Decoy Font: la tipografía que engaña a ChatGPT y Gemini con imágenes híbridas

Mixfont lanzó Decoy Font, una tipografía TTF gratuita que engañó a ChatGPT y a Gemini 3.5 con Thinking en las pruebas de sus propios creadores: cada letra que escribís con ella esconde un mensaje falso para la inteligencia artificial y uno real para el ojo humano.

El truco no es magia digital nueva. Es la misma ilusión óptica que combina los rostros de Albert Einstein y Marilyn Monroe en una sola imagen, aplicada por primera vez a una fuente que se instala y se usa como cualquier otra en tu sistema.

TL;DR

• Mixfont lanzó Decoy Font, una fuente TTF gratuita que oculta un mensaje señuelo en cada letra.- Usa la técnica de imágenes híbridas, la misma detrás de la ilusión de Einstein y Marilyn Monroe.- ChatGPT y Gemini 3.5 con Thinking fallan al leer el mensaje oculto en las pruebas de Mixfont.- El texto se lee distinto de cerca (mensaje señuelo) que de lejos o al entrecerrar los ojos (mensaje real).- Las letras derivan de DejaVu Sans Mono y el archivo TTF se descarga e instala como cualquier fuente.- Es de uso libre para proyectos personales, comerciales y de clientes, según la licencia publicada.- Mixfont ya había lanzado Ghost Font, otra fuente anti-IA que usa movimiento en vez de un TTF estático.- Los propios creadores advierten que agentes de IA con capacidades avanzadas de código podrían sortear la ilusión.

Introducción

El interés por proteger texto de los rastreadores de inteligencia artificial creció a la par de la capacidad de los modelos para leer imágenes. Mixfont, un laboratorio que experimenta con tipografía e IA, viene explorando esa tensión con una serie de fuentes que llama anti-IA.

Decoy Font es la más reciente de esas fuentes y la primera que funciona como un archivo TTF instalable en lugar de depender de animación o video. Sus letras derivan de DejaVu Sans Mono, una familia tipográfica libre muy usada en terminales y editores de código, lo que la hace legible como una fuente monoespaciada normal en la mayoría de los contextos.

Qué pasó

Decoy Font construye cada carácter con dos capas superpuestas. La primera es un trazo fino y nítido: el señuelo que un sistema automatizado detecta primero. La segunda es una masa borrosa de baja frecuencia espacial: el mensaje real, que solo se distingue alejando la vista de la pantalla o entrecerrando los ojos.

Según las pruebas publicadas por Mixfont, al pasar una captura de pantalla escrita en Decoy Font a ChatGPT, el modelo lee el mensaje señuelo del primer plano en lugar del mensaje oculto. Gemini 3.5 con Thinking, que en teoría razona antes de responder, tampoco logra identificar el mensaje real en una sola imagen. El texto completo, además, se puede copiar y pegar como texto normal en cualquier editor.

Contexto e historia

La técnica detrás de Decoy Font no es nueva: se llama imagen híbrida y fue estudiada en detalle por investigadores de percepción visual a mediados de los 2000. El ejemplo más citado combina el rostro de Albert Einstein con el de Marilyn Monroe en una sola foto: de cerca se ve a Einstein, de lejos aparece Monroe, según explica la entrada de Wikipedia sobre imágenes híbridas.

Mixfont ya había explorado esta idea antes con Ghost Font, otra tipografía de la misma familia de experimentos, que oculta un mensaje usando movimiento en lugar de una imagen estática. La diferencia con Decoy Font es que esta última no necesita animación ni video: al ser un archivo TTF, cualquier texto escrito con ella hereda automáticamente el efecto, sin pasos extra de renderizado.
La técnica de imágenes híbridas es de mediados de los 2000.

Detalles técnicos y rendimiento

El principio de las imágenes híbridas se apoya en cómo el sistema visual humano procesa distintas frecuencias espaciales según la distancia. De cerca, el ojo prioriza los detalles de alta frecuencia: bordes finos y nítidos. De lejos, esos detalles se pierden y domina la información de baja frecuencia: masas borrosas y contrastes amplios.

