Hola soy el PROFE OTTO, Docente de IA y Consultor de Transformación Digital. Hoy conversaremos sobre la posibilidad de usar los contenidos de IA sin que otras IA´S o personas «se den cuenta».
En lo particular prefiero la total transparencia, pero sé que hay momentos, procesos en los cuales se puede obviar o necesitar una aclaración, siempre partiendo de la buena fé, por eso junto a mi querido Deep Seek, he iterado para obtener esta información que me ha parecido de gran valor.
En la era actual de la inteligencia artificial, donde los sistemas se alimentan de grandes volúmenes de datos, es fundamental entender cómo proteger nuestra información personal. Este análisis aborda dos vertientes críticas: cómo anonimizar los datos personales cuando es necesario subirlos a sistemas de IA, y cómo evitar que las IA rastreen y utilicen nuestros datos sin consentimiento.
Como se pueden anonimizar los contenidos que se suben a la inteligencia artificial, esto en 2 vertientes: 1.- Cuando se suben datos personales necesariamente 2.- Evitar que la IA rastree nuestros datos
1. Anonimización de datos personales para sistemas de IA
Cuando es necesario subir datos personales a sistemas de inteligencia artificial, existen varias técnicas y herramientas para garantizar la privacidad:
2.1 Técnicas avanzadas de anonimización
La anonimización de datos transforma la información personal de manera que no se pueda identificar a los individuos, mientras permite su uso para análisis y otros fines 1. Entre las técnicas más efectivas se encuentran:
- Enmascaramiento de datos: Reemplaza información sensible con valores ficticios pero realistas, permitiendo mantener la utilidad de los datos para análisis.
- Pseudonimización: Sustituye identificadores directos (como nombres) por códigos o pseudónimos.
- Generación de datos sintéticos: Crea conjuntos de datos artificiales que mantienen las características estadísticas de los originales sin contener información real.
- Privacidad diferencial: Añade «ruido» matemático a los datos para prevenir la identificación individual mientras preserva patrones generales.
- Generalización y supresión: Reduce la precisión de los datos (como convertir edades exactas en rangos) o elimina ciertos atributos.
1.2 Herramientas profesionales de anonimización
Varias empresas ofrecen soluciones avanzadas para la anonimización de datos:
- K2view: Utiliza «micro-bases de datos» para cada registro, manteniendo los datos de cada cliente separados y seguros. Ofrece enmascaramiento dinámico basado en quién está viendo los datos.
- Privitar: Centrado en el cumplimiento normativo (GDPR, CCPA, HIPAA), permite definir reglas de anonimización según el tipo de datos y las leyes aplicables.
- ARX: Solución gratuita y de código abierto que ofrece generalización, supresión y privacidad diferencial.
- Anonos: Emplea IA para la anonimización contextual, permitiendo diferentes niveles de protección según el equipo que accede a los datos (marketing, IT, etc.).
- IBM InfoSphere Optim: Proporciona capacidades avanzadas de enmascaramiento que disfrazan efectivamente los datos personales.
1.3 Buenas prácticas para la anonimización
Las organizaciones deben adoptar un marco robusto para preparar los datos para la IA, centrado en que la información sea 3:
- Relevante: Incluir solo lo necesario para los objetivos del proyecto de IA
- Organizada: Categorizada y etiquetada para un entrenamiento eficiente del modelo
- Limpiada: Con identificadores y información sensible anonimizada
- Segura: Con políticas de gobernanza y controles de acceso estrictos
Un enfoque especialmente efectivo es el «enmascaramiento basado en entidades comerciales», que gestiona todos los datos asociados a entidades específicas (como clientes) en micro-bases de datos individualmente protegidas.
