Mientras aquí no paramos de parlotear los tontos de siempre, discutiendo lo indiscutible sobre las bravuconadas de Mohamed y sus muchachos, en Canadá se parten el culo de la risa con las bravuconadas del Pato Donald y sus coristas.
(Visto en Instagram)
Autora del artículo: Paula Lamo, Universidad de Cantabria
Desde el 2 de agosto de 2026, se aplican en la Unión Europea nuevas obligaciones de transparencia para determinados sistemas de inteligencia artificial (IA). Si los usuarios han visto un aviso en la página principal de herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude o Deepseek, no se trata de una campaña de imagen de las empresas tecnológicas. Es una consecuencia del artículo 50 del Reglamento europeo de inteligencia artificial.
Entre otras obligaciones, los proveedores de sistemas generativos deben incorporar marcas que permitan detectar contenidos generados o manipulados artificialmente. Mientras, quienes utilizan estos sistemas tienen obligaciones específicas de información cuando producen deepfakes y determinados textos sobre asuntos de interés público.
El objetivo parece claro: reducir los riesgos de engaño, manipulación, fraude o desinformación. Sin embargo, ¿qué demuestra realmente encontrar una de esas marcas? ¿Y qué significa no encontrarla?
El Código de Buenas Prácticas europeo diseñado para facilitar el cumplimiento del artículo 50 contempla diferentes mecanismos de marcado y detección. El objetivo es que las señales sean legibles por máquina, interoperables, robustas y fiables hasta donde resulte técnicamente posible.
Una de las tecnologías que puede utilizarse para acreditar la procedencia son los metadatos, es decir, etiquetas con información detallada sobre un archivo, criptográficamente verificables. Así, el estándar C2PA permite asociar a un archivo un historial de procedencia mediante credenciales firmadas digitalmente, de manera que las modificaciones posteriores puedan quedar registradas o ser detectables. Otra posibilidad son las marcas de agua imperceptibles incorporadas al propio contenido. Un ejemplo es el sistema SynthID, que introduce señales en imágenes, audio, vídeo o texto, destinadas a sobrevivir a determinadas transformaciones del archivo.
Los dos mecanismos persiguen lo mismo, pero funcionan de manera distinta. Los metadatos se parecen a la etiqueta de una chaqueta: viajan con el archivo, aunque pueden desaparecer cuando este se copia, transforma o procesa. La marca de agua se parece más a la filigrana de un billete: está incrustada en el propio contenido y, en principio, resulta más difícil de eliminar.
No obstante, ambas técnicas identifican la procedencia, no la autoría. Se trata de una limitación importante que hace que, aunque estamos empezando a disponer del «número de serie» que permite rastrear de dónde viene un contenido, sigamos sin tener una prueba capaz de determinar de forma fiable si lo creó una persona o una máquina.
Una señal de procedencia puede acreditar que un determinado sistema intervino en la generación o manipulación del contenido. No explica necesariamente cuánto intervino, ni cuál fue la contribución intelectual de la persona.
No es lo mismo pedir a un modelo que genere un trabajo completo desde cero que utilizarlo para traducir un párrafo, mejorar una frase, depurar un fragmento de código, ordenar datos de laboratorio o retocar una imagen.
Desde el punto de vista de la autoría, el esfuerzo y la responsabilidad intelectual pueden conformar situaciones muy distintas. Y una señal técnica de procedencia no nos saca de dudas.
Entonces, ¿interpretaremos socialmente que un trabajo vale menos simplemente porque aparece el aviso de que intervino una IA? Si ocurre, habremos convertido una infraestructura diseñada para informar sobre la procedencia en algo parecido a un detector de fraude. Y no lo es.
Existe, además, un problema de incentivos. Quien utiliza una herramienta de IA legítimamente puede no tener ningún interés en eliminar su procedencia. Pero ocurre lo contrario con quien pretende hacer pasar un contenido sintético por auténtico.
Y resulta que, en algunos casos, estas marcas pueden eliminarse. Los metadatos son frágiles porque pueden desaparecer cuando el archivo se transforma, se vuelve a guardar o pasa por determinados servicios. Una captura de pantalla, por ejemplo, crea un archivo nuevo que ya no conserva necesariamente la cadena de procedencia original. Por su parte, las marcas de agua incorporadas al propio contenido intentan resolver ese problema: pueden diseñarse para resistir operaciones como compresión, recorte o reescalado.
Pero robusto no significa indestructible. Está demostrado que determinadas marcas invisibles en imágenes pueden eliminarse mediante ataques de regeneración, en los que se añade ruido –errores, imágenes borrosas– para que un modelo generativo reconstruya posteriormente la imagen, debilitando o eliminando la señal original.
