo frame a frame (luego te hablaré sobre algunas).

 

➡️ 6. Falta de modulación en la voz

Otra señal común: la voz de la persona suena “vacía”.

El tono es monótono, apenas hace inflexiones en las palabras y no transmite ningún tipo de emoción.

Este tipo de errores saltan al oído en cuanto te paras a escuchar con suficiente atención.

 

✅ Dos herramientas para diseccionar un vídeo (y averiguar si es real)

A nada que hayas investigado un poco en el tema de los deepfakes, sabrás que existen herramientas específicas para detectar este tipo de falsificaciones.

El problema es que la mayoría no son del todo fiables.

Por eso, de momento la mejor opción sigue siendo el análisis humano. Pero sí hay algunas herramientas que te pueden asistir en este análisis.

Te cuento dos de mis favoritas.

 

➡️ 1. InVID

InVID se creó originalmente como una herramienta de verificación para periodistas, pero con el tiempo ha demostrado ser igual de útil para los investigadores.

Con InVID puedes:

• Recabar información relativa al vídeo, como la fecha de publicación (esto puede ayudarte a saber si es el original o una versión editada de otro vídeo), comentarios destacados (a veces los propios usuarios detectan señales de que el vídeo es falso y te ahorran parte del trabajo), dónde está publicado (por si es una cuenta sospechosa), etc.
• Separar los fotogramas de un vídeo para analizarlos por separado. Esto te puede ayudar a identificar errores visuales.
• Obtener los metadatos.

Además, también puedes realizar una búsqueda inversa a partir de un fotograma concreto.

Así podrías descubrir, por ejemplo, en qué páginas se ha publicado ese vídeo y si hay alguna versión más antigua que la que tú has encontrado (señal de que ha sido editado a posteriori).

Aquí te dejo un tutorial sobre InVID.

 

➡️ 2. YouTube Data Viewer

Si ese vídeo sospechoso que has encontrado está en YouTube, esta herramienta te vendrá de perlas.

Con YouTube Data Viewer puedes:

• Saber la hora exacta a la que se subió.
• Acceder a todas las miniaturas que ha tenido el vídeo (para saber si se han manipulado después de subirlo).
• Realizar búsquedas inversas a partir de esas miniaturas.

Si te interesa, en mi blog tengo también un post explicándote cómo usar YouTube Data Viewer.

 

✅ Extra: Si tienes dudas… verifica el contenido por otras vías

Los consejos que te he dado a lo largo del post te pueden ser útiles para detectar un deepfake, pero ten en cuenta dos cosas:

• Varios de los errores que te he contado que comete la IA se pueden arreglar (o al menos, disimular) con edición de vídeo tradicional.
• Además, las IAs siguen evolucionando, y cada vez será más complicado diferenciar un deepfake de un vídeo real.

Con esto no pretendo desmoralizarte, pero sí recordarte que hay que estar en guardia.

¿Qué hacer entonces?

Utilizar otras fuentes de información para verificar que el contenido de ese vídeo que has localizado es real.

Te pongo un ejemplo.

Imagina que circula un vídeo en redes de un personaje famoso que ha protagonizado una pelea en una discoteca.

La calidad del vídeo es bastante mala, lo cual podría significar que la cámara que grabó el vídeo no tenía mucha resolución… o que alguien con malas intenciones le ha bajado la calidad a propósito para que no se note que es falso. 😉

Lo bueno es que, si esa pelea ocurrió realmente, habrá más pruebas en Internet.

Por ejemplo, puedes:

• Buscar perfiles de otras personas que estuvieron en la discoteca esa misma noche, y comprobar si alguna subió otro vídeo diferente del suceso.
• Realizar búsquedas avanzadas (tanto en Google como en redes) para buscar publicaciones que hagan referencia a esa pelea (otro vídeo, un tweet…).

Si de verdad ocurrió, seguro que encuentras más evidencias.

Y si no… sospecha. 😉

 

👉 Aplica estos consejos y no dejes que la IA te cuele un vídeo falso

Si te quedas con una sola idea después de leer este artículo, que sea esta:

La IA está avanzando muy rápido, y el riesgo de que nos cuelen una evidencia falsa cada vez es más real.

Por eso, como investigadores, tenemos que estar muy alerta y ser capaces de verificar (y blindar) las evidencias que encontremos.

Y aquí nuestras mejores aliadas son las técnicas de investigación con fuentes abiertas (OSINT) en Internet.

¿Por qué?

Porque con OSINT puedes:

• Recabar muchísimos datos (tanto para corroborar si un vídeo es real, como para reforzar esa prueba y que no queden dudas de su veracidad).
• Sin depender de terceros (es información que puedes recabar tú mismo).
• En muchos casos, sin necesidad de recurrir a herramientas especializadas (las herramientas OSINT pueden ser útiles, pero lo más importante es dominar las técnicas de investigación).

Y en mi academia, OSINT Revolution, te enseño a hacer todo esto.

Al entrar en OSINT Revolution tendrás acceso a todas las formaciones que he ido creando con el tiempo (así como a las que crearé en el futuro), donde te enseño a:

• Diseñar una metodología de investigación que te permita avanzar sin perderte en cualquier caso.
• Entender cómo fluye la información en Internet y cómo recabar cualquier dato que necesites.
• Las principales técnicas OSINT que usamos los investigadores, y que te permitirán moverte a través del caos de datos sueltos de la red.

Aquí tienes toda la información y el acceso a OSINT Revolution.

Con esto me despido.

Espero que este artículo te haya resultado útil y que te permita identificar un deepfake la próxima vez que te cruces con uno.

Si te ha quedado cualquier duda, puedes dejármela en los comentarios y te la responderé encantado.

Como decía Sherlock Holmes: ya conoces mis métodos, ahora aplícalos. 😉

 

REFERENCIAS

https://oai.e-spacio.uned.es/server/api/core/bitstreams/51394d4d-2872-4559-94e4-cd6947e1c9f0/content

https://guides.library.illinoisstate.edu/evaluating/deepfakes

https://www.ibm.com/think/x-force/detecting-preventing-deepfake-attacks-in-wild