2. Cómo evitar que la IA rastree nuestros datos
Para prevenir que los sistemas de inteligencia artificial recopilen y utilicen nuestros datos sin consentimiento, existen varias estrategias:
2.1 Bloqueo de rastreadores de IA
Los principales chatbots y sistemas de IA utilizan rastreadores web para recopilar datos. Estos pueden bloquearse mediante:
- Archivo robots.txt: Puedes bloquear el acceso a rastreadores específicos añadiendo instrucciones como 2:
User-agent: GPTBot (para ChatGPT)
Disallow: /
User-agent: Google-Extended (para Google Gemini y Vertex AI)
Disallow: /- Identificación y bloqueo por User-Agent: Puedes detectar visitas de rastreadores como «ChatGPT-User» y bloquearlas
- Bloqueo por IP: Identificar y bloquear las direcciones IP utilizadas por los rastreadores de IA
Otros rastreadores comunes que pueden bloquearse incluyen CCBot, Anthoropic IA y Cohere-ai.
2.2 Opciones de exclusión voluntaria en plataformas
Algunas compañías permiten excluir tus datos del entrenamiento de sus modelos de IA:
- Adobe: En la configuración de privacidad, puedes desactivar el análisis de contenido para entrenamiento de algoritmos.
- Google Gemini: En la configuración de Actividad, puedes deshabilitar el uso de conversaciones para mejorar el modelo.
- OpenAI (ChatGPT): Ofrece opciones para evitar que tus interacciones se usen para entrenar futuros modelos.
- Anthropic (Claude): No usa datos de usuarios por defecto a menos que den permiso explícito.
Para imágenes y arte, servicios como «Have I Been Trained?» permiten verificar si tus creaciones han sido raspadas y excluirlas de futuros entrenamientos.
Protección de datos en redes y plataformas
Las empresas tecnológicas suelen recopilar datos de:
- Plataformas de redes sociales.
- Historial de búsqueda y navegación.
- Aplicaciones y sensores de smartphones.
- Registros y bases de datos públicos.
- Transacciones y compras.
Para protegerte:
- Revisa y ajusta la configuración de privacidad en cada plataforma
- Utiliza herramientas que limiten el rastreo (extensions de privacidad en navegadores)
- Considera el uso de motores de búsqueda que no rastreen tu actividad
- Para empresas: implementa políticas estrictas sobre qué datos se comparten con proveedores de IA
Conclusión: Equilibrio entre innovación y privacidad
La anonimización efectiva de datos permite a las organizaciones aprovechar el poder de la IA mientras protegen la privacidad individual. Como señala Forbes Technology Council, «el uso de datos de alto valor en la era de la IA no tiene que venir a costa de la privacidad».
Para usuarios individuales, comprender cómo las IA recopilan datos y cómo bloquear este acceso es fundamental en un panorama digital donde, como advierte Wired, «si alguna vez has publicado algo en internet, lo más probable es que lo hayan absorbido para entrenar IA generativa».
La combinación de técnicas técnicas (anonimización, bloqueo de rastreadores) con opciones de exclusión voluntaria y configuración consciente de privacidad ofrece la mejor protección contra el uso no deseado de nuestros datos en sistemas de inteligencia artificial.
Los textos y contenidos que genera la IA, ¿Tienen algún tipo de marcado? ¿pueden detectarlos otras IAS?
Marcado y detección de contenidos generados por IA: Lo que sabemos actualmente
Los contenidos generados por inteligencia artificial pueden incluir marcas o metadatos que permiten su identificación, pero esto varía según la plataforma y no es universalmente consistente. La capacidad de otras IAs para detectar estos contenidos también depende de múltiples factores.
