{"id":1199,"date":"2020-05-05T17:58:00","date_gmt":"2020-05-05T17:58:00","guid":{"rendered":"https:\/\/xnspy.com\/blog\/es\/?p=1199"},"modified":"2020-05-18T18:00:55","modified_gmt":"2020-05-18T18:00:55","slug":"dentro-del-oscuro-mundo-de-los-deepfakes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/xnspy.com\/blog\/es\/dentro-del-oscuro-mundo-de-los-deepfakes.html","title":{"rendered":"Dentro del oscuro mundo de los Deepfakes"},"content":{"rendered":"\n

Las aplicaciones de c\u00e1mara y de edici\u00f3n de fotograf\u00edas nos permiten editar im\u00e1genes. Nos podemos poner m\u00e1s guapos, tapar ese horrible grano, eliminar marcas y ojeras e incluso a\u00f1adir orejas y una nariz de animal. Pero esta tecnolog\u00eda cada vez m\u00e1s avanzada ha hecho que las personas creen videos falsos que parecen reales. Demasiado reales.<\/p>\n\n\n\n

A esta tecnolog\u00eda se le llama deepfake<\/em>. El \u00faltimo informe de transparencia de Facebook<\/a> ha dado a conocer que 2.2 mil millones de cuentas falsas de Facebook fueron eliminadas desde enero de 2019 hasta marzo de 2019 por un aumento en los ataques con cifrado autom\u00e1ticos. La amenaza de las im\u00e1genes y v\u00eddeos falsos es cada vez mayor. Una persona normal no puede identificar el 40% de los v\u00eddeos deepfakes<\/em>. Y alrededor de las 3.6 billones de visitas en YouTube, cada a\u00f1o, vienen de fuentes de v\u00eddeo falsas.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 es el deepfake<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los deepfakes<\/em> son v\u00eddeos o im\u00e1genes falsos que utilizan una refinada inteligencia artificial. Esto permite crear im\u00e1genes y sonidos que parezcan reales. Los deepfakes<\/em> se van perfeccionando cada vez m\u00e1s y cada vez son m\u00e1s accesibles.<\/p>\n\n\n\n

La t\u00e9cnica del deepfake<\/em> es superponer una imagen manipulada encima de la imagen de la fuente original y crear un modelo falso. Se puede hacer pasar por cualquier persona y decir lo que quiera. Los deepfakes<\/em> se crean utilizando m\u00e9todos de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico. Por eso son tan dif\u00edciles de identificar. Los deepfakes<\/em> se est\u00e1n extendiendo muy r\u00e1pido y hacen creer al p\u00fablico que son reales y alteran su objetividad a trav\u00e9s de informaci\u00f3n incorrecta.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo funciona el deepfake<\/em>?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los deepfakes<\/em> utilizan un sistema de aprendizaje profundo capaz de producir una imagen falsa convincente estudiando con detenimiento los v\u00eddeos y fotograf\u00edas de la persona objetivo desde diferentes \u00e1ngulos, y despu\u00e9s imitan su forma de hablar, sus gestos y comportamiento.<\/p>\n\n\n\n

La tecnolog\u00eda deepfake<\/em> funciona con dos componentes del sistema de IA GAN: un discriminador y un generador. El generador es responsable de crear un v\u00eddeo falso y despu\u00e9s lo env\u00eda al discriminador para identificar si el v\u00eddeo es real o falso. Despu\u00e9s de producir un v\u00eddeo b\u00e1sico falso, el GAN (red adversarial generativa) lo convierte en verdadero para la audiencia. La GAN encuentra fallas en la falsificaci\u00f3n y se encarga de las mejoras y soluci\u00f3n de estas.  <\/p>\n\n\n\n

