Microsoft pone a prueba la capacidad humana para distinguir imágenes reales y creadas por IA

Las diferencias entre lo real y lo artificial parecen diluirse día a día en el entorno digital actual. Este fenómeno ha motivado a Microsoft a organizar un desafío a escala global, invitando a miles de internautas a poner a prueba su habilidad para distinguir entre fotografías tomadas por cámaras reales y creaciones generadas por inteligencia artificial.

El experimento desarrollado por Microsoft, accesible a través del juego ‘Real or Not Quiz’, se consolida como uno de los mayores retos visuales online del momento. El sistema expone al usuario a imágenes diversas —algunas auténticas, otras fabricadas con IA— y le pide que decida en cada caso si la fotografía es real o sintética. El objetivo: explorar hasta qué punto confiamos en nuestro propio criterio visual en la era de la inteligencia artificial.

Un reto global que revela nuestras limitaciones

La mecánica del test es sencilla: el participante observa una selección de imágenes y debe clasificarlas como reales o generadas por IA. En total, la base de datos manejada por Microsoft reúne unas 287.000 fotografías, entre las que se mezclan capturas fidedignas con contenidos creados mediante los motores de generación visual más avanzados (como DALL-E 3, Midjourney v6, Stable Diffusion, Amazon Titan, y variantes de GANs).

Lo sorprendente es la escasa capacidad de los usuarios para acertar. Más de 12.500 personas han completado el test, y la media de aciertos ronda apenas el 62% o 63%. Esta cifra demuestra que, a día de hoy, identificar correctamente el origen de una imagen no es mucho más fácil que adivinarlo al azar. La calidad de las fotos artificiales ha alcanzado un nivel que pone en jaque incluso a los usuarios más experimentados.

Los resultados se recogen y analizan automáticamente, permitiendo a cada participante contrastar su propio desempeño con el del conjunto de usuarios. Basta con acceder al enlace https://www.realornotquiz.com/ para enfrentarse a 15 imágenes cada vez y descubrir lo imprecisa que puede ser nuestra mirada.

¿Por qué nos cuesta tanto distinguirlas?

La explicación va mucho más allá de simples errores en la generación. Los modelos de IA han perfeccionado su técnica hasta imitar con enorme precisión las texturas, luces y composiciones típicas de la fotografía tradicional. De hecho, una parte relevante de los aciertos se consigue hoy en día gracias a que algunos usuarios han aprendido a reconocer patrones visuales recurrentes —como el tipo de desenfoque, la paleta de colores o la nitidez— característicos de ciertos generadores de imágenes.

No obstante, la tarea se complica si la imagen generada parte de una fotografía auténtica ligeramente modificada o si se simulan “imperfecciones” típicas de cámaras reales. En estos casos, la tasa de aciertos desciende hasta un 21-23%, lo que refleja nuestro limitado margen para desenmascarar al artificio digital.

Algunas fotografías reales que se muestran en el test resultan más engañosas que las propias creaciones de IA. Las imágenes de entornos militares, escenas urbanas inusuales o con iluminación extrema suelen confundir más a los participantes, que tienden a calificarlas como falsas por sus características poco habituales.

Humanos frente a máquinas: la ventaja de los algoritmos

En paralelo a la prueba realizada con usuarios, Microsoft sometió la misma batería de imágenes a su detector automático de contenido generado por IA. El contraste es abrumador: mientras los participantes humanos raras veces superan el 63% de acierto, el sistema de detección alcanza tasas superiores al 95% en cualquier categoría de imágenes.

Esto revela no solo la brecha existente entre la evolución tecnológica y nuestra percepción, sino también la importancia creciente de herramientas automáticas de verificación visual en un contexto donde la desinformación basada en imágenes sintéticas se extiende con rapidez. El problema es que estas soluciones aún no son accesibles para todos ni están presentes en la mayoría de plataformas digitales.

Por ello, Microsoft insiste en la necesidad de introducir marcas de agua y sistemas de verificación sólidos para que los usuarios puedan identificar el origen real de una imagen y no depender únicamente de su intuición visual.

¿Qué imágenes nos engañan más?

El análisis revela un patrón interesante: las personas tienden a acertar más en retratos humanos, posiblemente porque nuestro cerebro está entrenado para notar detalles y errores en los rostros. Sin embargo, la identificación falla estrepitosamente en paisajes, objetos y escenas cotidianas, donde la IA logra camuflarse con mayor facilidad. Además, las imágenes de baja resolución o aquellas guardadas con nombres genéricos tienden a pasar desapercibidas como posibles fakes.

Los propios investigadores de Microsoft descubrieron que aquellos usuarios que utilizan habitualmente herramientas generativas desarrollan cierta “intuición” para reconocer patrones y texturas. Pero, en líneas generales, la calidad técnica de los nuevos modelos hace que los errores sean mínimos y resulte casi imposible distinguirlos sin ayuda tecnológica.

Cualquier internauta puede enfrentarse al desafío y medir su capacidad visual accediendo a Real or Not Quiz. Se presentan 15 imágenes al azar de la enorme base de datos, y los resultados varían en cada partida. El objetivo es constatar si realmente somos capaces de fiarnos de nuestro ojo ante el avance imparable de la inteligencia artificial.

La experiencia es tan educativa como reveladora: la frontera entre lo verdadero y lo artificial es cada vez más borrosa, y la necesidad de alfabetización visual crece a la par que las capacidades de los sistemas generativos. Solo con nuevas herramientas y mayor concienciación podremos afrontar los retos de esta nueva era digital, en la que hasta una simple foto puede poner en jaque nuestra confianza.