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-The Erosion
of
Reality-
The Crisis of
Visual Authenticity Caused by AI
Marco Giacalone
-Generative artificial intelligence has triggered an
ontological crisis, eroding the image's status as a truth and rendering the
human eye an unreliable detector. This editorial analyzes perceptual failure as
a threat to social cohesion, the strategy of certifying truth, and the
democratic implications of a world populated by truthless images.
For centuries, images have served as the silent
witness of history, the anchor of factual evidence that supported news and
public debate. That role is over. The democratization of generative artificial
intelligence tools, diffusion models, and GANs has not only improved computer
graphics; it has dealt a mortal blow to the image's status as a truth itself.
The world is witnessing the collapse of its most trusted detector: the human
eye.
This is not a technical problem, but an ontological
crisis. Visual authenticity, once guaranteed by perception, has been delegated
to algorithms. Synthetic creations have achieved such resolution and realism
that humans are no longer able to distinguish the genuine from the fabricated.
When the difference between truth and falsehood requires computational
verification, something fundamental in our relationship with reality has
already been lost. A true perceptual failure has occurred on a global scale.
The implications of this failure are devastating for
the public sphere. The proliferation of manipulated visual content is not
random; it is a calculated political collateral. Images generated to defame,
destabilize, or deceive can influence elections, alter financial markets, and
erode consensus in real time. A citizen's inability to trust what they see
inevitably translates into a contagion of radical cynicism. Distrust affects
not only the individual medium but extends to media institutions and, by extension,
government institutions. AI has weaponized the art of deception.
It's a mockery that AI detection systems (detectors)
designed to counter deepfakes are, by their very nature, doomed to fail.
Generative models evolve exponentially, rendering any defense tool obsolete as
soon as they are released. The industry is aware of this and is, rightly,
reversing course: it is abandoning the utopia of detection to focus on digital
provenance.
The goal is no longer to identify the fake, but to
certify the real. Authenticity standards like C2PA represent a crucial attempt
to build a cryptographic chain of trust for digital content, providing each
file with a birth certificate that traces its origin and history of
manipulation. But their effectiveness depends on universal adoption by all
hardware and software manufacturers, a herculean task that lags behind the
flood of generated and unlabeled images. Until this happens, the world will be
populated by images bereft of truth.
The most disturbing aspect ultimately lies not in the
damage done to cameras, but in the damage inflicted on human cognition.
Constant exposure to mass visual lies does not make individuals more critically
skeptical, but simply more likely to reject any inconvenient fact. This dynamic
destroys the basis of shared reality necessary for public debate and social
cohesion.
If artificial intelligence has irrevocably destroyed
the reliability of what we see, the most pressing question that remains is what
factual foundations can still be used to build politics, history, and democracy
itself.
The era of guaranteed truth is over.
L'Érosion du Réel
La Crise de
l'Authenticité Visuelle causée par l'IA
- Marco Giacalone
- L'intelligence artificielle générative a déclenché une
crise ontologique, érodant le statut de vérité de l'image et rendant l'œil
humain un détecteur peu fiable. Cet éditorial analyse cette défaillance
perceptive comme une menace pour la cohésion sociale, la stratégie de
certification de la vérité et les implications démocratiques d'un monde peuplé
d'images dénuées de vérité.
Pendant des siècles, les images ont servi de témoins
silencieux de l'histoire, de fondement des preuves factuelles qui ont soutenu
l'information et le débat public. Ce rôle est révolu. La démocratisation des
outils d'intelligence artificielle générative, des modèles de diffusion et des
GAN n'a pas seulement amélioré l'infographie ; elle a porté un coup fatal au
statut de vérité de l'image elle-même. Le monde assiste à l'effondrement de son
détecteur le plus fiable : l'œil humain.
Il ne s'agit pas d'un problème technique, mais d'une
crise ontologique. L'authenticité visuelle, autrefois garantie par la
perception, a été déléguée aux algorithmes. Les créations synthétiques ont
atteint un tel niveau de résolution et de réalisme que l'être humain est devenu
incapable de distinguer le vrai du faux. Lorsque la différence entre vérité et
mensonge exige une vérification informatique, c'est que notre rapport à la
réalité est fondamentalement altéré. Un véritable échec perceptif s'est produit
à l'échelle mondiale.
Les conséquences de cet échec sont dévastatrices pour la
sphère publique. La prolifération de contenus visuels manipulés n'est pas le
fruit du hasard ; il s'agit d'un instrument politique calculé. Les images
créées pour diffamer, déstabiliser ou tromper peuvent influencer les élections,
perturber les marchés financiers et éroder le consensus en temps réel.
L'incapacité des citoyens à faire confiance à ce qu'ils voient se traduit
inévitablement par une contagion de cynisme radical. Cette méfiance affecte non
seulement les médias eux-mêmes, mais s'étend aux institutions médiatiques et,
par extension, aux institutions gouvernementales. L'IA a transformé l'art de la
tromperie en une arme.
Il est absurde de constater que les systèmes de détection
d'IA conçus pour contrer les deepfakes sont, par nature, voués à l'échec. Les
modèles génératifs évoluent de façon exponentielle, rendant obsolète tout outil
de défense dès leur mise sur le marché. L'industrie en est consciente et, à
juste titre, change de cap : elle abandonne l'utopie de la détection pour se
concentrer sur la provenance numérique.
