- Carlos Martínez Rojas
- derechos de autor digitales, ética de la inteligencia artificial, imágenes generadas por IA, responsabilidad tecnológica, sesgos algorítmicos
- 415 Vistas
Fecha de publicación: octubre 2025
Introducción
En los últimos años, la generación automática de imágenes mediante inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento explosivo. Herramientas como generadores de imágenes por texto o modelos que modifican fotos existentes permiten crear ilustraciones, retratos o ambientes visuales sin intervención humana tradicional. Pero este rápido avance plantea una cuestión central: ¿cómo abordar la ética de las imágenes generadas por inteligencia artificial? Este tema es relevante porque afecta a creadores, marcas, medios, plataformas digitales, usuarios finales y reguladores. Impacta en la autoría, los derechos de los artistas, la privacidad, la representación de personas y comunidades, así como la confianza en la información visual.
Esta reflexión es particularmente importante para quienes trabajan con automatización, marketing visual, diseño de contenidos, medios de comunicación o tecnología aplicada, pues las implicancias éticas afectan tanto la creación como la distribución de imágenes “sintéticas”.
Contexto histórico
Para entender el panorama actual de la ética en imágenes generadas por IA, conviene repasar algunos hitos:
- En 2018, la obra Edmond de Belamy, creada por un colectivo que utilizó redes generativas adversarias (GAN), se subastó por más de 400.000 USD, trayendo el arte generado por IA al mercado y al debate público.
- Los avances en modelos de IA para imágenes (por ejemplo, GANs, diffusion models) abrieron la puerta a generar visuales con prompts de texto, mezclas de estilos, retratos ficticios, modificaciones de imágenes reales, etc.
- Paralelamente se han documentado casos de uso problemático: sesgos en los resultados, apropiación de estilos de artistas sin consentimiento, imágenes falsas que se confunden con reales. Por ejemplo, estudios muestran que los seres humanos detectan incorrectamente si una imagen fue generada por IA en casi el 39 % de los casos.
- La recopilación masiva de datos (imágenes de internet, fotografías, etc.) para entrenar modelos de imagen también ha generado tensiones legales y éticas: derechos de autor, licencias, consentimiento de quienes aparecen en las fotos, transparencia sobre los datos usados.
Este contexto sitúa el reto: no solo se trata de hacer imágenes nuevas, sino de hacerlo bajo un marco ético que reconozca autores, comunidades, derechos y consecuencias sociales.
Análisis experto
Implicancias actuales
1. Autoría y derechos de propiedad intelectual
Cuando se usa un modelo de IA para generar una imagen es legítimo preguntarse: ¿quién es el autor? ¿El usuario que dio el prompt? ¿La empresa que entrenó el modelo? ¿O el propio modelo? En muchos casos la respuesta no es clara, lo que genera vacíos legales. Por ejemplo, un tribunal en EE. UU. falló que una obra generada únicamente por IA sin intervención humana no puede registrarse para derechos de autor. Esto abre incertidumbre para creadores y plataformas que comercian con este tipo de imágenes.
2. Transparencia y detección de contenido generado
La dificultad para distinguir lo “real” de lo “sintético” mina la confianza en los medios visuales. Estudios demuestran que los humanos y también los algoritmos fallan en identificar imágenes generadas por IA. En un mundo donde “ver” ya no equivale a “creer”, se amplían los riesgos de desinformación, manipulación de imagen y pérdida de integridad informativa.
3. Sesgos, representación y justicia
Los modelos de generación suelen heredar los sesgos de los datos con los que fueron entrenados. Investigaciones recientes muestran que los sistemas de IA para imagen tienden a excluir o distorsionar a grupos racializados, personas con discapacidad, edades distintas, etc. Esto tiene impacto directo en marketing, publicidad, medios: reproducir estereotipos o invisibilizar colectivos es una falla ética además de comercial.
4. Privacidad y consentimiento
Cuando se generan imágenes que imitan personas reales o usan partes de ellas (rostros, siluetas, etc.), la cuestión del consentimiento se vuelve clave. También cuando la IA crea imágenes de personas que no existen pero se parecen a personas reales, generando posibles daños reputacionales o confusión. La guía de ética en IA para imágenes subraya temas como privacidad, derechos de imagen y riesgo de manipulación.
5. Impacto en los creadores humanos y en el mercado del arte visual
La proliferación de imágenes generadas por IA plantea presión competitiva para ilustradores, fotógrafos, diseñadores, modelos. Si las herramientas permiten creación masiva y más barata, los costos se ajustan y los márgenes podrían bajar para los humanos, lo cual plantea un conflicto entre democratización y precarización.
