Inesperado efecto psicológico de los rostros generados por inteligencia artificial sobre el observador

Las caras de personas que en realidad no existen sino que han sido generadas por sistemas de inteligencia artificial no solo han alcanzado tal grado de perfección que casi siempre resulta imposible para un observador humano determinar su verdadera naturaleza, sino que además, según se ha comprobado ahora en un nuevo estudio, tienden a ejercer un preocupante efecto psicológico sobre quienes las contemplan.

Ese efecto consiste en la sensación un tanto subjetiva de que esas supuestas personas son más honradas y fiables que personas reales de carne y hueso. Dicho de otro modo, ante un desconocido al que creemos humano, al cual solo vemos a través de una pantalla y de quien no poseemos más información, nuestra primera impresión nos llevará a confiar más en individuos fabricados mediante inteligencia artificial que en humanos verdaderos.

El estudio en el que se ha hecho este inquietante hallazgo es obra de un equipo encabezado por Alexis McGuire, de la Universidad de Lancaster en el Reino Unido.

Los autores del estudio alertan del peligro de que ese efecto psicológico se utilice para ayudar a perpetrar fraudes online, entre otros delitos.

Alexis McGuire. (Foto: Lancaster University)

Cuando se pidió a 169 participantes que observaran una colección de 96 rostros (de diversas etnias, géneros y edades) presentados al azar e indicaran si cada rostro era real o sintetizado por IA, su precisión promedio fue del 58,4%, solo ligeramente superior a la de adivinar al azar como por ejemplo lanzando una moneda al aire para adivinar si saldrá cara o cruz (un 50% de probabilidades). Sorprendentemente, los rostros generados por un nuevo modelo de IA del tipo conocido como modelo de difusión (DM, por sus siglas en inglés) fueron calificados como menos realistas que los rostros producidos por un modelo de IA anterior (GAN).

Sin embargo, en un experimento posterior, se pidió a un nuevo grupo de participantes que calificaran la fiabilidad que, en una primera impresión, les merecían las 96 personas cuyos rostros se mostraban, siguiendo un orden al azar. El grado de fiabilidad podía puntuarse en una escala que iba desde el 1 (muy poco fiable) al 7 (muy fiable).

Los rostros reales fueron calificados como los de las personas menos fiables, con una calificación de confianza promedio de 4,03. Ambos tipos de rostros sintetizados por IA fueron calificados como de personas más fiables que las personas cuyos rostros eran reales.

Los rostros producidos por el modelo de difusión (DM) de IA fueron considerados como de personas más fiables que las personas reales cuyos rostros dueron mostrados y que las personas inexistentes cuyas caras fueron generadas por el modelo GAN. Los rostros generados por el GAN recibieron una puntuación de confianza promedio de 4,36, en tanto que los rostros generados por el DM recibieron una puntuación promedio de 4,70.

Los investigadores señalan que resulta desconcertante que los rostros sintetizados por IA generados por el nuevo modelo de difusión (DM) fueran calificados como menos realistas que los rostros producidos por un modelo anterior (GAN), pero que pese a ello los rostros generados por DM fueran calificados como los de las personas más fiables. Esto constituye una paradoja y, en opinión de los autores del estudio, plantea la posibilidad de que el proceso mental de juzgar el grado de realismo de un rostro y el de juzgar el grado de confianza que nos inspira una persona solo por su rostro, estén ejecutados ​​por dos mecanismos psicológicos diferentes.

McGuire advierte sobre cómo los rostros generados por IA podrían contribuir a una erosión general de la confianza en la sociedad. A medida que las imágenes generadas por IA se vuelven más sofisticadas y abundantes, estamos cada vez más expuestos a rostros de personas inexistentes, a menudo en escenarios escabrosos como por ejemplo los fraudes financieros o la desinformación política.

El estudio se titula “AI-generated faces are becoming more trustworthy”. Y se ha publicado en la revista académica Journal of Vision. (Fuente: NCYT de Amazings)