Deepfakes en campaña: cómo identificar videos y audios falsos creados con inteligencia artificial

En época de elecciones presidenciales en Colombia, los deepfakes de candidatos circulan en redes sociales y pueden influir en las decisiones de los votantes.

Por eso es clave que comprendas qué son estos videos y audios generados con inteligencia artificial, cómo identificarlos y qué herramientas existen para combatirlos.

Qué es un deepfake y por qué importa en campaña

Un deepfake es un video, audio o imagen creado o manipulado con inteligencia artificial para hacer que una persona parezca decir o hacer algo que nunca ocurrió.

En el contexto electoral, esta tecnología puede usarse para distorsionar las posiciones de un candidato, fabricar declaraciones falsas o dañar la reputación de una figura política ante millones de votantes.

McAfee señala que “Debido a que los deepfakes pueden parecer tan increíblemente reales, dificultan la confianza en lo que se ve o se escucha en línea. Pueden hacerte más vulnerable a las estafas y la desinformación”.

Cómo identificar un deepfake

Para identificar un deepfake, sea un audio o un video, debes estar atento a cinco dimensiones: fecha y contexto, expresiones faciales, parpadeo y reflejos oculares, tono de voz y fuente.

Fecha y contexto.

La primera pregunta ante cualquier contenido sospechoso es cuándo y dónde ocurrió supuestamente lo que muestra.

Verifica si la fecha del video coincide con la agenda pública del candidato: ¿estaba en ese lugar ese día? ¿Hay cobertura de otros medios del mismo evento? Busca el video en Google Images para rastrear si el material apareció antes en otro contexto o con un contenido diferente.

Esa búsqueda inversa puede revelar en segundos si se trata de una grabación reciclada o sacada de contexto.

Abre también varias pestañas del navegador y contrasta lo que afirma el video con fuentes independientes.

Expresiones faciales, parpadeo y reflejos oculares.

La Unión Europea señala que se han propuesto varios métodos para detectar automáticamente videos falsos de personas, entre ellos la detección de cambios en las cejas, el análisis de parpadeos y movimientos oculares, y los reflejos especulares corneales inconsistentes, es decir, la falta de coherencia en el reflejo de la luz ambiental en el ojo.

En la práctica, esto se traduce en señales observables a simple vista:

• Parpadeo anormal: una persona parpadea entre 10 y 20 veces por minuto. Los deepfakes parpadean con demasiada frecuencia, con demasiada poca, o de forma asimétrica, con un ojo que no sigue el ritmo del otro.

• Mirada vidriosa o fija: los ojos pueden parecer inexpresivos o “muertos”, sin seguir de manera natural el movimiento de la cámara o del entorno.
• Reflejos inconsistentes: en una fotografía o video real, ambos ojos reflejan el mismo entorno. En un deepfake, los reflejos en cada ojo suelen diferir o resultar antinaturales. Ampliar la imagen sobre los ojos permite detectar esta anomalía.
• Expresiones congeladas: los deepfakes reproducen mal las emociones. Las sonrisas parecen rígidas y las arrugas finas que aparecen en un rostro real al expresarse están ausentes, lo que da un aspecto similar al de alguien con bótox.

• Desincronización labial: un retraso de apenas cien milisegundos entre el audio y el movimiento de los labios es perceptible a simple vista. Presta atención especial a la pronunciación de sonidos como m, f o t, donde los deepfakes suelen fallar.
• Bordes borrosos: observa la línea del cabello, las orejas y el cuello. Los algoritmos de superposición de rostros producen destellos, transiciones de color antinaturaless o bordes que flotan sobre el fondo.

Tono de voz

Las voces clonadas con IA presentan patrones reconocibles:

• Tono plano o monótono: el habla carece de los altibajos emocionales naturales. Si la voz suena mecánica o desconectada del contenido emocional del mensaje, es una señal de alerta.

• Cadencia irregular: escucha pausas en medio de oraciones, palabras que se “pegan” entre sí o acentos que no coinciden con los patrones habituales del hablante.
• Ausencia de sonidos humanos: las voces reales incluyen micropausa, respiraciones, carraspeos o suspiros entre frases.
• Pronunciación excesivamente pulida: los modelos de clonación pueden sobreenfatizar la enunciación, lo que produce un habla que suena demasiado perfecta o artificiosa.

Si tienes acceso a grabaciones anteriores del candidato o político, compara directamente la voz del video sospechoso con entrevistas o discursos verificados. Las diferencias en el ritmo, el acento regional y las muletillas propias del hablante son difíciles de replicar con precisión.

• Fuente

Antes de compartir cualquier contenido, identifica quién lo publicó primero. Las preguntas clave son: ¿el video proviene del canal oficial del candidato o de una cuenta desconocida? ¿La cuenta que lo difunde tiene historial verificable o fue creada recientemente? ¿Otros medios reconocidos cubren el mismo hecho?

El estándar técnico C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) permite verificar la cadena de custodia de un archivo multimedia: registra quién lo creó, con qué herramienta y cuándo.

Algunas plataformas como YouTube ya muestran estas credenciales de contenido cuando están disponibles. Su ausencia no prueba que el video sea falso, pero su presencia ofrece una señal fuerte de autenticidad.