6. Uso en contextos sensibles
Las imágenes generadas por IA pueden utilizarse en contextos que requieren especial cuidado, por ejemplo: campañas humanitarias, medios periodísticos, representación de víctimas, imágenes médicas, formación genética, etc. Un mal uso puede vulnerar la dignidad de personas, reproducir estereotipos o contribuir a la “pornografía de pobreza” o a la manipulación mediática.
Aplicaciones en distintas industrias
Salud: En medicina, la IA puede generar imágenes para entrenar modelos o ilustrar condiciones. Pero usar imágenes generadas sin control ético puede afectar la confianza del paciente, la exactitud del diagnóstico o reproducir sesgos médicos.
Educación: En enseñanza y divulgación se pueden usar imágenes generadas para ilustrar conceptos, historiales o escenarios. Aquí se debe indicar claramente que son sintéticas y evitar que se presenten como reales, para no inducir a error o falsa memorización.
Marketing y publicidad: Las marcas pueden crear campañas con imágenes IA-generadas que reducen costos, pero deben cuidar la representación adecuada de género, raza, edad y cultura, y aclarar transparencia si combinan personas reales con generadas.
Desarrollo de productos/UX: En interfaces gráficas, prototipos, simulaciones, se usan imágenes IA. Es crítico garantizar que los modelos no reproduzcan contenido ofensivo, que se respeten los derechos de los que aparecen indirectamente, y que haya diversidad en la base de datos.
Legal / medios / derechos de autor: En este campo la ética cruza directamente con la ley: licencias, derechos morales, reuso de estilos, plagio algorítmico, etc. Las empresas y medios tienen que preguntarse si el uso del modelo fue legal, si la imagen resultante viola derechos y si se necesita transparencia o atribución.
Negocios / automatización: Desde la perspectiva de la automatización, las imágenes generadas por IA permiten escalar contenidos visuales, pero también crean responsabilidad. Empresas que automatizan generan valor pero también pueden arriesgar reputación si no adoptan prácticas éticas.
Riesgos y oportunidades
Oportunidades
- Democratización de la creación visual: más personas pueden generar imágenes, explorar creatividad, realizar prototipos.
- Reducción de costos de producción visual: campañas, diseño, educación, desarrollo.
- Innovación en arte, entretenimiento y medios: nuevos estilos, mezclas, posibilidades antes inaccesibles.
- Personalización y adaptación: imágenes generadas para públicos específicos, con ajuste dinámico, pueden mejorar la experiencia de usuario.
Riesgos
- Pérdida de confianza en las imágenes: si la audiencia no puede distinguir lo real de lo generado, la credibilidad visual se debilita.
- Infracción de derechos de autor y apropiación de estilos o contenido sin consentimiento.
- Reproducción o exacerbación de sesgos, discriminación, invisibilización de comunidades.
- Uso malicioso: deepfakes, manipulación política, imágenes que dañan reputación o promueven odio.
- Impacto negativo en los creadores humanos: sustitución, devaluación del trabajo artístico, precarización.
- Responsabilidad legal emergente: mercados, plataformas y generadores tendrán que responder por daños derivados.
- Ambigüedad normativa: lagunas legales, jurisdicciones distintas, dificultad para aplicar regulación global.
Datos y fuentes
- Según una guía educativa sobre IA y ética: “AI generated images present important ethical issues …”
- Un artículo técnico comenta que “the ethical concerns of AI-generated images cover … ownership, privacy, bias, environmental impact …”
- En un estudio de percepción se constató que los humanos clasifican erróneamente imágenes reales vs generadas en un 38,7 % de los casos.
- Investigación sobre representaciones en IA de imagen arrojó que los modelos “no son equitativamente inclusivos respecto a género, raza, edad y discapacidad”.
- Caso reciente de uso problemático: ONG usando imágenes generadas por IA que reproducen estereotipos de pobreza, lo que genera “poverty porn 2.0”.
Estos datos confirman que el tema no es solo teórico: tiene efectos reales, cuantificables, en percepción, derechos y representación.
Consideraciones éticas y legales
Éticas
- Consentimiento y dignidad: Incluso si la imagen es “ficticia”, puede basarse en personas reales o retratar a comunidades vulnerables. Es ético plantear preguntas: ¿se obtuvo permiso? ¿se respeta la dignidad de quienes podrían verse representados o identificados?
