Cómo probar un delito con IA: deepfakes y estafas bajo la lupa judicial

En su último informe, TN detalló que la justicia argentina está incorporando nuevas técnicas forenses para acreditar delitos cometidos mediante deepfakes y otras formas de inteligencia artificial. Según expertos consultados, la falsificación visual y sonora ha alcanzado niveles que dificultan su identificación a simple vista, lo que obliga a los tribunales a buscar pruebas técnicas.

Los especialistas señalaron que el análisis de metadatos, la trazabilidad de archivos y la comparación de patrones de compresión son algunas de las herramientas que permiten determinar si un contenido ha sido generado por IA. Además, se están evaluando soluciones basadas en blockchain para registrar la procedencia original de videos y audios, de modo que cualquier alteración quede evidenciada.

Para los desarrolladores que trabajan con modelos generativos, la noticia implica que la detección de deepfakes pasará a ser una exigencia normativa y de mercado. Librerías como DeepFaceLab, FaceForensics o los módulos de detección de OpenAI ya están siendo adaptados para integrar firmas digitales que certifiquen la autenticidad del material generado.

En conclusión, quien construye o integra IA debe comenzar a probar sus sistemas con herramientas de verificación y mantener un registro verificable de cada salida. Así, cuando la justicia requiera demostrar la procedencia de un archivo, el desarrollador podrá aportar evidencia clara y evitar que sus modelos sean usados en fraudes.