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“Tel Aviv, despojada de ilusión, como nunca la has visto”, decía el título sobre un video viral de marzo de 2026 que muestra misiles golpeando la ciudad israelí mientras explosiones estallan en el cielo nocturno. Para el usuario casual, parecía ser un documento desgarrador de un conflicto moderno. El problema, sin embargo, fue que el vídeo era un deepfake.
Los deepfakes son medios sintéticos editados o generados mediante Inteligencia Artificial (IA). De acuerdo a el New York Times, Una “cascada de falsificaciones de IA sobre la guerra con Irán” ha proliferado en las redes sociales desde que Estados Unidos (EE.UU.) e Israel reactivaron las acciones militares con Irán el 28 de febrero de 2026. De hecho, el panorama digital está cada vez más saturado con invenciones sintéticas, a medida que videos falsos de celebraciones bulliciosas, evacuaciones frenéticas de aeropuertos, bombardeos devastadores y víctimas gráficas inundan los feeds de los usuarios en un flujo incesante de desinformación.
A medida que estas fabricaciones digitales desdibujan la línea entre la realidad y la simulación, la necesidad de una alfabetización en inteligencia artificial crítica (CAIL) ha pasado de ser un lujo educativo a un requisito vital. Actualmente navegamos por un panorama en el que la “niebla de guerra” ya no es sólo una metáfora de la confusión en el campo de batalla, sino una descripción literal de un entorno de información asfixiado por la “baja de la IA”. De hecho, un estudio encontró que más del 20% del contenido de YouTube es generado por IA. Sin un esfuerzo sólido y sistémico para inculcar el CAIL, el público permanece indefenso contra operaciones psicológicas sofisticadas. Debemos entender no sólo cómo utilizar estas herramientas, sino las estructuras sociopolíticas que las poseen y los prejuicios inherentes que codifican.
De los caballos de Troya a Tonkin
La difusión de información falsa no es un fenómeno moderno; ha sido un elemento básico de los conflictos desde el mundo antiguo. Desde la legendaria construcción griega de un caballo de madera hueco para infiltrarse en Troya, hasta la caballería mongol de Genghis Khan que utilizaba retiradas fingidas para atraer a los enemigos a un desorden fatal, el engaño estratégico siempre ha definido el campo de batalla.
En las democracias modernas como Estados Unidos, los líderes con frecuencia han refinado estas tácticas hasta convertirlas en “noticias falsas” diseñadas para generar el consentimiento público para la intervención. Este patrón de engaño es evidente en el ataque “fantasma” en el Golfo de Tonkín utilizado para intensificar la guerra de Vietnam y las infames afirmaciones de armas de destrucción masiva (ADM) “fantasmas” que precedieron a la invasión de Irak en 2003. Más allá de iniciar un conflicto, la desinformación sirve para sostener artificialmente la moral pública y proyectar una ilusión de progreso. Esto fue ejemplificado notoriamente por la Casa Blanca durante la Guerra de Vietnam, donde los informes oficiales afirmaban continuamente que Estados Unidos estaba ganando, incluso cuando las evaluaciones internas reconocían un atolladero cada vez más profundo. De manera similar, la declaración de “Misión Cumplida” del presidente George W. Bush, pronunciada desde la cubierta de un portaaviones apenas unas semanas después de la invasión de Irak en 2003, proporcionó una falsa sensación de finalidad a una guerra que en última instancia duraría décadas.
La arquitectura de los medios sintéticos
Si bien la intención de engañar es antigua, la inteligencia artificial y las redes sociales han complicado estos problemas al permitir que cualquiera cree contenido ingenioso y convincente a escala. Incluso antes de la reciente escalada, la guerra entre Rusia y Ucrania y las tensiones geopolíticas entre Israel y Bahréin ya estaban inundadas de información errónea generada por la IA.
La proliferación de deepfakes hace más que simplemente difundir mentiras; erosiona los cimientos mismos de la verdad objetiva al fomentar el escepticismo universal. Este fenómeno permite descartar la evidencia genuina de sufrimiento como mera simulación. Por ejemplo, Noticias NBC informó sobre una investigación agotadora que confirmó que un vídeo de habitantes de Gaza hambrientos esperando comida en mayo de 2025 era completamente auténtico; no obstante, una avalancha de usuarios de las redes sociales descartó reflexivamente el metraje como un deepfake. Cuando el público ya no puede distinguir entre una invención sofisticada y una realidad documentada, la verdad se convierte en una cuestión de conveniencia partidista más que en un hecho empírico.
En entornos en los que hay mucho en juego, la niebla de la guerra crea pánico y reacciones viscerales en las que la gente siente que la toma de decisiones es una cuestión de vida o muerte. Si la información que consumen es incorrecta, podría marcar la diferencia entre una protesta pacífica y que un individuo se radicalice hacia la violencia.
