¿AI o real? 3 juegos gratis en línea para entrenar a sus estudiantes para detectar imágenes de maniquí

Actualizado por última vez el 11 de octubre de 2025

¿Cómo podemos enseñar a nuestros alumnos a distinguir una imagen real, capturada por una lente, de una creación de una de las múltiples herramientas para generar imágenes con iA?

El reto ya no es sólo Comprobar la fuente información, pero para analizar la autenticidad de su medio visual.

Y si lanzas tu próxima sesión con un reto colectivo, sencillo e impactante: distinguir en tiempo real un Imagen generada por AI una foto real. Los tres servicios que se presentan a continuación ofrecen juegos para probar su capacidad para distinguir las imágenes generadas por IA de imágenes reales. Útil en el comienzo de los cursos, en el taller o en Conferencia. Pondrán a sus estudiantes en una situación de observación activa y justificación de sus elecciones.

 

En lugar de multiplicar los largos discursos teóricos, ¿por qué no proponer un Juego interactivo ? A tus estudiantes les encantará.

Falso o real: un cuestionario personalizable para aprender a detectar la verdad de lo falso

URL: https://fake-or-real.net/

Fake or Real 2.0 ofrece un juego en francés en torno a una simple pregunta: «¿Puedes distinguir el La realidad de lo falso ? «. . . La interfaz clara y sin publicidad instala inmediatamente un entorno de juego atractivo.

Antes de comenzar, puede establecer los niveles de dificultad: Fácil (30 s por pregunta, tasa de éxito indicativa 85 %), medio (20 s, 65 %), o Difícil (15 s, 45 %). Hice varias pruebas. A nivel difícil es realmente difícil 😉 y he quedado atrapado más de una vez.

A continuación, puede elegir entre varios temas: Retratos (caras y expresiones humanas), Paisajes (naturaleza y ambientes), o Fauna y Flora (animales y plantas).

Finalmente, puedes elegir tu modo de juego: Clásico (20 preguntas, puntuación tradicional), Sprint (10 preguntas en 2 minutos) o Supervivencia (hasta el primer error). Me encanta la tercera opción.

Durante el juego, comparas dos imágenes (A y B) y respondes "¿Qué imagen es real?".

Al final, uno marcador póster: puntuación final, número de respuestas correctas, tiempo total y medio, y un «resultado por pregunta». Un módulo de estadísticas mantiene sus "juegos jugados", "mejor puntuación" y "precisión global", con una progresión visualizada. La configuración activa/desactiva los efectos de sonido, las animaciones, las pistas automáticas y las estadísticas de restablecimiento.

Fake or Real es, con mucho, el mejor y más completo de los tres sitios de juegos que se presentan aquí. Ponlo primero. Es gratis y sin publicidad.

Ideas para su uso en clase:

• Modo Proyector + Supervivencia: haz que la clase vote (tarjetas A/B o herramientas de votación) y discutir inmediatamente las pistas observadas.
• Grupos temáticos: dividir la clase por temas (Retratos, Paisajes, Fauna/Flora) para comparar las dificultades percibidas.
• Depende de ti inventar el tuyo.

También puede probar:

Reality Check – 20 pares de imágenes renovadas semanalmente

URL: https://realitycheckk.com/week3

Reality Check sigue la misma idea que la anterior: ofrecer un juego a entrenar para distinguir entre Medios generados por IA. Esta es una opción relevante para una secuencia de ECM en inglés (EMILE/CLIL) o para confrontar a los estudiantes con interfaces no francófonas.

Es gratuito, sin publicidad y sin una cuenta necesaria. El juego se actualiza semanalmente, con imágenes de diferentes modelos de IA (por ahora, se generan en Midjourney). La semana que probé el tema fue la alfombra roja de los grandes eventos. Estrellas falsas y reales, tengo la llaga de 17/20 / Usted puede hacer zoom en las imágenes y Comparte tu puntuación con sus colegas, estudiantes o amigos (¿desafío aceptado?).

Usted juega con las flechas en el teclado y apunta a la imagen que es falsa. Los resultados son inmediatos y aparecen antes de pasar a la siguiente imagen.

Un realme. 10 preguntas con correcciones y explicaciones

URL: https://www.arealme.com/ai-test/fr/

Este tercer sitio ofrece una prueba en forma de cuestionario con un número definido de preguntas (a menudo 10 o 20 imágenes). Debe hacer clic para designar la imagen «generada por IA» entre las dos propuestas. Lo más destacado de esta herramienta es el resultado final, que evalúa su "nivel de discernimiento" y proporciona un balance cuantificado. El punto débil, si es libre como los dos anteriores está un poco ahogado en la publicidad.

Cómo evitar quedar atrapado por los omages de la IA: algunos consejos prácticos

Con más de 30 millones de imágenes de IA producidas diariamente por plataformas como DALL-E, Midjourney o Stable Diffusion, es crucial saber cómo detectarlas. Aquí hay algunos consejos prácticos para agudizar su ojo crítico y el de sus estudiantes.

Examinar los detalles anatómicos

Las manos siguen siendo el talón de Aquiles delIA. Escudriña cuidadosamente los dedos: cuéntalos, comprueba sus proporciones y ángulos. Las IA aún generan con frecuencia dedos adicionales, posturas imposibles o texturas de piel inconsistentes. Los ojos también merecen tu atención: busca pupilas asimétricas, reflejos idénticos en ambos ojos o miradas "vidriosas" características.

Analizar la consistencia física

La luz y las sombras no mienten. Las IA luchan por reproducir fielmente la interacción de la luz con los objetos. Compruebe si las sombras coinciden con la fuente de luz aparente y si los reflejos son lógicos. También mire la física de la escena: en una imagen de playa, ¿las huellas en la arena coinciden con los pies de los personajes?

Identificar imperfecciones textuales

Los textos integrados a menudo traicionan a la IA. Las palabras pueden ser distorsionadas, ilegibles o tener fuentes no uniformes. Los logotipos, signos o etiquetas a menudo parecen incorrectos. Esta debilidad persiste incluso en los modelos más recientes.

Cuidado con la perfección

Una imagen demasiado perfecta es sospechosa. La IA tiende a crear superficies anormalmente lisas, piel sin poros ni imperfecciones y colores demasiado saturados o atenuados artificialmente. En la naturaleza, las texturas siempre tienen una cierta irregularidad que la IA lucha por replicar de manera convincente.

Comprobar el origen y los metadatos

Trate de rastrear el origen de la imagen. Una fotografía auténtica generalmente contiene metadatos EXIF que indican el dispositivo utilizado, la fecha y los parámetros de disparo. Las imágenes de IA a menudo carecen de esta información o presentan datos genéricos inconsistentes. Utilizar herramientas de búsqueda inversa como Google Lens o TinEye para verificar si la imagen existe en otra parte de Internet.

Ante la rápida evolución de la IA, estas técnicas siguen siendo nuestros mejores aliados. Ya conoces el dicho: «el diablo se esconde en los detalles». Tienes que tomarte el tiempo de observar cuidadosamente cada imagen antes de confiar en ella.