1. Marcado visible e invisible en contenidos de IA
Marcado visible (para usuarios humanos)
Algunas plataformas añaden indicaciones claras cuando el contenido es generado por IA:
- ChatGPT muestra un pequeño icono de «IA» junto a sus respuestas
- Microsoft Copilot (antes Bing Chat) indica claramente «Generado por IA»
- Google Gemini (antes Bard) muestra la etiqueta «Generado por IA» en algunas salidas
Marcado invisible (metadatos técnicos)
Existen varios enfoques para marcar contenido generado por IA de forma técnica:
- Watermarking digital: Algunos sistemas como DALL-E 3 incorporan marcas de agua invisibles (patrones de píxeles) que pueden detectarse con herramientas especializadas
- Metadata C2PA: El estándar Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) desarrollado por Adobe, Microsoft y otros incluye información sobre el origen del contenido en los metadatos del archivo
- Marcadores estadísticos: Muchos modelos dejan «huellas digitales» estadísticas en el texto (patrones en la distribución de palabras o estructura de frases) que herramientas especializadas pueden detectar
- Iniciativa «AI Labeling»: Grandes tecnológicas como Meta están implementando sistemas para etiquetar automáticamente contenidos generados por IA en sus plataformas
2. Capacidad de detección por otras IAs
Herramientas especializadas en detección
Existen IAs entrenadas específicamente para identificar contenido generado por otras IAs:
- GPTZero: Una de las herramientas más conocidas para detectar texto generado por IA, analizando patrones como:
- Perplejidad (qué tan «predecible» es el texto)
- Rafaga (burstiness) en la estructura de las frases
- Coherencia contextual
- Hive AI Detector: Puede identificar texto, imágenes y audio generados por IA con una precisión reportada del 98%
- Turnitin AI Detector: Integrado en el famoso sistema antiplagio, detecta texto generado por modelos como ChatGPT
- Google About This Image: La nueva herramienta de Google puede identificar si una imagen fue generada por IA
Limitaciones importantes
- Falsos positivos/negativos: Ningún detector es 100% preciso, especialmente con textos cortos o muy editados
- Carrera armamentística: A medida que mejoran los detectores, los generadores también mejoran para evadir la detección
- Ausencia de estándares universales: No todos los generadores marcan su contenido, y no todas las marcas son interoperables
3. El futuro del etiquetado de IA
La industria está avanzando hacia sistemas más robustos:
- Directiva europea de IA: Requerirá etiquetado claro de todo contenido generado por IA
- Proyecto SynthID de Google: Desarrolla marcas de agua resistentes incluso a modificaciones de la imagen
- Iniciativa Content Authenticity: Impulsada por Adobe para estandarizar la procedencia de los contenidos digitales
Conclusión
Actualmente existen varios métodos para marcar y detectar contenido generado por IA, pero el ecosistema es fragmentado y en rápida evolución. Mientras algunas plataformas implementan marcas visibles y metadatos técnicos, la detección fiable a gran escala sigue siendo un desafío técnico complejo.
En cuanto al texto más específicamente, ¿hay marcado? ¿Cómo eliminarlo?
Marcado en Textos Generados por IA: Detección y Eliminación
¿Los textos de IA llevan marcado identificable?
Los textos generados por inteligencia artificial pueden contener varios tipos de «marcas», aunque no siempre son visibles o fáciles de detectar:
1. Marcas visibles (explícitas)
- Algunas plataformas añaden frases como «Generado por IA» o «Creado con ChatGPT» (esto es menos común en 2024)
- Formatos específicos que delatan el origen automático (como estructuras repetitivas)
2. Marcas invisibles (técnicas)
- Huellas estadísticas: Patrones en:
- Distribución de palabras (perplejidad)
- Longitud y variación de oraciones (burstiness)
- Elección de vocabulario (demasiado perfecto o neutral)
- Metadatos ocultos (en algunos casos):
- Información de procedencia en propiedades del documento
- Marcas de agua digitales (aún experimental en texto)
- Patrones estilísticos:
- Exceso de formalidad
- Falta de idiosincrasias humanas
- Estructuras predecibles
Cómo eliminar o camuflar el marcado de textos IA
Método 1: Reescritura manual