Para los creadores de contenidos y los algoritmos de las plataformas, los incentivos están sesgados hacia el caos. Las plataformas de redes sociales están diseñadas para amplificar el contenido que desencadena reacciones emocionales intensas. Como las noticias falsas suelen ser más sensacionalistas que la verdad matizada, se difunden más rápido y más ampliamente.
Si bien la respuesta ideal es que el público espere e investigue antes de emitir un juicio, esto es una tarea difícil cuando las personas creen que están presenciando una masacre activa. Algunos deepfakes se pueden desacreditar rápidamente, como el vídeo del primer ministro israelí, Benjamín Netanyahu, que lo muestra con seis dedos. En muchos casos, verificar la información lleva tiempo; hay que geolocalizar las imágenes, comprobar los metadatos y, a menudo, aceptar la incómoda conclusión de que todavía no hay pruebas suficientes para sacar una certeza. La IA ha hecho que esta misión de encontrar la verdad sea exponencialmente más difícil para el ciudadano promedio que carece de recursos para realizar análisis forenses digitales profundos.
Irónicamente, muchas personas ahora confían en la IA para saber si el contenido es generado por ella. Esta dependencia ilustra una profunda falta de conocimientos sobre IA. Lo que comúnmente llamamos IA hoy en día se describe con mayor precisión como modelos de lenguaje grande (LLM). Estos no son “inteligentes” en ningún sentido humano; son motores de reconocimiento de patrones que memorizan y predicen secuencias de datos. Son tan buenos como los datos que contienen y, como resultado, reflejan prejuicios humanos, a menudo amplificados hasta un grado peligroso.
Los estudios muestran consistentemente que las respuestas de la IA pueden ser objetivamente inexactas aproximadamente la mitad de las veces. Estos modelos frecuentemente “alucinan”, fabricando información y citas que no existen. un estudio de La intercepción destacó este absurdo, mostrando cómo Google Gemini dio respuestas contradictorias sobre si un texto específico fue generado por IA, incluso cuando el texto en cuestión era algo que el propio Gemini había producido. Cuando los medios de comunicación citan los detectores de IA como prueba definitiva, a menudo construyen sus conclusiones sobre una base de arena.
El marco CAIL: interrogar el poder
Este analfabetismo en IA agrava décadas de alfabetización mediática desatendida. Si bien muchas naciones han hecho de la alfabetización mediática una parte obligatoria de su plan de estudios nacional, Estados Unidos la ha dejado en gran medida a discreción de las comunidades locales. La alfabetización mediática es la capacidad de acceder, analizar, evaluar, crear y actuar utilizando todas las formas de comunicación, desde los medios impresos hasta los digitales. Sin esta base, el público no está preparado para manejar los matices de la era algorítmica.
Critical AI Literacy es un marco en evolución que va más allá de simplemente saber cómo activar un chatbot. Enseña a los estudiantes a cuestionar la propiedad: ¿quién es el dueño de la IA y cómo esa propiedad da forma a su sesgo, ideología y propósito? Si una corporación es dueña del modelo, ¿priorizará las ganancias sobre la estabilidad democrática?
Un enfoque crítico también examina la representación. Debemos preguntarnos cómo las imágenes generadas por IA reflejan los sesgos de sus datos de entrenamiento, como el contenido supremacista blanco o extremista que ocasionalmente aparece en modelos no moderados como Grok AI. Además, nos recuerda que la industria de las grandes tecnologías a menudo tiene una filosofía fundamentalmente antihumana y considera a los seres humanos como calesa sistemas que deben ser fijado u optimizado por código.
Elegir nuestra realidad: un mandato para el bien común
Como sugiere el investigador Gary Smith, la IA sólo superará la inteligencia humana si los humanos continuamos usándola de maneras que degraden nuestras propias capacidades cognitivas. Los estudios muestran que la dependencia prolongada y acrítica de la IA y las pantallas contribuye a una disminución de las capacidades cognitivas, la memoria y la concentración. CAIL señala que los humanos son los inteligentes; las plataformas son meras herramientas.
En tiempos de guerra, la ausencia de esta alfabetización tiene consecuencias mortales. Si los deepfakes y los robots alucinantes están dando forma a nuestras emociones y nuestras interpretaciones de los conflictos internacionales, vivimos en un estado de crisis perpetua y fabricada. No podemos darnos el lujo de repetir los errores de décadas anteriores, en las que ingenuamente asumimos que el simple hecho de tener acceso a la tecnología haría que el mundo estuviera más conectado y fuera más inteligente.
El objetivo de la alfabetización crítica en IA no es hacernos huir de la tecnología, sino comprenderla para poder aprovecharla para el bien común. Debemos decidir si la IA será un socio en la automatización de tareas sin sentido para mejorar la condición humana, o una fuerza explotadora que dictará la realidad de la ciudadanía. Esa es una decisión que debe tomar un público informado, no los ejecutivos de las grandes tecnologías. Si el público sigue siendo analfabeto en IA, seguirá dependiendo de las mismas narrativas diseñadas para explotarlo.
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