¿Este archivo fue creado con Claude? Ya puedes comprobarlo
Claude ya puede dejar “huella” en los archivos que genera: así funciona su verificador basado en C2PA.
¿Puedes saber si una imagen, un gráfico o un archivo ha sido creado con Claude? La respuesta corta es: a veces sí.
Anthropic ha publicado una herramienta llamada Check if a file was made with Claude, que permite comprobar si un archivo contiene una credencial que indica que Claude participó en su creación o procesamiento.
Pero hay un detalle muy importante: esto no es el típico “detector de inteligencia artificial” que analiza un contenido e intenta adivinar si lo hizo una IA.
Aquí estamos hablando de algo bastante diferente: procedencia digital verificable mediante criptografía.
Y creo que esto es mucho más interesante.
¿Qué comprueba exactamente la herramienta de Claude?
Puedes acceder al verificador de Anthropic, seleccionar un archivo y comprobar si contiene una credencial asociada a Claude.
Actualmente admite formatos como JPG, PNG, GIF, WEBP, TIFF, HEIC, AVIF, SVG, DNG, JXL, MP4, MOV, AVI, WAV, MP3, M4A y FLAC, con archivos de hasta 100 MB.
Cuando Claude genera determinados tipos de archivo, Anthropic puede incorporar en sus metadatos una pequeña credencial firmada criptográficamente indicando que el archivo fue creado o procesado con Claude.
El verificador simplemente busca esa credencial.
Si está presente y apunta a Claude, puede indicarnos que Claude intervino en algún momento del proceso.
Ejemplo imagen creada con Fable 5
Ejemplo de imagen creada con Fable 5.1
La palabra clave es C2PA
Aquí aparece un concepto que vamos a escuchar muchísimo durante los próximos años: C2PA.
C2PA, Coalition for Content Provenance and Authenticity, es un estándar abierto diseñado para proporcionar información verificable sobre la procedencia y las modificaciones de los contenidos digitales.
No consiste en mirar una imagen y decir:
“Esto parece hecho por IA.”
El enfoque es completamente diferente.
El archivo lleva consigo una especie de historial de procedencia firmado digitalmente.
Anthropic explica que utiliza este estándar para adjuntar una credencial a los archivos compatibles generados o procesados por Claude. Además, C2PA no es una tecnología exclusiva de Anthropic: se utiliza también en cámaras, herramientas de edición fotográfica y otros sistemas destinados a registrar la procedencia del contenido.
Y ese cambio de enfoque es fundamental.
Pasamos de intentar detectar contenido generado por IA mediante probabilidades a intentar acreditar su procedencia mediante mecanismos verificables.
Pero cuidado: que no encuentre la credencial no significa que Claude no haya participado
Esta es probablemente la parte más importante de todo el sistema. Supongamos que analizamos un archivo y obtenemos el mensaje: “We didn’t find any signs this file was processed by Claude.”
Eso NO significa: “Claude no creó este archivo.”
Significa únicamente: “No hemos encontrado en este archivo una credencial verificable que indique que Claude participó.”
La diferencia es enorme.
Las credenciales o metadatos pueden desaparecer cuando un archivo se:
- edita;
- exporta de nuevo;
- convierte a otro formato;
- comprime;
- procesa utilizando determinadas aplicaciones;
- o pasa por plataformas que eliminan metadatos.
Por tanto, estamos ante una señal positiva de procedencia, no ante una prueba negativa de ausencia de IA.
Dicho de otra manera: Encontrar la credencial puede aportar evidencia de que Claude intervino. No encontrarla no demuestra que Claude no intervino.
Tampoco demuestra que Claude sea el “autor”
Hay otro matiz importante.
La propia Anthropic señala que la credencial solamente indica que Claude estuvo involucrado en la producción del archivo. No permite determinar exactamente qué parte realizó Claude ni quién es el autor intelectual del contenido.
Imagina, por ejemplo, que:
- una persona crea una imagen;
- la carga en Claude;
- Claude realiza una modificación;
- se descarga el resultado.
La existencia de una credencial podría demostrar la intervención de Claude en el proceso.
Pero no significa necesariamente que “Claude creó esta imagen desde cero.”