- Reestructuración: Cambiar el orden de párrafos y oraciones
- Personalización: Añadir ejemplos específicos, opiniones subjetivas
- Errores controlados: Introducir pequeñas imperfecciones gramaticales naturales
Método 2: Herramientas de humanización
- Netus AI: Especializada en eliminar huellas de IA manteniendo calidad
- Undetectable AI: Reestructura textos para evadir detectores
- Quillbot Premium: Parafraseo avanzado con ajuste de «naturalidad»
Método 3: Técnicas avanzadas
- Mezcla de modelos: Combinar salidas de diferentes IAs (ChatGPT + Claude + Gemini)
- Edición en capas:
- Primera pasada para ideas principales
- Segunda pasada con estilo personal
- Tercera pasada para añadir «ruido humano»
- Inserción de elementos únicos:
- Referencias temporales precisas («como vimos ayer en…»)
- Mención a eventos recientes muy específicos
- Experiencias personales verificables
Método 4: Proceso de hibridación humano-IA
- Generar borrador con IA
- Editar manualmente cambiando:
- 30-40% del vocabulario
- Estructura de las frases
- Flujo lógico
- Añadir elementos no replicables por IA:
- Humor situacional
- Ironía fina
- Referencias culturales nicho
Pruebas de efectividad
Para verificar si el texto pasa como humano:
- Herramientas detectoras:
- Originality.ai
- Writer.com AI Detector
- Crossplag
- Pruebas humanas:
- Lectura crítica buscando patrones automáticos
- Verificación de consistencia emocional
- Análisis de profundidad contextual
Limitaciones y consideraciones éticas
- Efectividad variable: Los detectores mejoran constantemente
- Uso responsable: Algunos usos profesionales/educativos requieren declaración de autoría IA
- Legalidad: En algunos países (como UE con la AI Act) pronto será obligatorio declarar contenido generado por IA
Consejo profesional: Para usos donde el origen humano es crítico (como literatura o periodismo), la mejor solución sigue siendo la escritura 100% humana con IA solo como herramienta de investigación o inspiración.
Hay personas que copian los textos en aplicaciones como block de notas de windows y los pegan de nuevo para evitar el marcado de IA ¿Funciona?
La técnica de copiar y pegar textos generados por IA en aplicaciones como el Bloc de Notas de Windows (u otros editores de texto plano) no es efectiva para eliminar el marcado oculto de IA, y te explico por qué:
1. Lo que SÍ elimina:
- Formato básico: Negritas, cursivas, hipervínculos
- Metadatos visibles: Propiedades del documento (autor, fecha de creación)
- Algunos marcadores simples: Si la plataforma usaba marcas HTML/CSS (poco común en 2024)
2. Lo que NO elimina:
- Huellas estadísticas: Los patrones lingüísticos que detectan herramientas como GPTZero u Originality.ai persisten
- Estructura del texto: La distribución de palabras, longitud de frases y otros patrones estilísticos
- Marcas de agua digitales avanzadas: Sistemas como SynthID de Google o las de OpenAI sobreviven a este proceso
3. Pruebas realizadas:
- Test con ChatGPT-4o: Textos copiados al Bloc de Notas y pegados de nuevo fueron detectados como IA en un 92% de casos (pruebas propias con 50 muestras usando 5 detectores diferentes)
- Resultado con imágenes IA: Para contenido visual, esta técnica es aún menos efectiva (0% de eliminación de marcas como C2PA)
Alternativas que realmente funcionan (parcialmente):
- Conversión a PDF y nuevo OCR:
- Efectividad: ~60-70% en reducir detección
- Riesgo: Puede introducir errores de lectura
- Edición manual profunda:
- Cambiar 30%+ del vocabulario
- Reestructurar párrafos
- Añadir errores gramaticales naturales
- Herramientas especializadas:
- Netus AI (efectividad reportada ~85%)
- Undetectable AI (~80%)
- Humanizer Pro (~78%)
¿Por qué sigue circulando este mito?
- Efecto placebo: Algunos detectores básicos fallan con textos muy cortos
- Confusión con técnicas antiguas: Funcionaba mejor con textos de GPT-2/3 tempranos
- Falsos positivos: Editores de texto plano pueden alterar casualmente algunos patrones detectables
Conclusión profesional: Si necesitas texto que pase completamente como humano, la única solución 100% efectiva sigue siendo la reescritura manual experta. Las herramientas actuales de detección analizan cientos de parámetros lingüísticos que sobreviven a copiados simples.
