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Kentucky, Estados Unidos – La primaria congresional republicana en Kentucky terminó con la derrota del actual representante Thomas Massie después de una campaña que incluyó el uso prominente de publicidad política generada por inteligencia artificial. Un súper PAC pro-Trump llamado "MAGA Kentucky" produjo y circuló un video al estilo deepfake que utilizó IA generativa para ubicar a Massie en un entorno romántico con las Representantes Demócratas Ilhan Omar de Minnesota y Alexandria Ocasio-Cortez de Nueva York. El anuncio utilizó imágenes sintéticas para imitar los rasgos de los tres legisladores y los emparejó con un narrador que acusó a Massie de traicionar el movimiento "America First" y a los votantes conservadores en Kentucky. Massie, quien ha criticado públicamente aspectos de la administración de Donald Trump, incluida la política fiscal y el manejo de los archivos Epstein, denunció el video en las redes sociales como una fabricación deliberada generada por IA destinada a engañar a los votantes mayores. Kentucky, Estados Unidos – A pesar del esfuerzo de Massie por cuestionar la autenticidad del anuncio, perdió la primaria ante Ed Gallrein, un retador respaldado por el expresidente Trump, lo que convierte la carrera en un ejemplo notable de cómo se están desplegando los medios sintéticos en el ciclo electoral de 2026. Los analistas dicen que el episodio ilustra cómo los avances en la IA generativa permiten a los grupos políticos crear fabricaciones de video y audio realistas que van más allá de los anuncios de ataque tradicionales, que generalmente se basan en metraje real editado selectivamente. El caso ha atraído la atención de funcionarios electorales y reguladores, mientras la Comisión Federal Electoral sopesa si actualizar las reglas de divulgación para abordar el contenido generado por IA en los anuncios de campaña digital. También se suma a un patrón más amplio de desinformación asistida por IA informado por empresas de seguridad tecnológica, que advierten que tales herramientas permiten mensajes rápidos y dirigidos que pueden circular en las redes sociales sin etiquetas claras u oportunidades efectivas de refutación.

Prepared by Lauren Mitchell and reviewed by editorial team.