La incidencia de la inteligencia artificial generativa en los deepfakes y sus repercusiones en la confianza social - Villamar Suastegui, Monica Isabel; Vera Pico, Leopoldo Andrés; Castillo Pinargote, Marlene Guadalupe; Reyes Romero, David Leonardo; López Gorozabel, Oscar Alexander (Ciencia y Educación, 2026)
Esta investigación analiza el impacto disruptivo de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en el ecosistema de los deepfakes y sus consecuencias para la confianza social. El estudio postula que la IAG actúa como un catalizador crítico, al democratizar y perfeccionar la creación de contenidos sintéticos hiperrealistas, lo que amplifica exponencialmente su potencial dañino. Metodológicamente, se adopta un enfoque cualitativo de tipo analítico-descriptivo, apoyado en la revisión sistemática de literatura académica, el análisis de casos de estudio emblemáticos y el examen de informes técnicos de empresas de ciberseguridad. Los hallazgos preliminares indican que la IAG ha eliminado barreras técnicas, permitiendo la generación masiva de deepfakes de alta calidad para su uso en desinformación, suplantación de identidad y manipulación política. La discusión central gira en torno a la erosión de la confianza como bien público esencial: se identifica un debilitamiento de la confianza en los medios de comunicación, las instituciones políticas y las interacciones digitales básicas, fomentando un estado de escepticismo generalizado o realidad debilitada. Se concluye que la sociedad enfrenta una paradoja tecnológica donde la misma herramienta que impulsa la creatividad también amenaza los fundamentos de la verdad factual. La investigación aboga por la urgente necesidad de un marco multifacético que combine alfabetización digital crítica, desarrollo de herramientas de detección y marcos regulatorios ágiles para mitigar estas repercusiones y proteger el capital social en la era digital.