Los vídeos de animales con inteligencia artificial socavan la ciencia y la confianza en la vida silvestre
Un número cada vez mayor de videos de animales generados por inteligencia artificial están circulando en las redes sociales, y los investigadores dicen que estos videos fabricados están remodelando silenciosamente la comprensión del público sobre la vida silvestre real. La preocupación no es sólo que estos vídeos sean falsos, sino que presenten comportamientos imposibles o inventados como si fueran un hecho documentado.
de acuerdo a noticias europeasLos científicos que estudian esta tendencia advierten que las imágenes compuestas de animales haciendo cosas que nunca hacen en la naturaleza están obteniendo millones de visitas y se confunden con contenido documental genuino. Creen que el problema se ve agravado por la velocidad con la que se difunden los clips. Una falsificación dramática y bien coreografiada viaja más rápido que una corrección lenta y precisa, y cuando alguien la señala, la impresión equivocada ya está grabada en la mente de los espectadores que nunca la verán retractada.
Lo que lo distingue de las formas más antiguas de medios manipulados es la escala y la facilidad de producción. Ya no necesitas imágenes de animales reales para crear un clip convincente. El generador de texto a video puede convocar a un leopardo de las nieves, un pulpo o un elefante recién nacido a pedido, con iluminación y movimiento sensibles, y la salida es lo suficientemente buena como para que un espectador casual que se desplaza tenga pocas posibilidades de notar la diferencia. Los investigadores dicen que esto erosiona la base de confianza en la que se basan las imágenes legítimas de vida silvestre.
La fotografía de vida silvestre siempre se basa en una promesa específica: estás ahí, los animales son reales, el momento sucede. Esta autenticidad es el valor total del género y es algo que las películas compuestas destruyen. Cuando el público ya no cree que las impresionantes imágenes de animales sean reales, la duda refleja se apodera de aquellos que trabajaron tan duro, paciente y costosamente para capturar la realidad. El fotógrafo que pasó semanas esperando un fotograma ahora competirá por la atención con alguien que escriba un mensaje en treinta segundos, y ambos se reproducirán automáticamente en el mismo feed.
Las preocupaciones más profundas planteadas por los investigadores son conductuales más que estéticas. La edición ficticia puede crear interacciones ficticias entre especies que nunca ocurren, exagerar la agresión o representar escenas “bonitas” que tergiversan cómo viven realmente los animales. Esta imagen distorsionada puede influir en las actitudes del público hacia la protección de los animales, promover malentendidos sobre qué animales son peligrosos o inofensivos e incluso afectar el comportamiento de las personas en presencia de animales salvajes reales. También contamina el registro informal en el que muchas personas confían para comprender el mundo natural, ya que una falsificación viral puede compartirse, incrustarse y citarse mucho después de que la gente recuerde sus orígenes. Es un problema que la industria todavía está luchando por resolver, ya que los estándares de origen de contenido impulsados por los fabricantes de plataformas y cámaras aún están lejos de ser universales.
Actualmente no existen soluciones técnicas claras y las herramientas de detección a menudo van por detrás de los generadores que intentan detectar. Esto hace que la credibilidad de las discográficas, las plataformas que proporcionan información sobre la procedencia y los fotógrafos y medios de comunicación acreditados que pueden dar fe del contenido que fotografían sean aún más importantes. La alternativa es que el leopardo real y el leopardo generado tuvieran exactamente el mismo aspecto y el público desconfiaría de cualquiera de los dos.
