La inteligencia artificial ha revolucionado la creación y edición de imágenes, abriendo nuevas posibilidades para fotógrafos, investigadores y creadores de contenido. Sin embargo, estas mismas herramientas comienzan a generar un desafío inesperado para la ciencia: la proliferación de fotografías alteradas que pueden confundirse con registros reales de especies. Este fenómeno ha encendido las alarmas entre especialistas en biodiversidad, quienes advierten que la IA amenaza la investigación al comprometer la confiabilidad de una de las principales fuentes de información para el monitoreo ambiental.
El problema va mucho más allá de una simple fotografía retocada. Miles de observaciones realizadas por ciudadanos alimentan plataformas científicas utilizadas para estudiar la distribución de especies, documentar los efectos del cambio climático y orientar decisiones de conservación. Si esas evidencias contienen elementos generados por inteligencia artificial, los errores pueden propagarse a investigaciones, políticas públicas y estrategias de protección de los ecosistemas.
La IA amenaza la investigación al contaminar las bases de datos científicas
Tal como ha señalado The Guardian, para miles de observadores de aves, registrar una especie fuera de su hábitat habitual representa un hallazgo excepcional. Estos descubrimientos suelen documentarse en plataformas de ciencia ciudadana como iNaturalist y Macaulay Library, cuyos registros son utilizados posteriormente por investigadores para analizar cambios en la distribución de especies y comprender cómo responden los ecosistemas a fenómenos como el calentamiento global.
No obstante, el crecimiento de herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT y Google Gemini ha provocado un aumento de imágenes falsas o modificadas que comienzan a infiltrarse en estas bases de datos. En un artículo publicado en la revista Nature, diversos investigadores advirtieron que ya se han identificado cientos de fotografías alteradas mediante IA, aunque reconocen que la magnitud real del problema podría ser mucho mayor debido a la dificultad para detectar todas las manipulaciones.
El riesgo no siempre proviene de imágenes completamente fabricadas. En muchos casos, los fotógrafos recurren a la IA para eliminar ramas, hojas u otros elementos que obstruyen una toma. Sin embargo, durante ese proceso los algoritmos pueden añadir características inexistentes o combinar rasgos de diferentes especies, modificando sin intención la identidad del animal fotografiado.
El ecólogo Alexander Lees, de la Universidad Metropolitana de Manchester y autor del artículo en Nature, advierte que este tipo de alteraciones compromete seriamente la utilidad científica de las imágenes. Si una fotografía deja de representar fielmente la realidad, pierde valor como evidencia para estudiar la ubicación espacial y temporal de las especies.
Cuando una edición crea una especie que nunca existió
Uno de los ejemplos más ilustrativos ocurrió en Brasil, donde se reportó el supuesto avistamiento de un mirlo de alas rojas, una especie propia de Norteamérica que nunca había sido registrada en esa región. El hallazgo generó expectativa hasta que los especialistas descubrieron que la imagen había sido editada con inteligencia artificial.
En realidad, la fotografía correspondía a un oropéndola epaulet, una especie común en el continente americano. Al solicitar a una plataforma de IA que mejorara la calidad de la imagen, el sistema añadió rasgos característicos del mirlo de alas rojas, generando un registro completamente falso.
Este tipo de errores evidencia por qué la IA amenaza la investigación incluso cuando no existe intención de engañar. Una modificación aparentemente menor puede convertirse en un dato erróneo dentro de una base científica utilizada por investigadores de todo el mundo.
Alexander Lees señala que los fraudes deliberados siguen siendo relativamente escasos y, en muchos casos, fáciles de detectar. Sin embargo, el verdadero desafío radica en las alteraciones sutiles, aquellas que pasan inadvertidas y terminan incorporándose a bases de datos que sirven para estudiar biodiversidad, migraciones, expansión de especies invasoras o cambios derivados del clima.
Ciencia ciudadana: un recurso invaluable que depende de la confianza
Las plataformas de ciencia ciudadana han transformado la manera en que se estudia la naturaleza. Millones de personas documentan plantas, aves, insectos y otros organismos, generando un volumen de información imposible de obtener únicamente mediante equipos científicos.
Actualmente, iNaturalist alberga más de 610 millones de imágenes, aunque solo alrededor de 1,400 han sido marcadas por el posible uso de inteligencia artificial. La cifra parece reducida, pero los especialistas consideran que podría representar apenas una fracción del problema real.
Tony Iwane, director de soporte comunitario de iNaturalist y coautor del artículo publicado en Nature, subraya que la mayoría de estas modificaciones probablemente no responde a un intento de fraude. No obstante, insiste en que la comunidad debe actuar con responsabilidad, ya que la precisión de estos registros resulta indispensable para comprender cómo evolucionan los ecosistemas.
Según Iwane, la ciencia ciudadana funciona como un enorme sensor distribuido por todo el planeta. Gracias a estas observaciones es posible identificar si las plantas florecen antes de tiempo, si determinadas especies modifican sus rutas migratorias o si comienzan a desplazarse hacia nuevas regiones conforme aumenta la temperatura global. Pero para que esta información tenga valor científico, debe representar fielmente la realidad. De lo contrario, la IA amenaza la investigación al introducir incertidumbre en los datos que sustentan la conservación de la biodiversidad.
Preservar la confianza también significa proteger la biodiversidad
La irrupción de la inteligencia artificial plantea un nuevo reto para la investigación ambiental. Si bien estas herramientas ofrecen enormes beneficios para múltiples disciplinas, su uso indiscriminado en la edición de imágenes puede comprometer la calidad de la información que utilizan científicos, conservacionistas y responsables de políticas públicas. En este contexto, la IA amenaza la investigación porque pone en riesgo la credibilidad de los datos que permiten comprender la evolución de los ecosistemas.
Frente a este escenario, la solución no pasa por rechazar la inteligencia artificial, sino por establecer criterios claros sobre su utilización, fortalecer los mecanismos de verificación de plataformas de ciencia ciudadana y fomentar una cultura de transparencia entre fotógrafos y observadores de la naturaleza. Para las organizaciones comprometidas con la sostenibilidad y la responsabilidad social, proteger la integridad de la evidencia científica será tan importante como conservar las especies que esa información busca resguardar.
