• 3 min de lectura
Flux 3 hace que la historia falsa parezca inquietantemente real
Un vídeo falso de los años 90 creado con Flux 3 muestra cómo el vídeo generativo podría reescribir la historia —y ayudar a la gente a desestimar material auténtico.

Imagen: Gizmodo
Un vídeo que parece mostrar a escolares de los años 90 prediciendo el futuro de los ordenadores es falso, pero sus detalles convincentes ilustran cómo el vídeo generativo podría distorsionar la memoria pública.
El clip fue creado con Flux 3 de Black Forest Labs, según Gizmodo. Justine Moore, socia de Andreessen Horowitz, la compartió la semana pasada, elogiando la capacidad del modelo para generar imágenes que parecen históricas. Andreessen Horowitz anunció una inversión en Black Forest Labs en 2024.
Excepcional generando metraje histórico.
Moore dijo que la última niña del vídeo era su favorita, en parte porque las pausas incómodas hacen que la actuación parezca más auténtica. El clip utiliza ropa adecuada a la época y un estilo visual que recuerda a las grabaciones domésticas de los años 90. Su diálogo también suena plausible: un niño predice que los ordenadores harán los deberes, otro dice que podrían hacer películas y una tercera dice: “Creo que simplemente les diremos qué hacer.”

Recomendado
Por qué los expertos sacan más partido al mismo LLM
Por qué el vídeo falso parece auténtico
El guion no es especialmente original. Los niños llevan décadas haciendo predicciones similares sobre ordenadores y robots. Gizmodo citó un ejemplo de 1988 de un alumno de primer grado de Kentucky que escribió: “Quiero que mi robot haga cosas para mi mamá y para mí. Quiero que mi robot haga mi tarea.” Ideas similares aparecieron en predicciones de los años 50.
Ese material familiar ayuda a que el clip generado pase por un artefacto histórico genuino. El vídeo combina expectativas culturales reconocibles con las imperfecciones visuales del metraje antiguo, incluidas las pausas y la entrega torpe que los espectadores pueden interpretar como prueba de autenticidad.
El problema no es este clip en particular, que es relativamente inofensivo. La preocupación mayor es qué ocurre cuando el vídeo sintético presenta una versión inventada de un evento histórico significativo como si fuese una evidencia recién descubierta. Gizmodo planteó la posibilidad de metraje fabricado que supuestamente mostrase un ángulo distinto del impacto en el Pentágono del 11 de septiembre de 2001 o del asesinato de John F. Kennedy.
El «dividendo del mentiroso» funciona en ambos sentidos
Los medios sintéticos no solo hacen que la evidencia falsa resulte más convincente. También pueden facilitar que la evidencia auténtica sea descartada. Este efecto se conoce comúnmente como el «dividendo del mentiroso»: una vez que la gente sabe que es fácil producir falsificaciones plausibles, alguien acusado de una mala conducta puede afirmar que el metraje real está fabricado.
Gizmodo señaló afirmaciones de algunos jugadores profesionales de béisbol de que Babe Ruth quizá no existió porque supuestamente hay muy poco vídeo de él. La afirmación ignora el abundante metraje cinematográfico que sí muestra a Ruth jugando, pero demuestra cómo la duda tecnológica puede minar los registros genuinos.
La misma dinámica puede beneficiar a figuras públicas, incluido el presidente Donald Trump, al permitir que metrajes reales sean rechazados como falsos. Al mismo tiempo, un clip totalmente fabricado puede atraer creyentes precisamente porque parece confirmar una sospecha ya existente.
El éxito de Flux 3 con un vídeo ficticio de los años 90 expone, por tanto, un problema de verificación más limitado pero serio: la plausibilidad visual ya no basta para establecer la procedencia. El clip es falso, sin embargo parece el tipo de prueba que la gente antes podría haber considerado auténtica por sí misma. En 2026, el escepticismo debe aplicarse tanto a lo que parece real como a lo que parece demasiado conveniente para ser verdad.
AI Editor
Ava covers the rapidly evolving world of artificial intelligence, from foundational models and research labs to the real-world economics of intelligence. With a background in computational linguistics, she cuts through the hype to find out what actually works. She firmly believes that benchmarks are just marketing until reproduced in the wild.
vía Gizmodo


