¿Podemos confiar en lo que vemos?

Por: Regina González, estudiante de Ingeniería Biomédica e Ingeniería en Mecatrónica 

A veces me pasa algo raro: veo un objeto que parece humano y siento una incomodidad, no es exactamente miedo, es como cuando algo no encaja del todo y no sé explicarlo. ¿Les ha pasado? 

Reviví la sensación hace poco mientras veía TikTok, con un video de The Polar Express. Probablemente ya han visto alguno; de vez en cuando, alguien vuelve a descubrir esta película y los comentarios se llenan de personas hablando de lo extraños que se ven sus personajes. Me pasa algo parecido con algunos robots con forma humana, como los que se muestran en exposiciones de tecnología, o incluso con ciertos personajes de videojuegos. A veces intentan parecer tan reales que terminan siendo… raros. 

La piel, los ojos, sus expresiones y la manera en la que se mueven recuerdan a una persona real. Pero hay pequeños detalles que nos hacen detenernos. Algo no nos termina de convencer. No estamos viendo una caricatura, pero tampoco parece que estamos viendo a una persona. 

Eso tiene un nombre: uncanny valley, o “valle inquietante”. En 1970, el roboticista japonés Masahiro Mori habló del bukimi no tani en un artículo titulado “The Uncanny Valley”, publicado en la revista japonesa Energy. La idea original de Mori, en pocas palabras, es que cuanto más humano parezca algo artificial, más familiar y agradable nos resulta. El problema llega cuando “eso” se acerca muchísimo a nuestra apariencia, pero todavía podemos notar que no es una persona.

El ensayo original tardó varios años en tener difusión fuera de Japón. En 2012 la IEEE Robotics & Automation Magazine publicó una traducción al inglés autorizada y revisada por Mori. Desde entonces, muchos otros investigadores han intentado explicar qué ocurre exactamente en ese momento. 

En 2013, Cheetam, junto a Pavlovic, Jordan, Suter y Jancke, estudiaron el fenómeno desde una perspectiva diferente: observaron la forma en que  vemos a una figura, en lugar de centrarse en qué tan desagradable o agradable nos resulta. Usaron rostros humanos y digitales con distintos grados de parecido y registraron los movimientos oculares de 60 participantes mientras intentaban determinar si veían a una persona o a un avatar. Cuando los rostros eran más ambiguos, los participantes dedicaban más tiempo a observar los ojos y la boca. 

Esto es interesante porque muestra que el uncanny valley no necesariamente comienza con una sensación consciente de “miedo”. También puede aparecer como una dificultad para decidir qué estamos viendo. Buscamos pistas que nos ayuden a decidir si estamos frente a una persona o una representación. 

En 2015, Kätsyri et al. revisaron varias hipótesis y encontraron evidencia a favor del llamado desajuste perceptual (perceptual mismatch), que se puede definir como la extrañeza que aparece cuando diferentes características de una figura no corresponden entre sí en su nivel de realismo. Por ejemplo, un rostro puede parecer muy humano, pero tiene ojos artificiales. En este caso, lo inquietante no es la semejanza con una persona, es más la falta de coherencia entre las diferentes características que estamos percibiendo. 

La idea del uncanny valley es más compleja que el simple “algo se parece demasiado a un humano”. Es como si nuestro cerebro reconociera suficientes características para esperar cierto comportamiento, pero encontrara señales que contradicen esa expectativa. Tal vez por eso es tan difícil explicar qué es lo que nos incomoda: no podemos señalar un detalle en específico, solamente sentimos que “algo” no encaja. 

Mori estaba pensando en robots, no en películas ni en inteligencia artificial. Aun así, su idea terminó apareciendo en muchas otras áreas que intentan imitar a las personas. Un ejemplo conocido aparece en la película M3GAN, especialmente en la escena de baile que se volvió viral, la escena resulta extraña porque los movimientos de la muñeca y el cuerpo recuerdan a los de una persona, pero al mismo tiempo hay algo exagerado en ellos. 

Algo parecido puede discutirse hoy en videojuegos nuevos como inZOI, que busca un nivel de realismo mucho mayor en sus personajes. Y en el mundo de la robótica, está Sophia, el robot humanoide de Hanson Robotics, diseñado para tener una apariencia y expresiones faciales muy similares a las humanas. Los tres ejemplos son diferentes, pero tienen algo en común: intentan, de alguna manera, acercarse a nuestra apariencia. 

Quizás por eso Mickey Mouse no nos produce la misma sensación. Sabemos perfectamente que no es una persona. Sus proporciones, sus movimientos y su diseño pertenecen a otro lenguaje visual. No esperamos que sea real, así que tampoco lo comparamos con una persona. Algo parecido pasa con un típico brazo robótico industrial: no tiene rostro, ni expresiones que podemos interpretar como los de una persona, sabemos desde el principio que estamos frente a una máquina y por eso, no esperamos que se comporte como un humano. El problema surge cuando la tecnología intenta que lo artificial parezca natural. 