Los sistemas de IA que leen texto en imágenes funcionan de forma similar a la visión de cerca: analizan los píxeles de la imagen completa, sin el paso de "alejarse" que hace un humano de forma natural. Por eso el modelo se queda con el trazo fino del primer plano, que es lo más claramente delineado, mientras el mensaje real permanece oculto en la capa borrosa.

El siguiente diagrama resume el flujo de lectura de un carácter de Decoy Font:

flowchart TD
    A["Foreground: trazo fino, alta frecuencia"] --> B["Visible de cerca"]
    B --> C["La IA lee esto"]
    D["Background: masa borrosa, baja frecuencia"] --> E["Visible de lejos o al entrecerrar los ojos"]
    E --> F["El humano lee esto"]

Aunque Mixfont no publicó el código fuente de Decoy Font, el principio general de fusionar una imagen nítida con una versión borrosa de otra se puede reproducir con herramientas de procesamiento de imágenes estándar. El siguiente ejemplo ilustra la idea con Python y Pillow, la librería de imágenes más usada del ecosistema:

from PIL import Image, ImageFilter

def hybrid_image(mensaje_cerca, mensaje_lejos, radio=6):
    nitido = Image.open(mensaje_cerca).convert("L")
    borroso = Image.open(mensaje_lejos).convert("L").filter(
        ImageFilter.GaussianBlur(radio)
    )
    return Image.blend(nitido, borroso, alpha=0.5)

hybrid_image("cerca.png", "lejos.png").save("decoy.png")

Ese script no es el código real de Decoy Font, que trabaja con contornos vectoriales de una fuente y no con fotografías, pero muestra el mismo principio: mezclar una capa nítida con una versión desenfocada de otra imagen produce dos lecturas distintas según la distancia de observación.
ExperimentoCuándo usarlaVentajaLimitaciónDecoy FontTexto estático: mensajes, notas, códigoEs un archivo TTF instalable, se escribe como una fuente normalSe puede leer con zoom out o con agentes de visión avanzadosGhost FontContenido animado o en videoEl movimiento dificulta capturar el mensaje real en una sola imagenNo se instala como fuente de sistema ni sirve para texto plano

Cómo probarlo

El archivo TTF de Decoy Font se descarga directamente desde la página del experimento en mixfont.com y es gratuito para proyectos personales, comerciales y de clientes, según la licencia publicada junto al archivo, que además aclara que las letras derivan de DejaVu Sans Mono.

Para instalarlo como fuente de sistema, los pasos cambian según el sistema operativo:

Windows: hacé clic derecho sobre el archivo DecoyFont.ttf descargado y elegí "Instalar". También podés arrastrarlo a la carpeta C:\Windows\Fonts.

macOS: hacé doble clic sobre el archivo TTF para abrirlo en Font Book y presioná "Instalar fuente". Alternativamente, copiá el archivo a ~/Library/Fonts.

Linux: copiá el archivo a la carpeta de fuentes de usuario y regenerá el caché de fontconfig:

# Linux (Debian/Ubuntu, Fedora, Arch)
mkdir -p ~/.local/share/fonts
cp DecoyFont.ttf ~/.local/share/fonts/
fc-cache -f -v

Para confirmar que la fuente quedó instalada en Linux, corré fc-list | grep -i decoy: si el comando devuelve una línea con la ruta del archivo, la fuente está disponible para cualquier aplicación. En Windows y macOS, el mismo chequeo se hace abriendo el selector de fuentes de un editor de texto y buscando "Decoy Font" en la lista.

Una vez instalada, se puede usar en cualquier página web con una declaración @font-face estándar:

@font-face {
  font-family: "DecoyFont";
  src: url("./DecoyFont.ttf") format("truetype");
}

.mensaje-oculto {
  font-family: "DecoyFont", monospace;
  font-size: 22px;
}

Con esa declaración, cualquier texto dentro de .mensaje-oculto se renderiza con el efecto de doble lectura de Decoy Font, siempre que el navegador tenga acceso al archivo TTF.

💡 Tip: Si no distinguís el mensaje oculto a simple vista, alejá la pantalla unos pasos o entrecerrá los ojos: el mensaje real aparece cuando se pierde el detalle fino del primer plano.
El efecto también funciona copiando y pegando el texto.

