Nunca compres un pimiento sin comprobar esto primero
Quizás usted ya vio el video. Alguien sostiene un pimiento, lo da vuelta y advierte que nunca hay que comprar uno sin revisar esto primero. Después cuenta las protuberancias de la base. Tres significan una cosa; cuatro, otra. Una es más dulce y sirve para ensaladas. La otra conviene cocinarla.
El dato es falso. Inventadísimo. Pero eso no es lo interesante.
Lo interesante es que probablemente lo vio más de una vez, dicho por personas diferentes. Y que esa repetición, no el contenido, es la verdadera novedad tecnológica del asunto.
Un dato falso con años de antigüedad
Vamos por partes. El Servicio de Extensión de la Universidad Estatal de Oregón lo clasifica sin rodeos como un mito de jardinería: todos los frutos del pimiento son ovarios maduros que contienen semillas, formados después de la polinización. Las protuberancias dependen sobre todo de la variedad y de las condiciones de cultivo. Y el dulzor depende de la madurez.
La versión en español fue verificada por Maldita.es, que consultó a Adrián Rodríguez, investigador del Instituto de Conservación y Mejora de la Agrodiversidad Valenciana. Rodríguez analizó variedades de tres y de cuatro protuberancias, llamadas «cascos» en la jerga del sector. No encontró diferencias de sabor ni en las analíticas. Su conclusión fue tajante: no existe el más mínimo indicio de evidencia consistente entre unas y otras. El sabor depende del equilibrio entre los azúcares simples del fruto y los compuestos volátiles de aroma herbáceo o frutal.
Hay un detalle que conviene subrayar. Este bulo no nació con la inteligencia artificial. Circulaba como captura de pantalla en Facebook hacia 2019, cuando PolitiFact ya lo calificó como falso. Maldita.es tuvo que desmentirlo en 2019, en 2021, en 2023 y otra vez en 2024.
Lo nuevo, entonces, no es la mentira, sino la maquinaria que la reparte.
Un guion, veinte caras
Acá es donde el tema se vuelve un asunto de inteligencia artificial.
Las plataformas que fabrican influencers virtuales explican su propio método sin ningún pudor. Una de ellas describe la práctica de probar el mismo guion con dos avatares distintos, para medir el impacto del presentador por separado. Un guion, varias caras, comparación de resultados. Por lo tanto, la cara es una variable a optimizar.
Las guías para creadores «sin rostro» detallan el trabajo completo, con tiempos. Cinco minutos para que un modelo de lenguaje escriba un guion de sesenta segundos sobre un tema en tendencia. Diez minutos para generar el video del avatar hablando. Quince para el armado final, con subtítulos dinámicos y música. Y una instrucción central: el avatar debe soltar una verdad impactante en la primera frase. «Nunca compres un pimiento sin comprobar esto primero» es exactamente esa instrucción, cumplida al pie de la letra.
Esas mismas guías admiten algo revelador. Reconocen que el público todavía necesita una cara para construir confianza y vínculo, aunque esa cara sea generada por una máquina.
Este no es un fenómeno marginal. Grand View Research estimó el mercado de influencers virtuales en 6.060 millones de dólares en 2024, con una proyección cercana a los 45.900 millones para 2030. Y lo que se está sintetizando no son celebridades digitales glamorosas. Es algo mucho más eficaz: la versión artificial de la vecina entusiasmada que le muestra lo que acaba de descubrir.
Un trabajo de Sophie Nightingale y Hany Farid, publicado en 2022 en PNAS, agrega la pieza incómoda. Los rostros sintetizados por IA ya no solo resultan indistinguibles de los reales. Se los juzga más confiables que los reales. Los generadores atravesaron el valle inquietante y salieron del otro lado con una ventaja.
Una voz repetida suena como un coro
¿Por qué funciona? Porque explota una heurística que traemos de fábrica y que, hasta hace muy poco, era bastante confiable.
Durante milenios, la cantidad de personas distintas que afirmaban algo fue un indicador barato y razonablemente honesto de su verdad. Convencer gente costaba trabajo. Si muchos lo decían, probablemente hubiera algo de verdad.
La psicología documentó hace tiempo lo frágil que es ese atajo. En 2007, Kimberlee Weaver, Stephen Garcia, Norbert Schwarz y Dale Miller publicaron un trabajo con un título que describe nuestro problema mejor que cualquier análisis actual: «Una voz repetitiva puede sonar como un coro». Seis experimentos mostraron que las personas infieren que una opinión familiar es una opinión mayoritaria. El efecto se mantuvo incluso cuando los participantes sabían perfectamente que todas las opiniones venían de un solo hablante.
Doce años después, Sami Yousif, Rosie Aboody y Frank Keil llevaron la idea más lejos en Psychological Science. Compararon dos situaciones: un consenso verdadero, donde varias fuentes independientes sostienen lo mismo, y un consenso falso, donde todas las afirmaciones remontan a una única fuente original. Los participantes confiaron por igual en ambos. Y el resultado se sostuvo incluso inmediatamente después de que ellos mismos hubieran declarado que el consenso verdadero era más creíble.