Otros trabajos han estudiado un reto todavía más delicado: el compromiso entre hacer una marca suficientemente robusta para sobrevivir a manipulaciones y evitar que el sistema termine detectando como marcados contenidos que no deberían estarlo.
En este contexto, las marcas pueden ser muy útiles para mantener una cadena de procedencia cuando los participantes quieren conservarla. El problema aparece cuando alguien intenta deliberadamente romperla.
Europa no es la única que intenta afrontar el desafío. China introdujo en 2025 medidas específicas para identificar contenidos generados mediante IA. Corea del Sur también ha incorporado la obligación de etiquetar esta clase de contenidos.
En Estados Unidos, California ha aprobado la ley AI Transparency Act, activa también desde el 2 de agosto de 2026, que obliga a grandes proveedores de IA generativa a incorporar señales latentes en imágenes, vídeo y audio generados por sus sistemas y a proporcionar herramientas que permitan a los usuarios comprobar si un contenido incluye esas señales.
El resultado es un mosaico de obligaciones, tecnologías, excepciones y umbrales desplegado sobre una red que nunca fue diseñada para preguntar por el pasaporte de cada archivo.
Disponer de mecanismos capaces de demostrar de dónde procede un contenido puede convertirse en una pieza importante de la infraestructura digital. El valor no está solo en señalar contenido generado mediante IA: también puede estar en acreditar que una fotografía procede realmente de la cámara o de la organización que afirma haberla producido.
El problema aparece cuando convertimos una señal de procedencia en un veredicto sobre la autoría. Si encontramos una marca fiable, podemos obtener información relevante sobre la intervención de un determinado sistema o sobre el historial del archivo. Pero si no encontramos ninguna, la conclusión no es tan clara. Puede ser un contenido humano. Puede proceder de un sistema que no estaba obligado a incorporar esa señal. Puede haber sufrido transformaciones que rompieron su cadena de procedencia. Puede haberse realizado una captura de pantalla. O alguien puede haber intentado deliberadamente eliminar la marca.
Presencia y ausencia, por tanto, no tienen el mismo valor probatorio. Y entender esa asimetría será imprescindible si estas tecnologías empiezan a utilizarse en educación, periodismo, justicia, redes sociales o propiedad intelectual.
Al mismo tiempo, una marca de procedencia puede ayudarnos a responder a la pregunta: ¿de dónde viene esto? Pero no responde a otra mucho más difícil: ¿quién lo pensó? Para esa segunda pregunta seguimos sin tener un detector automático.
Paula Lamo, es Profesora e investigadora, Universidad de Cantabria Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation.
Lo siento mucho, no volverá a ocurrir.
Oliver Serrano León, Universidad Europea
Es un lugar común escuchar que “cualquier tiempo pasado fue mejor”. La frase, que aparece en el poema Coplas por la muerte de su padre de Jorge Manrique, refleja una nostalgia que atraviesa culturas y épocas. Pero ¿es una verdad objetiva o una construcción psicológica?
Analizar este mito desde la psicología permite comprender qué lo origina y cómo afecta a nuestra percepción de la realidad.
La nostalgia es una emoción poderosa que juega un papel adaptativo: conecta con las raíces, refuerza la identidad y proporciona consuelo en momentos de incertidumbre. Sin embargo, esta mirada al pasado no siempre es objetiva, ya que la memoria humana tiende a filtrar eventos negativos. Es lo que se conoce como el “sesgo de positividad”.
Por ejemplo, una infancia recordada como una época libre de preocupaciones puede omitir conflictos familiares o estrés escolar, centrándose únicamente en los juegos y momentos agradables. Esa tendencia a la idealización puede distorsionar la percepción de los períodos históricos, generando la falsa creencia de que antes las cosas eran más sencillas o mejores.
La psicología también explica que se idealiza el pasado debido a una memoria selectiva. Este efecto, conocido como “memoria rosada”, está bien documentado: algunos estudios revelan que las personas recuerdan eventos con más optimismo del que realmente experimentaron.
Un ejemplo común es la música. Muchas personas creen que las canciones de su juventud eran superiores a las actuales. Sin embargo, diversas investigaciones sugieren que este apego tiene más relación con la asociación emocional que con la calidad objetiva de las composiciones. Además, la repetición mediática de cierta música o eventos culturales de décadas pasadas refuerza dicha percepción.
Otra razón por la que se idealiza el pasado es la ansiedad generada por los cambios culturales. Como las personas suelen considerar su época de formación como un punto de referencia ideal, a medida que envejecen y la sociedad evoluciona perciben esos cambios como amenazas a su estabilidad.