Impacto y análisis

Decoy Font llega en un momento en que cada vez más texto publicado en la web termina alimentando modelos de lenguaje, ya sea para entrenamiento o para respuestas en tiempo real de asistentes con capacidad de leer capturas de pantalla. Fuentes como esta no cifran ni protegen datos de forma criptográfica: apuestan a confundir la lectura automática con un truco perceptual.

Esa es también su principal limitación. Los propios creadores de Mixfont son explícitos: Decoy Font "no es una garantía". Un modelo con capacidades avanzadas de agente y de código, instruido explícitamente para buscar el mensaje escondido, puede aprender a distinguir ambas capas. La técnica funciona mejor como una primera barrera de confusión que como una defensa robusta.

⚠️ Ojo: Mixfont advierte que agentes con capacidades de código y visión avanzadas podrían aprender a leer ambos mensajes, así que no es una defensa definitiva.

Hay además un costo de legibilidad para las personas. Un texto escrito íntegramente en Decoy Font exige el mismo esfuerzo visual al lector humano que a la IA que se busca engañar: hay que alejarse o entrecerrar los ojos para leer el mensaje real, algo poco práctico para documentos largos. Por eso el caso de uso más realista es texto corto: notas, mensajes puntuales, no artículos completos.

Qué sigue

El propio creador de Mixfont plantea varias líneas de exploración a futuro. Una es extender la técnica a idiomas con caracteres de ancho uniforme, como el chino, donde todos los glifos ocupan aproximadamente el mismo espacio: eso facilitaría separar las dos capas de frecuencia con más consistencia que en alfabetos latinos.

Otra es usar Decoy Font como una especie de benchmark para medir qué tan bien un modelo de lenguaje frontera puede leer texto disfrazado, algo que se volvería más difícil a medida que los modelos mejoren su capacidad de visión. También se menciona la posibilidad de aplicar la misma idea a sistemas tipo CAPTCHA o a mensajes simples entre personas, aunque ninguna de esas aplicaciones existe todavía más allá de la etapa de experimento.

📖 Resumen en Telegram: Ver resumen

Probalo vos: descargá el archivo TTF desde la página del experimento, instalalo en tu sistema y escribí una frase corta para ver cuál de los dos mensajes lee tu propio chatbot de IA favorito.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Decoy Font?

Es una tipografía TTF gratuita creada por Mixfont que superpone dos mensajes en cada letra: uno señuelo, nítido y visible de cerca, y uno real, borroso y visible solo de lejos o al entrecerrar los ojos.

¿Cómo instalo Decoy Font en mi computadora?

Descargá el archivo TTF desde la página del experimento en mixfont.com e instalalo como cualquier otra fuente: con doble clic en Windows o macOS, o copiándolo a la carpeta de fuentes de usuario y corriendo fc-cache en Linux.

¿Decoy Font funciona contra cualquier sistema de IA?

No hay garantía. Mixfont probó Decoy Font contra ChatGPT y Gemini 3.5 con Thinking y ambos fallaron al leer el mensaje oculto en una imagen estática, pero un agente con capacidades avanzadas de código o visión podría aprender a sortear el truco.

¿Puedo usar Decoy Font en proyectos comerciales?

Sí. Según la licencia publicada por Mixfont, Decoy Font es libre de usar en proyectos personales, comerciales y de clientes, dado que sus letterforms derivan de DejaVu Sans Mono.

¿En qué se diferencia Decoy Font de Ghost Font?

Ghost Font, el experimento anterior de Mixfont, esconde su mensaje usando movimiento en un video o animación. Decoy Font logra el mismo efecto en un archivo TTF estático, sin necesidad de renderizar animación.

¿En qué principio técnico se basa Decoy Font?

Se basa en imágenes híbridas: la separación de una imagen en frecuencias espaciales altas (detalles finos, visibles de cerca) y bajas (masas borrosas, visibles de lejos), la misma técnica detrás de la clásica ilusión que combina los rostros de Einstein y Marilyn Monroe.

Referencias

• Mixfont, Decoy Font: página oficial del experimento, con el playground y el archivo TTF descargable.- Wikipedia, Hybrid image: explicación de la técnica de imágenes híbridas usada por Decoy Font.- Proyecto DejaVu Fonts: familia tipográfica libre de la que derivan las letras de Decoy Font.- Mixfont: laboratorio de tipografías experimentales con IA, creador de Decoy Font y Ghost Font.

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