La proliferación de archivos audiovisuales alterados o generados por IA ha impulsado el desarrollo de tecnologías capaces de identificar contenidos sintéticos con mayor precisión.
En este escenario, la firma especializada en verificación de la autenticidad digital Pangram ha lanzado un sistema de análisis de video orientado a detectar manipulaciones dentro de los archivos. La herramienta procesa el material fotograma por fotograma para señalar las modificaciones introducidas por algoritmos, lo que permite diferenciar de forma clara entre secuencias creadas por completo mediante IA y aquellas que han recibido alteraciones parciales. Para facilitar el diagnóstico visual, el software despliega un mapa de calor que resalta las franjas exactas del video modificadas, con un índice de precisión declarado por la empresa que supera el 98%.
El avance de estas tecnologías responde a un reto estructural en la verificación de información. Sobre este punto, Mirko Vicenzotto, especialista de la firma de investigación forense Axerta, destaca que la IA no solo simplifica la creación de falsificaciones, sino que introduce un margen de duda razonable respecto a la autenticidad de grabaciones legítimas. Esta realidad ha llevado a despachos técnicos y de análisis forense digital a incorporar soluciones de detección de deepfakes dentro de los protocolos orientados a validar evidencias audiovisuales y descartar alteraciones en procesos de investigación.
A la par de las metodologías forenses que analizan el contenido una vez publicado, la industria tecnológica promueve marcos de trazabilidad desde la fase de creación. El principal esfuerzo coordinado en esta materia corresponde a la Coalition for Content Provenance and Authenticity, un consorcio global impulsado por organizaciones como Adobe, Microsoft, Google, Intel, Sony y la BBC.
El estándar abierto de esta alianza utiliza el mecanismo denominado Content Credentials, el cual añade al archivo digital una etiqueta criptográfica no modificable que registra la procedencia original del contenido, el historial de ediciones aplicadas y la intervención de herramientas de IA desde la toma inicial o la generación por código.
Fuente: Web. Editado por CDOL