Por ejemplo, aunque se afirma que la tecnología ha erosionado las relaciones interpersonales, estudios recientes destacan que las plataformas digitales fortalecen vínculos sociales de maneras impensables en el pasado.
A pesar de ello, la narrativa nostálgica sobre las “conversaciones reales” ignora que cada época tiene sus propias formas de interacción adaptadas a los avances tecnológicos.
Un argumento común es que las crisis que vivimos parecen más graves que las del pasado. Esta percepción está influenciada por el sesgo cognitivo conocido como “heurística de disponibilidad”. Los problemas actuales están más presentes porque se viven en tiempo real, mientras que los del pasado se diluyen en la distancia temporal.
Por ejemplo, aunque se cree que antes se vivía en un mundo más seguro, los datos contradicen esta idea: la tasa de homicidios ha disminuido significativamente en gran parte del mundo desde los años 90.
Asimismo, la percepción de que las catástrofes naturales eran menos frecuentes en épocas pasadas ignora el aumento de la cobertura mediática en las últimas décadas.
Los siguientes sesgos también contribuyen a que idealicemos el pasado:
Sesgo de confirmación. Lleva a buscar información que reafirme creencias previas, ignorando datos que las contradicen. Al centrarnos en aspectos positivos, se refuerza la idea de que “todo tiempo pasado fue mejor”. Este fenómeno también se ve reflejado en debates sociales y políticos, donde se añoran épocas percibidas como más “ordenadas” sin considerar las desigualdades o limitaciones de esas épocas.
“Falacia del costo hundido”. Induce a mantener ideas o decisiones porque ya se ha invertido mucho en ellas, como el apego emocional a tradiciones que quizás ya no son funcionales en el presente. Este tipo de pensamiento puede influir en la resistencia al cambio social o tecnológico.
Efecto “halo retrospectivo”. Ocurre cuando los recuerdos de un evento positivo hacen que toda una época se perciba como mejor de lo que realmente fue. Por ejemplo, alguien podría asociar la década de 1980 con la “mejor música y moda”, ignorando problemas como las crisis económicas o los conflictos políticos que también definieron esa época.
“Sesgo del statu quo”. Conduce a preferir que las cosas permanezcan como están o como estaban, bajo la creencia errónea de que el cambio siempre es perjudicial. Influye en cómo las personas miran al pasado con añoranza, interpretando la evolución social y tecnológica como una pérdida en lugar de una ganancia.
Aceptar que el pasado no fue necesariamente mejor no significa despreciarlo. Por el contrario, reconocer las limitaciones de la memoria permite apreciar más plenamente el presente. Así, el cuestionamiento del mito abre la puerta a construir un futuro más equilibrado.
Por ejemplo, en lugar de lamentar la “desconexión” causada por la tecnología, esta se puede promover para fomentar comunidades más inclusivas y accesibles. Además, ser conscientes de los sesgos cognitivos permite abordar los desafíos actuales con mayor realismo.
Del mismo modo, valorar los avances logrados en salud, educación y derechos humanos proporciona una perspectiva más equilibrada sobre el progreso.
El mito de que cualquier tiempo pasado fue mejor es una narrativa profundamente humana, arraigada en la psicología y la cultura. Sin embargo, al examinarlo de forma crítica, descubrimos que está más relacionado con cómo se recuerda que con cómo realmente se vivió.
Desafiar esta idea permite abrazar el presente con mayor conciencia y trabajar hacia un futuro que no dependa de idealizaciones.
Oliver Serrano León, es Director y profesor del Máster de Psicología General Sanitaria de la Universidad Europea de Canarias, Universidad Europea Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation.
A través de una ausencia prolongada durante las vacaciones de verano, Sumar ha quedado apartado del primer plano del debate político sobre la crisis migratoria de Ceuta, evidenciando una preocupante falta de liderazgo y de respuesta estratégica frente al PSOE. Mientras figuras principales de la formación como Yolanda Díaz, Ernest Urtasun, Pablo Bustinduy o Verónica Barbero mantenían un perfil bajo, Izquierda Unida (IU) ha ocupado decididamente ese espacio político.
Liderada por Antonio Maíllo y Enrique Santiago, IU ha adoptado un discurso marcadamente crítico frente a la postura oficialista del Ejecutivo:
Tensión diplomática: Calificó de «ataque híbrido» la entrada masiva de migrantes, acusó directamente a Marruecos de no ser un socio confiable y exigió reconsiderar las relaciones bilaterales.
Sahara Occidental: Reivindicó el derecho a la autodeterminación de la zona, marcando distancia con el giro diplomático adoptado por Pedro Sánchez.