- Transparencia: Los creadores y distribuidores deberían indicar claramente cuándo una imagen ha sido generada o modificada por IA, evitando engañar al público o presentar algo como “real” cuando no lo es.
- Justicia y equidad: Asegurar que los modelos de imagen generativa no reproduzcan estereotipos ofensivos, que existan diversidad en los datos de entrenamiento, y que los resultados representen adecuadamente diferentes grupos demográficos.
- Responsabilidad: Las empresas que desarrollan o despliegan estos sistemas tienen responsabilidad ética por los efectos secundarios: sesgos, daños reputacionales, discriminación, manipulación.
- Impacto sociocultural: Considerar el efecto de la saturación de imágenes generadas en la cultura visual: ¿se devalúa la creatividad humana? ¿Se normaliza lo hiperreal y se estanca la reflexión crítica sobre la imagen?
Legales
- Derechos de autor: Como vimos, en muchas jurisdicciones una obra generada sin intervención humana no tiene protección de copyright. Esto genera vacío legal sobre explotación comercial.
- Licencias y bases de datos: Si el modelo entrenó con imágenes sin permiso, puede haber reclamaciones de infracción. Ejemplo: debates sobre modelos que usaron millones de imágenes web sin consentimiento.
- Protección de la privacidad: Si la imagen genera un rostro reconocible o una situación privada, puede haber violación de derechos de imagen o incluso privacidad.
- Regulación de contenido dañino: Muchos marcos legales están adaptándose a los “deepfakes”, imágenes generadas con intención de manipular, defamar o abusar. Es necesario considerar cómo se regula la distribución de imágenes sintéticas que pueden infringir otros derechos.
- Transparencia de entrenamiento: Algunas iniciativas regulatorias piden que se identifiquen documentos, materiales o personas utilizados en el entrenamiento de modelos de IA de imagen, para asegurar trazabilidad.
- Idioma local / internacional: Las regulaciones varían según país; una empresa global debe atender leyes de múltiples jurisdicciones.
Cierre y conclusión
La ética de las imágenes generadas por inteligencia artificial es un tema esencial para cualquiera que trabaje con tecnología visual, comunicación, automatización, marketing o contenidos digitales. Estas herramientas abren oportunidades extraordinarias: democratizar la producción visual, innovar en arte y medios, personalizar experiencias. Pero también traen consigo responsabilidades: derechos de autor complejos, sesgos incorporados, riesgos para la credibilidad visual, impactos en creadores humanos y la necesidad de transparencia.
Para avanzar de forma ética, es clave adoptar buenas prácticas: indicar que una imagen fue generada o modificada por IA, revisar los datos de entrenamiento, garantizar diversidad y equidad, respetar dignidad y privacidad, y estar al tanto de la normativa aplicable en cada región.
En el horizonte, cabe prever que los marcos legales se volverán más sólidos, que las herramientas de detección de contenido generado mejorarán, y que la sociedad exigirá mayor trazabilidad. Para las empresas de automatización, medios y tecnología aplicada, integrar estas reflexiones éticas no es un añadido: es un imperativo estratégico que puede definir reputación, cumplimiento y sostenibilidad.
Preguntas frecuentes sobre la ética de las imágenes generadas por IA
¿Qué se entiende por “imágenes generadas por inteligencia artificial”?
Son visuales creadas o modificadas por modelos de IA (como GANs, modelos de difusión) a partir de texto, prompts o datos, sin necesidad de una fotografía o ilustración tradicional.
¿Por qué es necesario un marco ético para estas imágenes?
Porque afectan derechos de autor, privacidad, representación de personas y comunidades, y pueden usarse de forma engañosa o dañina. Además impactan en la confianza del público hacia los medios visuales.
¿Cómo puedo saber si una imagen fue generada por IA?
No hay garantía segura aún para el usuario común: estudios muestran que incluso expertos cometen errores al distinguir imágenes reales de sintéticas. Una buena práctica es buscar etiquetas o metadatos, verificar la fuente, y pedir transparencia al creador o la plataforma.
¿Las imágenes generadas por IA pueden tener derechos de autor?
Depende de la intervención humana. En Estados Unidos, por ejemplo, se ha dictaminado que una obra generada únicamente por IA sin intervención humana no puede registrarse para copyright.
¿Qué debo hacer como empresa que usa imágenes generadas por IA en marketing o comunicación?
Revisar que la imagen cumple normativas de derechos, indicar si es generada, garantizar que no reproduce estereotipos o discriminaciones, asegurar que no infringe privacidad o dignidad, y documentar el origen y los permisos si corresponde.