Procedencia, generación, edición y autoría son conceptos diferentes.
Y vamos a necesitar acostumbrarnos a distinguirlos.
¿Qué pasa con la privacidad?
Aquí Anthropic ha tomado una decisión interesante.
El comprobador se ejecuta directamente en el navegador y el archivo no abandona el dispositivo del usuario. Según Anthropic, la herramienta lee únicamente la credencial incorporada y el archivo no se almacena ni se utiliza para otros propósitos.
Además, las credenciales no incluyen información destinada a identificar al usuario que generó el contenido.
Eso permite comprobar la procedencia sin tener que enviar necesariamente el archivo a los servidores de Anthropic para analizarlo.
¿Y si lo que quiero comprobar es un texto?
Aquí la tecnología es distinta.
Para los archivos hablamos de Content Credentials y C2PA.
Para el texto, Anthropic utiliza un sistema de watermarking o marca de agua estadística.
La idea es fascinante porque no consiste en insertar caracteres ocultos, etiquetas invisibles o metadatos dentro de un documento.
El modelo modifica de forma extremadamente sutil algunas de las decisiones probabilísticas que realiza mientras genera las palabras. El resultado sigue pareciendo texto normal, pero la secuencia contiene un patrón que puede detectarse utilizando la clave correspondiente.
Anthropic explica que su sistema está basado en una variante de SynthID-Text, tecnología desarrollada originalmente por Google DeepMind.
La compañía dispone además de una Detection API para estas marcas de agua en texto, actualmente en preview privada para determinadas organizaciones.
De nuevo, esto tiene limitaciones.
Textos muy cortos, contenidos muy modificados posteriormente o determinadas clases de texto pueden ofrecer menos señales. La propia Anthropic reconoce que una reescritura suficientemente amplia puede destruir la marca estadística.
Del “detector de IA” a la procedencia del contenido
Aquí está el cambio realmente relevante.
Durante los últimos años hemos intentado responder a la pregunta: “¿Esto lo ha creado una inteligencia artificial?”
Y hemos construido detectores que intentan deducirlo analizando el resultado final. Pero quizá estamos planteando mal el problema.
El futuro probablemente se parezca más a: “¿Podemos conocer y verificar la procedencia de este contenido?”
Eso implica poder saber, por ejemplo:
- qué sistema generó originalmente un archivo;
- qué herramientas lo modificaron;
- qué transformaciones sufrió;
- qué información de procedencia sigue siendo verificable;
- y qué partes de esa cadena pueden demostrarse criptográficamente.
C2PA apunta precisamente en esa dirección.
Y Claude no está solo
Existen iniciativas similares de otros grandes proveedores de modelos, incluyendo OpenAI y Google.
No parece, por tanto, una funcionalidad aislada.
Estamos empezando a construir una capa de procedencia para el contenido generado y modificado mediante inteligencia artificial.
Y esto puede tener implicaciones enormes para medios de comunicación, educación, administraciones públicas, propiedad intelectual, fotografía, marketing, documentación empresarial y, por supuesto, para todo el ecosistema de contenido generado con IA.
La paradoja del sistema
Y terminamos con una paradoja interesante. Podemos crear sistemas cada vez mejores para acreditar que un contenido ha pasado por una IA. Pero esa acreditación solo funciona mientras la cadena de procedencia permanezca intacta.
Si alguien elimina los metadatos, vuelve a exportar el archivo o transforma suficientemente el contenido, parte de esa información puede desaparecer.
Por eso herramientas como Claude Check Files no son una máquina de la verdad.
Son algo bastante más preciso y, probablemente, más útil: un mecanismo para verificar determinadas evidencias de procedencia digital.
Y creo que vamos a tener que familiarizarnos rápidamente con las siglas C2PA.
Porque en un Internet donde cada vez será más difícil distinguir visualmente qué ha creado una persona, qué ha creado una IA y qué han creado ambas trabajando juntas, quizá la solución no sea intentar adivinarlo mirando el resultado.
Quizá la solución sea que el propio contenido pueda contarnos, de forma verificable, de dónde viene.
Información basada en el detector oficial de Anthropic: «Claude Check Files«.