Durante años, la animación digital avanzó justo hacia ahí. Las texturas se hicieron más detalladas, las expresiones más naturales y los movimientos más parecidos a los nuestros. Los robots siguieron un camino similar, buscando reproducir mejor los movimientos humanos. Sophia, el robot humanoide que mencionamos antes, es un ejemplo de ello. El objetivo era conseguir personajes cada vez más creíbles. 

Ahora tenemos una herramienta que cambia un poco las reglas del juego. La inteligencia artificial generativa ya no solo puede representar a una persona. También puede crear una desde cero. Pienso en las redes sociales: mientras hacemos scroll, podemos ver una foto y asumir automáticamente que la persona de la imagen es real, pero después podemos descubrir que nunca existió y fue creada con inteligencia artificial; tal como los llamados AI influencers, que son personajes creados digitalmente que tienen perfiles en redes sociales y pueden llegar a parecer personas reales. Un caso reciente es Baddie Betty (@baddiebethany) en TikTok, una supuesta mujer de 82 años que da consejos sobre relaciones, y a primera vista no hay nada que haga pensar que estamos viendo a un personaje generado por inteligencia artificial. 

En 2023, el estudio “AI Hyperrealism: Why AI Faces Are Perceived as More Real Than Human Ones”, publicado en Psychological Science, utilizó el término AI hyperrealism para describir un fenómeno curioso: en algunas condiciones, ciertos rostros generados por inteligencia artificial pueden parecer tan humanos que incluso son identificados como reales con mayor frecuencia que los de personas reales. El estudio encontró que los participantes no solo confundieron algunos rostros creados por IA con rostros humanos, sino que tampoco se dieron cuenta de que estaban siendo engañados. Pero, ¿por qué pueden parecer tan convincentes? Una investigación más reciente, publicada este año, por Proverbio y Dosaikina, propone una posible explicación: los algoritmos aprenden de grandes cantidades de imágenes, pueden producir características que son más prototípicas, rasgos que se acercan más a lo que conocemos como común o familiar, y es por eso que las percibimos como más familiares, atractivas, etc. 

El tema deja de ser solo una curiosidad sobre robots o películas. Antes, cuando veíamos un personaje digital extraño, el reto era identificar qué no funcionaba, mientras que ahora podemos encontrarnos con algo mucho más difícil de detectar. Tenemos que preguntarnos qué hacer cuando una imagen puede mostrarnos a una persona que, en realidad, nunca estuvo ahí. Durante mucho tiempo, confiamos en nuestra intuición para distinguir una fotografía de una representación: ver una cara, una habitación o una escena nos daba la sensación de estar frente a algo que había ocurrido. Sin embargo, cuanto más avanza la tecnología, esa seguridad disminuye. 

Tal vez el valle inquietante no desapareció. Simplemente se cambió de lugar. La idea original de Mori se centraba en robots que, al parecer similares a los humanos, podrían provocar una sensación de extrañeza. En realidad, ahora podemos encontrar esa misma sensación en lugares que Mori no podía haber imaginado: una película, un videojuego, o una imagen creada con IA. El punto en común no es que todas estas cosas sean robots, sino que son representaciones artificiales que se asemejan a nuestra apariencia o a nuestra manera de comportarnos. 

Y creo que ahí está lo importante: probablemente nunca vamos a poder explicar del todo por qué algo nos da esa sensación extraña, pero sí podemos aprender a reconocer algunas señales. Una mirada que se siente vacía, una expresión que no coincide con lo que está pasando o un rostro demasiado perfecto pueden hacer que algo deje de parecernos completamente humano. Ninguna de estas cosas por sí sola significa “esto es IA”, pero sí pueden ser razones para detenernos y cuestionar lo que vemos. Porque ya no basta con que algo parezca real para asumir que lo es. 

Referencias 

Cheetham, M., Pavlovic, I., Jordan, N., Suter, P., & Jancke, L. (2013). Category Processing and the human likeness dimension of the Uncanny Valley Hypothesis: Eye-Tracking Data. Frontiers in Psychology, 4, 108. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00108 

Kätsyri, J., Förger, K., Mäkäräinen, M., & Takala, T. (2015). A review of empirical evidence on different uncanny valley hypotheses: support for perceptual mismatch as one road to the valley of eeriness. Frontiers in psychology, 6, 390. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.00390 

Miller, E. J., Steward, B. A., Witkower, Z., Sutherland, C. A., Krumhuber, E. G. & Dawel, A. (2023). AI Hyperrealism: Why AI Faces Are Perceived as More Real Than Human Ones. Psychological Science 34(12), pp. 1390-1403. https://doi.org/10.1177/09567976231207095 

Mori, M., MacDorman, K. F., & Kageki, N. (2012). The uncanny valley [from the field]. IEEE Robotics & Automation Magazine, 19(2), 98–100. 

Proverbio, A. M., & Dosaikina, M. (2026). Neural signatures of hyper-realistic AI-generated faces: dissociating behavioral indistinguishability from implicit neural evaluation. Scientific Reports, 16(1). https://doi.org/10.1038/s41598-026-59487-7