Falta un dato para completar el cuadro. Aumyo Hassan y Sarah Barber mostraron en 2021 que la repetición aumenta la verdad percibida hasta al menos veintisiete exposiciones, con una curva logarítmica. El salto más grande ocurre en la segunda exposición. Traducido a nuestro caso: el segundo video ya hizo casi todo el trabajo.
¿Y saber la respuesta correcta protege? No demasiado. Lisa Fazio y su equipo titularon su trabajo de 2015 de manera elocuente: «El conocimiento no protege contra la verdad ilusoria». Las personas recurren a la sensación de facilidad mental incluso cuando tienen el dato correcto disponible en la memoria.
El vacío donde debería haber una regla
Existen normas. Simplemente, no apuntan en esta dirección.
TikTok etiqueta de forma automática el contenido hecho con sus propias herramientas de IA, avatares incluidos. Para las herramientas de terceros, la carga recae en quien publica. Meta aplica su etiqueta de contenido generado con IA en Instagram y Facebook. En Estados Unidos, la Comisión Federal de Comercio puede sancionar con más de 53.000 dólares cada infracción consciente de sus guías de aval publicitario, y la primera ley estadual sobre intérpretes sintéticos entró en vigencia en Nueva York en junio de 2026.
Todo ese andamiaje persigue el engaño comercial. Un video sobre pimientos no vende nada. No tiene marca detrás, no tiene aval publicitario, no tiene anunciante. Queda fuera del alcance de la regulación y, sin embargo, produce exactamente el daño que nos importa: erosiona el criterio con el que decidimos qué creer.
Hay además un incentivo perverso que conviene mirar de frente. Fernanda Muniz, Kristin Stewart y Lívia de Castro Magalhães mostraron en 2023 que revelar la naturaleza no humana de un influencer virtual reduce su credibilidad percibida y la confianza en la marca asociada. Es decir: transparentar sale caro. La ética, en este terreno, compite contra la métrica.
¿Y si además nos cambia la memoria?
Acá quiero permitirme una pregunta, más que una afirmación.
El llamado efecto Mandela describe recuerdos falsos que muchas personas comparten con precisión inquietante. Deepasri Prasad y Wilma Bainbridge lo midieron en 2022, también en Psychological Science. De cuarenta iconos de la cultura popular, siete produjeron el mismo error de memoria en personas distintas, con alta confianza y alta familiaridad. Un caso célebre: Mucha gente recuerda al señor del Monopoly con monóculo, y nunca lo tuvo.
Los autores atribuyen el fenómeno a cómo almacenamos representaciones generales en lugar de detalles precisos. Pero esos recuerdos compartidos se alimentan de una experiencia visual compartida.
La pregunta, entonces, es inevitable. Si un mecanismo puede producir cientos de exposiciones idénticas a un dato falso, con caras distintas y voces distintas, ¿estamos ante una fábrica de recuerdos colectivos falsos? Todavía no hay evidencia que lo confirme. Es una hipótesis que la investigación debería tomar en serio pronto, porque el experimento ya está corriendo, sin protocolo y sin comité de ética, en el teléfono de todos.
Y una última pregunta: ¿Qué pasaría si este mecanismo se utilizara en política? ¿Nos daríamos cuenta antes de votar?
Atribución
Artículo elaborado con asistencia de Claude (investigación, verificación de fuentes, síntesis y redacción colaborativa). Artículos científicos localizados con Scite. Verificación del dato sobre los pimientos mediante búsqueda web en servicios de extensión universitaria y plataformas de verificación periodística. Mejoras de ortografía, gramática y estilo con LanguageTool. Imágenes generadas con ChatGPT. El borrador original de este artículo y la versión final de esta publicación fueron revisados, corregidos y completados por el autor.
Referencias citadas
- Connor Desai, S., Xie, B., & Hayes, B. K. (2022). Getting to the source of the illusion of consensus. Cognition, 223, 105023.
- Fazio, L. K., Brashier, N. M., Payne, B. K., & Marsh, E. J. (2015). Knowledge does not protect against illusory truth. Journal of Experimental Psychology: General, 144(5), 993-1002.
- Hassan, A., & Barber, S. J. (2021). The effects of repetition frequency on the illusory truth effect. Cognitive Research: Principles and Implications, 6(1), 38.
- Muniz, F., Stewart, K., & de Castro Magalhães, L. (2023). Are they humans or are they robots? The effect of virtual influencer disclosure on brand trust. Journal of Consumer Behaviour, 23(3), 1234-1250.
- Nightingale, S. J., & Farid, H. (2022). AI-synthesized faces are indistinguishable from real faces and more trustworthy. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(8).
- Prasad, D., & Bainbridge, W. A. (2022). The Visual Mandela Effect as evidence for shared and specific false memories across people. Psychological Science, 33(12), 1971-1988.
- Weaver, K., Garcia, S. M., Schwarz, N., & Miller, D. T. (2007). Inferring the popularity of an opinion from its familiarity: A repetitive voice can sound like a chorus. Journal of Personality and Social Psychology, 92(5), 821-833.
- Yousif, S. R., Aboody, R., & Keil, F. C. (2019). The illusion of consensus: A failure to distinguish between true and false consensus. Psychological Science, 30(8), 1195-1204.