Pornografía creada con inteligencia artificial afecta a los famosos

Paris Hilton expresó públicamente su respaldo a la Ley DEFIANCE, un proyecto legislativo bipartidista en Estados Unidos que busca permitir acciones legales contra la creación y distribución de contenido sexual falso generado con inteligencia artificial sin consentimiento.

El 22 de enero de 2026, Hilton testificó en el Capitolio junto a las congresistas Alexandria Ocasio-Cortez y Laurel Lee. Durante su intervención, reveló que más de 100.000 imágenes explícitas falsas suyas circulan en internet.

Además, relató el impacto del video íntimo filtrado en 2004 para resaltar la necesidad de marcos legales que permitan a las víctimas defenderse legalmente.

La Ley DEFIANCE, sigla en inglés de Disrupt Explicit Forgeries & Images Act to Nullify Consensual Edits, fue aprobada de forma unánime en el Senado y espera votación en la Cámara de Representantes.

La propuesta contempla que las víctimas puedan iniciar acciones civiles contra quienes crean, distribuyen o almacenan deepfakes sexuales no consentidos.

También se incluye protección legal para las personas afectadas, como el uso de seudónimos en los procesos judiciales. El propósito de la iniciativa es frenar el aumento de este tipo de contenidos, que se producen a gran escala mediante técnicas de inteligencia artificial.

Figuras afectadas y tecnologías utilizadas

El uso de inteligencia artificial para generar pornografía no consentida afecta principalmente a mujeres famosas.

Reportes señalan que más del 95% del contenido sexual manipulado con IA se realiza sin permiso.

Entre las figuras más victimizadas se encuentran Taylor Swift, Scarlett Johansson, Emma Watson, Billie Eilish, Sydney Sweeney, Gal Gadot y la propia Paris Hilton.

Estas imágenes y videos falsos se difunden comúnmente a través de foros anónimos y plataformas pornográficas, sin participación ni conocimiento de las personas afectadas.

Para detectar estos montajes digitales, los expertos recomiendan observar aspectos como el parpadeo irregular, bordes borrosos, sombras mal ubicadas o expresiones faciales rígidas.

Además, se sugiere analizar metadatos, usar herramientas como FotoForensics, Deepware o motores de búsqueda inversa, y verificar el audio y los fotogramas.

Entre las herramientas avanzadas que permiten identificar deepfakes se encuentran Hive Moderation, Microsoft Video Authenticator y TruthScan, que ofrecen alta precisión en la detección de contenido manipulado.

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