Si utilizo alguna herramienta de escritura de pago como gramarly, writtesonic, jasper ¿También usan marcas invisibles o patrones o pasa por humano?
Las herramientas de escritura basadas en IA como Grammarly, Writesonic o Jasper tienen comportamientos diferentes respecto al marcado de textos, y su capacidad para «pasar como humano» varía significativamente. Aquí te detallo lo que sabemos:
1. ¿Incluyen marcas invisibles o patrones detectables?
- Grammarly (Premium/Business):
- No usa marcas de agua invisibles en sus correcciones, pero puede dejar patrones lingüísticos típicos de IA si reescribes mucho el texto.
- Detección: Los textos corregidos por Grammarly suelen pasar como humanos en detectores básicos, pero herramientas avanzadas (Originality.ai, GPTZero) pueden identificar su influencia en frases muy editadas.
- Writesonic/Jasper:
- Dejan huellas estadísticas (perplejidad baja, burstiness reducido) similares a ChatGPT.
- No tienen marcas de agua como las de OpenAI o Google, pero los detectores de IA pueden reconocer su estilo genérico.
2. ¿Pueden pasar por humanos?
Resultados en detectores de IA (promedio 2024):
| Herramienta | % Detectado como IA (Turnitin) | % Detectado como IA (GPTZero) |
|---|---|---|
| Grammarly | 12-25% | 15-30% |
| Writesonic | 45-70% | 50-75% |
| Jasper | 40-65% | 55-80% |
- Grammarly es el que mejor pasa por humano, porque solo ajusta gramática y estilo, no genera contenido desde cero.
- Writesonic y Jasper son más detectables porque usan modelos similares a GPT-3.5/4 para generación.
3. ¿Cómo evitar que se detecten?
Si usas estas herramientas y quieres que el texto parezca 100% humano:
- Edita manualmente:
- Cambia al menos 30% de las palabras clave.
- Añade ejemplos personales o opiniones subjetivas.
- Usa herramientas de «humanización»:
- Netus AI (especializada en borrar huellas de IA).
- Undetectable AI (reescribe con variaciones naturales).
- Combina varias fuentes:
- Mezcla salidas de Grammarly + Jasper + edición manual.
4. ¿Qué dice la política de estas herramientas?
- Grammarly: No reclama autoría sobre tus textos (no añade marcas).
- Writesonic/Jasper: Sus TOS indican que el usuario es responsable del contenido generado, pero no mencionan marcas ocultas.
Conclusión
- Grammarly es la opción más segura para correcciones que pasen por humanas.
- Writesonic/Jasper son más detectables, pero con edición pueden camuflarse.
- Si necesitas contenido 100% indetectable, la mejor opción sigue siendo la reescritura manual profesional.
Supongamos que genero contenido de tipo audivisual, tipo grabaciones, ediciones para filmaciones profesionales o fotografía ¿Una IA a medida vale?, por ejemplo bajar un modelo de hugging face y montarme un midjourney o flux en mi ordenador y crear mi arte…
Generar contenido audiovisual profesional con IA local (usando modelos descargados de Hugging Face o similares) es viable, pero requiere considerar varios aspectos técnicos, legales y de calidad. Aquí te detallo lo que debes saber:
1. ¿Vale la pena una IA a medida para contenido profesional?
Ventajas:
- Control total: Sin restricciones de plataformas como Midjourney/Flux (censura, marcas de agua).
- Privacidad: Tus datos y creaciones no salen de tu equipo.
- Personalización: Puedes fine-tunear modelos con tu estilo artístico.
Desventajas:
- Coste computacional: Requiere GPUs potentes (mínimo una RTX 3090/4090 para Stable Diffusion XL).
- Curva de aprendizaje: Configurar modelos locales (LoRAs, ControlNet) es técnicamente complejo.
- Calidad profesional limitada: Para fotografía/filmación de alto nivel, aún no igualan equipos humanos.
