Gobernanza de ALT generados con LLM 2025 — Puntajes de calidad y auditorías firmadas en práctica
articles.published: 29 sept 2025 · articles.readingTime: 5 articles.minutes · articles.byEditorial
La generación de ALT con LLM ya es masiva, pero seguimos viendo inconsistencias, lenguaje inapropiado y omisiones de atribución. En 2025 se exige más: los equipos web deben combinar scoring, revisión humana y firma para publicar con confianza. Este artículo desglosa las métricas de calidad, el flujo de aprobación y la integración C2PA necesarios para gobernar ALT generados por LLM.
TL;DR
- Scoring triple:
Semantic Relevance
,Toxicity
yPolicy Compliance
en escala 0–1; cualquier valor fuera de umbral se regenera. - Workbench editorial: ejecuta alt-safety-linter para detectar palabras prohibidas y filtraciones de privacidad, luego el revisor firma la versión corregida.
- Integración C2PA: incluye el ALT final en
assertions
y distribúyelo con manifiesto firmado para evitar manipulaciones en el CDN. - Atribución de derechos: si el LLM omite
©
o nombres, complétalo automáticamente desde los metadatos del activo. - Mejora continua: recoge logs reales de lectores de pantalla y actualiza prompts y modelos de scoring con regularidad.
Diseño del scoring de calidad
Métrica | Modelo / cálculo | Umbral recomendado | Acción ante fallo |
---|---|---|---|
Semantic Relevance | Similitud CLIP / ViT propio | ≥ 0.78 | Regenerar ALT, añadir detalles de composición al prompt |
Toxicity | Perspective API / OpenAI Safety | ≤ 0.08 | Actualizar lista de palabras prohibidas, quitar lenguaje figurado del prompt |
Policy Compliance | Regex + LLM personalizado | ≥ 0.9 | Marcar violaciones de estilo, enviar a revisor para edición manual |
// pipelines/alt/scoring.ts
import { scoreRelevance } from './models/clip'
import { scoreToxicity } from './models/toxicity'
import { evaluatePolicy } from './rules/policy'
export async function scoreAlt({ imageVector, altText }: { imageVector: Float32Array; altText: string }) {
const [relevance, toxicity, compliance] = await Promise.all([
scoreRelevance(imageVector, altText),
scoreToxicity(altText),
evaluatePolicy(altText)
])
return { relevance, toxicity, compliance }
}
Registra los puntajes en alt-moderation.log
y vincúlalos al manifiesto C2PA para traza completa.
Generación LLM y flujo de revisión
graph TD
A[Constructor de prompts] --> B[Generación LLM]
B --> C[Scoring]
C -->|Aprueba| D[Workbench del revisor]
C -->|Falla| E[Ajuste de prompt]
D --> F[Firmador C2PA]
F --> G[Entrega CDN]
El workbench muestra el ALT generado junto a la vista previa y captura los diffs de edición.
// components/AltWorkbench.tsx
function AltWorkbench({ imageUrl, generatedAlt }: Props) {
const [value, setValue] = useState(generatedAlt)
return (
<div className="grid gap-4 md:grid-cols-2">
<img src={imageUrl} alt="preview" className="rounded-lg" />
<textarea value={value} onChange={e => setValue(e.target.value)} className="h-64 font-mono" />
<aside>
<h3>Términos prohibidos</h3>
<ForbiddenList text={value} />
<h3>Checks de accesibilidad</h3>
<AltQualityScore text={value} />
</aside>
</div>
)
}
Los revisores firman el texto aprobado antes de publicarlo.
// pipelines/alt/sign.ts
import { sign } from '@contentauth/toolkit'
export async function signAlt({ altText, manifest }: { altText: string; manifest: any }) {
const signed = await sign(Buffer.from(altText), {
signer: {
name: 'Unified Image Tools ALT Review',
certificate: process.env.C2PA_CERT!,
privateKey: process.env.C2PA_KEY!
},
assertions: [
{
label: 'org.unified.alt-text',
data: { altText, version: manifest.version, reviewer: manifest.reviewer }
}
]
})
return signed
}
Incrustar ALT firmado en HTML
// components/OptimizedImage.tsx
import manifest from '../../data/c2pa-manifest.json'
export function OptimizedImage({ id }: { id: string }) {
const data = manifest[id]
return (
<figure>
<img src={data.src} alt={data.alt.text} data-alt-signature={data.alt.signature} />
<figcaption>{data.caption}</figcaption>
<link rel="alternate" type="application/c2pa" href={data.manifestUrl} />
</figure>
)
}
data-alt-signature
sirve para detectar alteraciones; la capa de entrega puede sustituir copias manipuladas por la versión firmada.
Logs de auditoría y dashboards
Extiende metadata-audit-dashboard con una tabla específica de ALT.
CREATE TABLE alt_audit (
asset_id TEXT,
alt_text TEXT,
relevance NUMERIC,
toxicity NUMERIC,
compliance NUMERIC,
reviewer TEXT,
signed_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);
Visualiza:
- Relevance p50/p90
- Conteo de alertas de Toxicity
- Promedio de ediciones por revisor
- Tendencias de violaciones por categoría
Optimización de prompts
Ajusta los prompts según los resultados de moderación.
prompts:
default: |
Genera un texto ALT de máximo 120 caracteres que describa la imagen.
Evita: suposiciones de raza o género, emociones especulativas.
Debe incluir: sujeto, fondo, color, composición.
product: |
Genera un ALT para producto de máximo 80 caracteres.
Debe incluir: nombre del producto, característica clave, color.
prompt-evaluator.ts
reporta la tasa de aprobación por prompt; ajusta semanalmente e incorpora reglas contra desinformación alineadas con Helpful Content.
Pruebas reales con lectores de pantalla
Captura logs de reproducción de NVDA/VoiceOver para detectar frases extrañas.
# Windows (NVDA)
nvda --speech-log --playback optimized-image.html > logs/nvda-20250929.log
Relaciona los logs con los puntajes para ubicar rápidamente ALT problemáticos.
Checklist
- [ ] Los tres puntajes cumplen los umbrales antes del lanzamiento.
- [ ] Las ediciones y firmas de revisores quedan en el log de auditoría.
- [ ] El ALT va empaquetado y firmado dentro del manifiesto C2PA.
- [ ] Se detectan automáticamente términos prohibidos y filtraciones de privacidad.
- [ ] Los logs de lectores de pantalla se revisan periódicamente.
- [ ] La tasa de aprobación de prompts está monitorizada en dashboards.
Resumen
Automatizar ALT con LLM acelera la producción, pero la gobernanza es la que mantiene a raya los riesgos de accesibilidad y legales. Combinando scoring, revisión y firma puedes producir ALT confiable a escala con total trazabilidad. Integra este circuito de control en tu stack de entrega y haz que la accesibilidad mejore al mismo ritmo que tus herramientas de IA.
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