L'objectif n'est plus d'identifier le faux, mais de
certifier le vrai. Les normes d'authenticité comme C2PA représentent une
tentative cruciale de construire une chaîne de confiance cryptographique pour
le contenu numérique, fournissant à chaque fichier un certificat de naissance
qui retrace son origine et son historique de manipulation. Mais leur efficacité
dépend de leur adoption universelle par tous les fabricants de matériel et de
logiciels, une tâche herculéenne qui peine à suivre le rythme du flot d'images
générées et non étiquetées. Tant que cela ne se produira pas, le monde sera
peuplé d'images dénuées de vérité.
L'aspect le plus inquiétant réside finalement non pas
dans les dommages causés aux appareils photo, mais dans ceux infligés à la
cognition humaine. L'exposition constante à des mensonges visuels de masse ne
rend pas les individus plus critiques et sceptiques, mais simplement plus
enclins à rejeter tout fait gênant. Cette dynamique détruit les fondements de
la réalité partagée, pourtant indispensables au débat public et à la cohésion
sociale.
Si l'intelligence artificielle a irrémédiablement anéanti
la fiabilité de ce que nous voyons, la question la plus urgente qui demeure est
celle des fondements factuels sur lesquels il est encore possible de bâtir la
politique, l'histoire et la démocratie elle-même.
L'ère de la vérité absolue est révolue.
La Erosión de la Realidad: La Crisis de la
Autenticidad Visual Causada por la IA
- Marco Giacalone
-La inteligencia artificial generativa ha desencadenado
una crisis ontológica, erosionando el estatus de la imagen como verdad y
convirtiendo al ojo humano en un detector poco fiable. Este editorial analiza
el fallo perceptivo como amenaza para la cohesión social, la estrategia de
certificar la verdad y las implicaciones democráticas de un mundo poblado de
imágenes sin verdad.
Durante siglos, las imágenes han servido como testigos
silenciosos de la historia, el ancla de la evidencia factual que sustentaba las
noticias y el debate público. Esa función ha terminado. La democratización de
las herramientas de inteligencia artificial generativa, los modelos de difusión
y las GAN no solo ha mejorado los gráficos por computadora, sino que ha
asestado un golpe mortal al estatus de la imagen como verdad en sí misma. El
mundo asiste al colapso de su detector más fiable: el ojo humano.
No se trata de un problema técnico, sino de una crisis
ontológica. La autenticidad visual, antes garantizada por la percepción, ha
sido delegada a los algoritmos. Las creaciones sintéticas han alcanzado tal
resolución y realismo que los humanos ya no pueden distinguir lo genuino de lo
inventado. Cuando la diferencia entre la verdad y la falsedad requiere
verificación computacional, ya se ha perdido algo fundamental en nuestra
relación con la realidad. Se ha producido un verdadero fallo perceptivo a escala
global.
Las implicaciones de este fallo son devastadoras para la
esfera pública. La proliferación de contenido visual manipulado no es
aleatoria; es una estrategia política calculada. Las imágenes generadas para
difamar, desestabilizar o engañar pueden influir en las elecciones, alterar los
mercados financieros y erosionar el consenso en tiempo real. La incapacidad de
un ciudadano para confiar en lo que ve se traduce inevitablemente en un
contagio de cinismo radical. La desconfianza no solo afecta al medio individual,
sino que se extiende a las instituciones mediáticas y, por extensión, a las
gubernamentales. La IA ha convertido el arte del engaño en un arma.
Es una burla que los sistemas de detección de IA
(detectores) diseñados para contrarrestar los deepfakes estén, por su propia
naturaleza, condenados al fracaso. Los modelos generativos evolucionan
exponencialmente, volviendo obsoleta cualquier herramienta de defensa en cuanto
se publican. La industria es consciente de ello y, con razón, está cambiando de
rumbo: abandona la utopía de la detección para centrarse en la procedencia
digital.
El objetivo ya no es identificar lo falso, sino
certificar lo real. Estándares de autenticidad como C2PA representan un intento
crucial de construir una cadena criptográfica de confianza para el contenido
digital, proporcionando a cada archivo un certificado de nacimiento que rastrea
su origen e historial de manipulación. Sin embargo, su eficacia depende de la
adopción universal por parte de todos los fabricantes de hardware y software,
una tarea titánica que va a la zaga de la avalancha de imágenes generadas y sin
etiquetar. Hasta que esto suceda, el mundo estará poblado de imágenes carentes
de veracidad.
El aspecto más inquietante, en última instancia, no
reside en el daño causado a las cámaras, sino en el daño infligido a la
cognición humana. La exposición constante a mentiras visuales masivas no
aumenta el escepticismo crítico de las personas, sino simplemente las hace más
propensas a rechazar cualquier hecho inconveniente. Esta dinámica destruye la
base de la realidad compartida necesaria para el debate público y la cohesión
social.
Si la inteligencia artificial ha destruido
irrevocablemente la fiabilidad de lo que vemos, la pregunta más apremiante que
persiste es qué fundamentos factuales aún pueden utilizarse para construir la
política, la historia y la propia democracia.
La era de la verdad garantizada ha terminado.