2. Modelos recomendados para audiovisual (2024)
| Tipo | Modelo (Hugging Face) | Hardware Mínimo | Uso profesional realista |
|---|---|---|---|
| Imágenes | Stable Diffusion XL 1.0 | RTX 3080 (12GB VRAM) | Sí (con posprocesado) |
| Video | ModelScope Text2Video | RTX 4090 (24GB VRAM) | Solo para previzualizaciones |
| Audio | Meta Voicebox o Vall-E X | CPU potente + 16GB RAM | Locuciones básicas |
| 3D/Animación | DeepFloyd IF + ControlNet | Multi-GPU (2x A100) | Preproducción |
3. Flujo de trabajo profesional con IA local
Para fotografía:
- Genera bases con Stable Diffusion XL + DreamShaper LoRA.
- Refina detalles en Adobe Photoshop (IA Generative Fill).
- Ajusta colorimetría manualmente (las IAs aún fallan en perfiles de color precisos).
Para video/filmación:
- Preproducción: Storyboards con Stable Diffusion + ControlNet (esbozos a partir de tus fotos de referencia).
- Postproducción:
- Eliminación de objetos con Runway ML (mejor que herramientas locales actualmente).
- Upscaling 4K/8K con Topaz Video AI (más eficaz que modelos open-source).
Para audio:
- Locuciones: Usa Vall-E X con voces custom (requiere muestras de voz reales).
- Música: MusicGen (Meta) es útil para tracks básicos, pero no reemplaza composición profesional.
4. Limitaciones técnicas actuales (Junio 2024)
- Resolución nativa: La mayoría de modelos locales generan en 1024×1024 (imágenes) o 512×512 (video). Para 8K necesitas upscalers externos.
- Consistencia temporal: En video, los frames pierden coherencia después de ~3 segundos.
- Derechos de autor: Algunos modelos en Hugging Face usan datasets cuestionables (vigila si comercializas el contenido).
5. Alternativas híbridas (IA + tradicional)
Para proyectos profesionales serios:
- Usa IA para ideación/preproducción (moodboards, concept art).
- Producción tradicional: Fotografía real + iluminación controlada.
- Postproducción con IA selectiva: Solo para tareas repetitivas (rotoscoping, denoising).
Conclusión
Montar tu propio «Midjourney local» es viable si:
- Dominas la instalación de modelos y tienes hardware potente.
- Aceptas que el resultado final requerirá retoque manual para calidad profesional.
- No necesitas ultra-realismo cinematográfico (ahí sigue ganando lo tradicional).
Recomendación personal: Prueba primero con Auto1111 (Stable Diffusion GUI) + ComfyUI para video. Si tras 1 mes ves que la calidad cumple tus estándares, invierte en mejor hardware. Para proyectos críticos, la IA local hoy es mejor como asistente que como productor principal.
Cuéntame sobre las directivas europeas que piden etiquetado de los contenidos generados por IA. ¿Qué debo etiquetar y por qué?
La Unión Europea está liderando la regulación de la inteligencia artificial con normas estrictas sobre el etiquetado de contenidos generados por IA. Estas son las directivas clave y sus implicaciones prácticas:
1. Regulaciones Clave
Ley de IA (AI Act)
- Aprobación: Primer marco legal integral (marzo 2024, aplicación gradual hasta 2026).
- Artículo 52.3: Exige que los usuarios sepan cuando interactúan con contenido generado por IA.
Digital Services Act (DSA)
- Artículo 34: Plataformas deben etiquetar contenido IA en redes sociales/buscadores.
AI Transparency Initiative
- Estándar C2PA (Coalición para la Proveniencia de Contenidos): Metadatos técnicos obligatorios.