Presencia en el terreno: Frente al desplazamiento de los líderes de los principales partidos (PSOE, PP y Vox) a Ceuta, cuestionó la brevedad de la visita de Sánchez y subrayó la inacción de la cúpula de Sumar.
Aunque ministras de la coalición como Mónica García (Sanidad) y Sira Rego (Infancia) sí acudieron a la ciudad autónoma en el marco de sus responsabilidades institucionales, sus intervenciones no estuvieron exentas de fricción política, incluyendo tensiones con las autoridades locales a raíz de las declaraciones de García. En conjunto, la crisis ha expuesto la vacancia de liderazgo y la falta de un rumbo coordinado en la alianza parlamentaria.
Lectura original en El Mundo
La llegada de la inteligencia artificial generativa ha desencadenado una crisis en el sector editorial debido a la creciente dificultad para verificar si un libro ha sido escrito por un ser humano. No me gustaría estar en esa situación y tener que andar demostrando constantemente que mis letras, son fruto de mi imaginación y mi esfuerzo.
Casos recientes y sospechas: Ejemplos como la cancelación de contratos millonarios (Jerry Falade, Mia Ballard) o la controversia sobre ventas masivas (Daggermouth) muestran cómo la sola sospecha de usar IA ya tiene serias consecuencias económicas y reputacionales para los autores.
El dilema de la autoría y la zona gris: Aunque el sistema editorial siempre ha funcionado basándose en la confianza, la IA genera incertidumbre sobre dónde acaba la ayuda tecnológica y empieza la autoría real (usos para corregir, estructurar, investigar o escribir párrafos).
Posición de las editoriales: Grandes grupos (Simon & Schuster, Penguin Random House) defienden la creatividad humana frente al uso no autorizado de sus obras para entrenar IA, pero reconocen el valor de la tecnología para optimizar ciertos procesos. Además, enfrentan la amenaza de la «AI slop» (producción masiva y barata de libros de baja calidad que saturan plataformas como Amazon).
Detectores poco fiables y vacuidad legal: Los detectores de IA actuales generan falsos positivos y no ofrecen pruebas definitivas. A nivel legal, en EE. UU. el contenido creado 100 % por IA no tiene derecho de autor (copyright), pero no hay normas claras sobre el trabajo híbrido o asistido.
Inseguridad y rol de los agentes: Los agentes literarios se han visto forzados a actuar como «policías de la IA», implantando políticas muy dispares que van desde la prohibición absoluta hasta la tolerancia de usos auxiliares, lo que crea inseguridad en los escritores
La verdadera crisis del sector no es solo que la tecnología pueda escribir libros, sino la pérdida de certidumbre sobre la autoría y la falta de un marco consensuado que proteja la creatividad humana sin penalizar injustamente el uso legítimo de las herramientas tecnológicas. Podríamos resumirlo en aquello tan repetido de que las herramientas son para ayudar al ser humano y no para sustituirlo, pero… ¿Estamos seguros de esto? No parece ser lo que piensa la robótica.
Tampoco puedo dejar de pensar en el fenómeno Amazon: Decenas de miles de libros autopublicados sin la supervisión imprescindible que vele por unos estándares de calidad exigibles y que a la postre resulta, todo ello, en un inmenso estercolero literario.
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¿Cómo sería acercarse al majestuoso planeta Saturno? No hace falta imaginarlo: la sonda Cassini lo hizo en 2004, capturando miles de imágenes durante su viaje y cientos de miles más desde que entró en órbita. Algunas de las primeras imágenes de Cassini se han editado digitalmente, recortado y compilado en el inspirador vídeo que se muestra , el cual forma parte de un proyecto cinematográfico IMAX más amplio titulado » En los anillos de Saturno» . En la secuencia final, Saturno se hace cada vez más grande al acercarse, mientras la nubosa Titán se desliza por debajo. Con Saturno girando en el fondo, se muestra a Cassini sobrevolando Mimas , con el gran cráter Herschel claramente visible. Los majestuosos anillos de Saturno toman el protagonismo cuando Cassini cruza el delgado plano anular del planeta. Las oscuras sombras del anillo aparecen sobre Saturno . Finalmente, la enigmática luna géiser de hielo Encélado aparece en la distancia y se acerca a ella justo cuando termina el vídeo. Tras más de una década de exploración y descubrimientos, la nave espacial Cassini se quedó sin combustible en 2017 y fue dirigida a entrar en la atmósfera de Saturno , donde seguramente se derritió.
Fuente: APOD NASA
Multimedia: Cassini se acerca a Saturno. Crédito y derechos de autor del video: Cassini Imaging Team , ISS , JPL , NASA , ESA , S. Van Vuuren et al.;
Música: Adagio para cuerdas ( Filarmónica de Nueva York )
