EasyxLab
Idioma: ES Español

Traducción por IA del original en inglés, que es la versión de referencia. Leer en inglés

Estudios / S3

¿Sobreviven las marcas de procedencia de IA a las cadenas habituales de procesamiento de imagen, vídeo y audio?

Borrador de trabajoPublicado 2026-10-02 · Actualizado 2026-10-03

Resumen

El Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE (Art. 50(2)), la Ley de Transparencia de la IA de California (SB 942, modificada por la AB 853) y la norma china GB 45438-2025 exigen que los contenidos sintéticos lleven marcas legibles por máquina. En la práctica son: un manifiesto C2PA cuyas acciones declaran un digitalSourceType de IPTC (trainedAlgorithmicMedia), el mismo término IPTC en XMP (Iptc4xmpExt:DigitalSourceType) y el campo XMP chino TC260:AIGC.

Montamos un laboratorio local reproducible: 23 ficheros de prueba sintéticos (JPEG, PNG, WebP, MP4, M4A, WAV, MP3) firmados con el certificado de prueba de c2patool, más una muestra C2PA pública. Los pasamos por 41 transformaciones en Pillow, sharp/libvips (incluida una réplica exacta del optimizador de next/image), ImageMagick, ExifTool y ffmpeg, lo que dio 154 salidas y 474 observaciones salida × marca.

Ninguna reescritura de píxeles o del contenedor conservó un manifiesto C2PA incrustado (0/124), incluidas todas las opciones de «conservar metadatos» que probamos. Editar un solo campo XMP tras la firma dejó el manifiesto presente pero inválido (6/6). Las dos marcas XMP corrieron siempre la misma suerte. Solo sobrevivieron cuando la cadena conservaba XMP de forma explícita: nunca es la opción por defecto en sharp, next/image ni Pillow, y sí lo es en ImageMagick salvo que se eliminen los metadatos. ffmpeg descartó todas las marcas en todas las configuraciones MP4/M4A/WAV/MP3 probadas. La única vía probada para obtener una credencial válida en un derivado fue volver a firmar tras el procesamiento, con el original como ingrediente (4/4), e incluso entonces la declaración de IA solo sobrevivió dentro del ingrediente, no en el nuevo manifiesto activo. El comportamiento de las CDN, las plataformas y la ley se recoge con citas literales de su documentación, separado de lo que medimos.

Citar este estudio

Cita
EasyxLab (2026). Do AI provenance marks survive common image, video and audio pipelines? Study S3. EasyByte Hub S. Coop. Mad. https://github.com/easybytehub/easyxlab/tree/main/studies/s3-ai-marks-survival
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