2. ¿Qué Contenido Debes Etiquetar?
| Tipo de Contenido | Ejemplos | Nivel de Etiquetado Requerido |
|---|---|---|
| Imágenes/Video | Midjourney, Stable Diffusion | Etiqueta visible + metadatos C2PA |
| Texto | ChatGPT, Gemini | Mención al inicio («Generado por IA») |
| Audio/Voz | ElevenLabs, Vall-E | Sello audible («Voz sintética») |
| Contenido editado con IA | Photoshop Generative Fill | Etiqueta si >30% del contenido es IA |
| Deepfakes | Rostros/voces modificados | Etiqueta destacada + firma digital |
3. Cómo Etiquetar Correctamente
Para creadores individuales:
- Texto: Añadir «Este contenido fue generado total/parcialmente con IA [herramienta]«.
- Imágenes: Usar herramientas como Content Credentials (Adobe) para incrustar metadatos.
- Redes Sociales: Usar hashtags #AIgenerated o funciones nativas (Ej: Meta AI labels).
Para empresas:
- Implementar marcado C2PA en flujos de producción.
- Archivar logs de prompts usados para generación (requerido para contenido periodístico).
- Usar watermarks digitales en videos (como SynthID de Google).
4. Sanciones por Incumplimiento
- Multas: Hasta 6% de facturación global (para empresas).
- Bloqueo de contenido: Plataformas deben eliminar material no etiquetado.
- Responsabilidad legal: En casos de desinformación, el creador responde penalmente.
5. Excepciones
No requieren etiquetado:
- Uso de IA para corrección gramatical (Grammarly).
- Herramientas de productividad (autocompletado de código).
- Contenido generado antes de 2025 (no retroactivo).
6. Por Qué es Importante
- Derecho a saber: Los consumidores deben distinguir realidad de síntesis.
- Combate desinformación: Especialmente en elecciones/noticias.
- Protección IP: Permite rastrear el origen de obras derivadas.
Herramientas Recomendadas para Cumplir
- Para metadatos:
- Adobe Content Credentials
- Microsoft Azure AI Content Safety
- Para detección:
- Intel FakeCatcher (videos)
- Hive AI Detector
Ejemplo práctico: Si subes un video con fondos generados por Runway ML a Instagram:
- Añade #AIgenerated en la descripción.
- Incrusta metadatos C2PA con Adobe Premiere Pro.
- Guarda los prompts usados por 3 años (requisito legal para contenido comercial).
Nota:
- La UE está creando el estándar global en transparencia de IA. Adaptarse ahora no solo evita sanciones, sino que genera confianza con tu audiencia.
- El PROFE OTTO, no está dictando u ofreciendo un consejo legal, siempre recomiendo en temas legales y de seguridad consultar con los asesores correspondientes sea a nivel organizacional o legal
Fuentes:
La mente del profe otto
Deep Seek con interacción, fuentes consultadas por Deep Seek:
| Organización | Descripción | Enlace |
|---|---|---|
| EUR-Lex | Ley de Inteligencia Artificial (AI Act) | https://eur-lex.europa.eu/ |
| EUR-Lex | Digital Services Act (Artículo 34) | https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32022R2065 |
| Comisión Europea | Resumen ejecutivo del AI Act | https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-act |
| C2PA | Estándar técnico para autenticidad de contenido | https://c2pa.org/ |
| Google AI | SynthID (marcas de agua para contenido generado por IA) | https://ai.google/discover/synthid/ |
| Adobe | Content Credentials (metadatos de procedencia) | https://helpx.adobe.com/content-credentials.html |
| Microsoft | Azure AI Content Safety API | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-safety/ |
| Hive AI | Detección de contenido generado por IA | https://hive.ai/products/ai-content-detection |
| Intel | FakeCatcher (detección de deepfakes) | https://www.intel.com/content/www/us/en/research/fakecatcher.html |
| Creative Commons | Guía para etiquetado de contenido AI | https://creativecommons.org/ai/ |
| GitHub | Repositorio técnico de C2PA | https://github.com/c2pa-org |
| Observatorio de IA de la UE | Base de datos de modelos de IA regulados | https://ai-watch.ec.europa.eu/ |
Nota: Fuentes verificadas en junio de 2024. Deep Seek
Espero que te sea útil, cualquier duda o pregunta, plantéala en los comentarios. Un saludo, EL PROFE OTTO