Cómo llega VerifAI a un veredicto.
VerifAI es una herramienta de evaluación probabilística. No afirmamos conocer la verdad — miramos las señales que miraría un lector humano cuidadoso, más rápido y de forma más sistemática, y te decimos lo que encontramos.
1. Normalización de la entrada
Cada contenido — URL, tuit, imagen, texto bruto — se parsea a un esquema estándar: tipo, fuente, cuerpo, metadatos, media adjunto. Las URLs se siguen una vez; se eliminan parámetros de tracking; se resuelven los redirects. Nada se renderiza con JavaScript ni se cachea en terceros.
2. Análisis estilístico y estructural (texto)
Para texto miramos marcadores muy asociados a salida de LLM: estructuras de listas hiper-uniformes, transiciones genéricas, alisado de vocabulario, ausencia de detalle concreto y verificable, falta de fricción humana. Son señales débiles individualmente y solo importan en combinación.
3. Análisis forense (imágenes)
Cuando la imagen está disponible buscamos artefactos típicos de generación (manos y anatomía, texto en la imagen, patrones repetidos, inconsistencias de iluminación, bordes demasiado nítidos sobre superficies suaves). Cuando solo hay URL caemos en evaluación basada en la fuente.
4. Reputación de la fuente
Los dominios se agrupan en fiable conocido, mixto / contenedor social, no fiable y no verificable. Las fuentes fiables conocidas no se asumen correctas — se asumen más responsables, que es algo distinto.
5. Procedencia y credenciales
Cuando existen, leemos manifiestos C2PA, datos EXIF y otra procedencia firmada. No fabricamos procedencia cuando no la hay — lo decimos explícitamente.
6. Puntuación de confianza
La confianza es la certeza del propio modelo sobre su evaluación, en escala 0–100. No es lo mismo que la fiabilidad del contenido. Un veredicto de alta confianza de 'no verificable' es una respuesta legítima y útil.
7. Lo que podemos y no podemos determinar
Podemos mostrar señales. Podemos marcar patrones. Podemos resaltar discrepancias. No podemos: adjudicar hechos en disputa, sustituir verificación periodística, probar autoría o garantizar que un veredicto de 'probablemente auténtico' sea correcto.
8. Incertidumbre y falsos positivos
Los detectores de todo tipo (texto e imagen) tienen tasas de falsos positivos no triviales, sobre todo en contenido corto o estilizado. Preferimos 'no verificable' cuando las señales son débiles antes que forzar un veredicto, y siempre mostramos el porqué.
9. Evaluación continua
Nuestros prompts, modelos y rúbricas están versionados. Medimos la concordancia con revisores expertos en un set de evaluación reservado y publicamos los cambios significativos en el changelog.