El generador y el discriminador van de la mano y est\u00e1n en constante batalla el uno contra el otro. El discriminador se encarga de distinguir el video falso. Por otro lado, el generador es responsable de crear el v\u00eddeo que el discriminador no puede distinguir como falso. Un v\u00eddeo deepfake<\/em> se considera completo despu\u00e9s de someterse varias veces a la detecci\u00f3n y mejora.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan un informe<\/a> de tecnolog\u00eda del MIT, el dispositivo que prepara deepfakes<\/em> podr\u00eda ser un arma perfecto para difundir noticias falsas que quieran influenciar cualquier cosa, como unas elecciones o los precios del mercado.<\/p>\n\n\n\n

Detectar videos deepfake<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Aunque la IA tiene un papel importante en crear los deepfakes<\/em>, se podr\u00eda usar la IA para detectarlos. La tecnolog\u00eda es f\u00e1cilmente accesible para todos. Por ello, cada vez m\u00e1s investigadores se centran en detectar deepfakes<\/em> y buscar soluciones para detener su difusi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Hay peque\u00f1os aspectos visuales que destacan si los miras con mucha atenci\u00f3n. Cualquier cosa desde los ojos o las orejas, el borde de la cara o una piel demasiado lisa podr\u00eda ayudarte a detectar deepfakes<\/em>. Encontrar esos signos reveladores es cada vez m\u00e1s complicado debido al avance y realismo tecnol\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n

Los grandes de la industria, como Facebook y Microsoft, van un paso por delante en la detecci\u00f3n y eliminaci\u00f3n de v\u00eddeos deepfake<\/em>. Hace unas semanas, Google<\/a> sac\u00f3 miles de v\u00eddeos deepfake<\/em> que van a ayudar a los investigadores a crear herramientas mediante la inteligencia artificial para detectar v\u00eddeos falsos. Estos v\u00eddeos podr\u00edan resultar en ciberacoso, sabotaje contra empresas e informaci\u00f3n incorrecta sobre pol\u00edtica. La tecnolog\u00eda ayudar\u00e1 a detectar los deepfakes<\/em> igual que los filtros de spam detectan el spam en los emails.<\/p>\n\n\n\n

Pero la tecnolog\u00eda formar\u00e1 parte de la soluci\u00f3n porque, guste o no, se espera que los deepfakes<\/em> mejoren mucho m\u00e1s r\u00e1pido que los m\u00e9todos de detecci\u00f3n. Tanto la experiencia y la inteligencia humana son necesarias para detectar los futuros deepfakes.<\/em> Los investigadores tambi\u00e9n buscan una soluci\u00f3n para detectar deepfakes con t\u00e9cnicas automatizadas para identificar v\u00eddeos manipulados con inteligencia humana y artificial. Estas herramientas de detecci\u00f3n dependen en gran medida del aprendizaje autom\u00e1tico y de grandes cantidades de datos de capacitaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El grupo de estudio del departamento de defensa, Darpa, cuenta con un programa que ofrece fondos a los investigadores centrados en las herramientas autom\u00e1ticas de identificaci\u00f3n de falsificaciones<\/a> para identificar deepfakes<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Facebook y Google hicieron p\u00fablico este a\u00f1o que van a crear una gran base de datos<\/a> de v\u00eddeos falsos para investigar, asoci\u00e1ndose<\/a> con las mejores universidades de Estados Unidos. Las empresas planean sacar a la luz esta base de datos para los investigadores de IA en una conferencia de diciembre. Esto demuestra que los gigantes tecnol\u00f3gicos tambi\u00e9n buscan formas de encontrar una soluci\u00f3n t\u00e9cnica para este problema de los deepfakes<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Tecnolog\u00eda deepfake<\/em>: Los peligros<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan los expertos en seguridad, los peligros y amenazas de la tecnolog\u00eda deepfake<\/em> son reales y podr\u00edan provocar efectos devastadores. Algunas pistas indican una difusi\u00f3n de informaci\u00f3n incorrecta sobre pol\u00edtica y que podr\u00eda arruinar tambi\u00e9n algunos negocios.<\/p>\n\n\n\n

