A lo largo de la historia, la forma de mentir o de engañar a alguien ha ido cambiando. Hoy en día, las mentiras que destacan son los deepfake. Mentiras que, por momentos, llegan a ser creíbles. Mentiras que son capaces de poner un abrigo Balenciaga al Papa o de que Obama llame «idiota» a Trump.
Por dar una definición, los deepfake son vídeos, imágenes o audios manipulados con un software de inteligencia artificial con el que es posible modificar el físico y voz de una persona para engañar, desinformar y manipular al usuario.
El término procede de la fusión de deep learning (aprendizaje profundo) y fake (falso).Un usuario de Reddit inauguró el deepfake a finales de 1990 subiendo material pornográfico falso con los rostros de actrices famosas. De hecho, el 90 por ciento de los deepfakes son de contenido pornográfico.
Tipos de ‘deepfake’
Esta técnica tiene distintos tipos dependiendo de su finalidad: desinformar, extorsionar, chantajear, generar escándalos o difundir propaganda electoral. Incluso es un arma importante en la ciberguerra, lo que puede llegar a poner en peligro a la seguridad.
Los principales tipos de deepfake son:
- Deep-faces. Utilizan imágenes reales y reemplazan a las personas que están en las imágenes con caras de otras. La técnica puede llegar prácticamente a la perfección, como el caso de Trump huyendo de la policía. Y todavía es más perfecta cuando el deepfake se viraliza en el momento adecuado.
- Deep-voices. Es la técnica más conocida. Inofensiva en anuncios como el de Lola Flores en Cruzcampo, pero extremadamente peligrosa cuando Zelenski, presidente de Ucrania, pide la rendición de sus tropas, por ejemplo.
- Shallow-fakes. Su finalidad es totalmente propagandística y lucrativa. La diferencia es que no aplica el machine-learning, sino que utiliza herramientas más convencionales para manipular.
Cómo evitar caer en la trampa
Lo primero que es necesario hacer para evitar caer en un deepfake es visualizarlo más de dos veces, ya que hay detalles que la inteligencia artificial es incapaz de imitar, como el interior de la boca o el parpadeo. También ayuda ponerlo a velocidad lenta para identificar fallos en la edición, como la desincronización de las palabras con la boca.
Por otro lado, suelen ser vídeos cortos y el algoritmo no consigue, a día de hoy, ajustar el color de los labios, el vello facial, las sombras, etcétera.
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