Los ataques digitales son cada vez m\u00e1s f\u00e1ciles y baratos. Y como la calidad del contenido falso cada vez es mejor, diferenciar lo real de lo falso es cada vez m\u00e1s dif\u00edcil. La tecnolog\u00eda deepfake<\/em> es peligrosa y supone una amenaza para la educaci\u00f3n, medios, el mundo del espect\u00e1culo, la pol\u00edtica y otros sectores.<\/p>\n\n\n\n

La peor amenaza en relaci\u00f3n con los deepfakes<\/em> es su integraci\u00f3n en los v\u00eddeos pornogr\u00e1ficos. Un enemigo podr\u00eda superponer la cara de un famoso o de cualquier otra persona en el cuerpo de una estrella del porno. Esto podr\u00eda desatar un enorme l\u00edo pol\u00edtico y afectar a la reputaci\u00f3n de la persona.<\/p>\n\n\n\n

Los deepfakes<\/em> tambi\u00e9n pueden mostrar una figura p\u00fablica borracho o haciendo algo inmoral. Los deepfakes<\/em> utilizan una t\u00e9cnica simple. La velocidad del v\u00eddeo real se modifica en un 75% de su velocidad natural. El tono de la voz suele ser m\u00e1s aguda para darle veracidad. Si se baja la velocidad del v\u00eddeo, da la impresi\u00f3n de que la persona que sale en el v\u00eddeo est\u00e1 borracha.<\/p>\n\n\n\n

Los deepfakes<\/em> con personas famosas podr\u00edan ser de gran impacto tambi\u00e9n. Mira el ejemplo del v\u00eddeo deepfake<\/em><\/a> de Mark Zuckerberg en el que anuncia el control que va a ejercer con la informaci\u00f3n robada de las personas. Se extendi\u00f3 como la p\u00f3lvora. Las noticias falsas, los estudios falsos, los resultados de investigaciones cient\u00edficas falsos y las estad\u00edsticas falsas podr\u00edan afectar en gran medida la salud mental de las personas. Tambi\u00e9n podr\u00eda arruinar y poner en deshonra a acad\u00e9micos, investigadores, pol\u00edticos y personalidades famosas. Los videos deepfake<\/em> podr\u00eda ser la manera definitiva para vengarse de alguien.<\/p>\n\n\n\n

Tecnolog\u00eda deepfake<\/em>: Oportunidades<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Aparte de utilizarlo para da\u00f1ar la reputaci\u00f3n de alguien y difundir mentiras, los deepfakes<\/em> podr\u00edan utilizarse para fines educativos, cient\u00edficos y sociales. Las GAN fabrican rostros con personalidades imaginarias foto-real\u00edsticas. La misma tecnolog\u00eda podr\u00eda utilizarse para hacer ediciones incre\u00edbles como mejorar fotograf\u00edas borrosas o a\u00f1adir color a las fotograf\u00edas en blanco y negro.<\/p>\n\n\n\n

Los cient\u00edficos tambi\u00e9n podr\u00edan utilizar esta tecnolog\u00eda con mol\u00e9culas virtuales para investigaciones qu\u00edmicas, que podr\u00edan agilizar los descubrimientos cient\u00edficos y m\u00e9dicos. Los cient\u00edficos pueden observar el comportamiento de las mol\u00e9culas mientras se generan otras nuevas.<\/p>\n\n\n\n

Reflexi\u00f3n final<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Para resumir, la tecnolog\u00eda deepfake<\/em> tiene m\u00e1s inconvenientes que ventajas. Tanto el gobierno de Estados Unidos como el de Gran Breta\u00f1a han tomado iniciativas para vigilar todo lo que est\u00e9 relacionado con el uso de las GAN. Tambi\u00e9n es muy importante la educaci\u00f3n y la concienciaci\u00f3n para frenar y combatir las consecuencias negativas de este modelo. El pensamiento cr\u00edtico y la cultura digital deber\u00eda formar parte del temario del colegio, para que los j\u00f3venes puedan aprender a diferenciar una imagen o v\u00eddeo real de un deepfake<\/em>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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