¿Qué son los deepfakes y por qué son tan peligrosos?

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PorMichael Bryant

Ultima actualización en1 de septiembre de 2021

Una vez confinado en gran parte a la pornografía, los deepfakes ahora están apareciendo en todas partes. Más preocupante: la tecnología detrás de esto mejora cada año, lo que podría tener amplias implicaciones en los próximos años.

¿Mark Zuckerberg realmente admitió haber robado datos de miles de millones de personas? ¿Barack Obama llamó a Donald Trump "un completo idiota?"Cada uno de estos enlaces de videos es un ejemplo de un deepfake, una forma peligrosa de tecnología artificial que hace posible poner palabras en la boca de alguien o una cara diferente en el cuerpo de otra persona. También hay "pieles de voz" y "clones de voz", que permiten a los bromistas imitar la voz.

Cuando se habla de deepfakes, hay dos preguntas que vale la pena responder. Primero, qué los hace, y segundo, por qué se han vuelto cada vez más efectivos. Así que echemos un vistazo.

Deepfakes: Entonces, ¿cuál es el problema?

Sin duda, algunos deepfakes son divertidos, una vez que estás en la broma. Imagine, por ejemplo, que el 44 ° presidente de los Estados Unidos realmente llamó públicamente al 45 ° un mal nombre o que la Mujer Maravilla original, Lynda Carter, fue colocado de alguna manera en las películas más recientes protagonizadas por Gal Gadot.

Desafortunadamente, a medida que mejoran los deepfakes, pueden surgir problemas y causar problemas importantes. Por ejemplo, los oponentes políticos pueden crear videos falsos que muestren a sus oponentes en posiciones comprometedoras. Al hacerlo, podrían cambiar el resultado de las elecciones. En un ejemplo más peligroso, imagine al actual presidente de los Estados Unidos declarando la guerra a China y al gobierno chino creyendo que es verdad.

Los problemas con deepfakes no tienen por qué involucrar a celebridades o funcionarios gubernamentales. Por ejemplo, con "skins de voz", un estafador podría convencer a un padre de que su hijo está en problemas, o un agente del IRS falso podría estafar a un ciudadano desprevenido para que le entregue información bancaria.

Otros ejemplos de deepfakes son las estafas de phishing, las violaciones de datos, la difamación de la reputación, la ingeniería social, los ataques automatizados de desinformación y el fraude financiero, entre muchos otros.

¿Por qué son eficaces?

La tecnología de aprendizaje profundo ha mejorado la calidad de los deepfakes en los últimos años. Y, sin embargo, hay otras razones por las que la línea es porque la realidad y la ficción se están volviendo cada vez más borrosas. De acuerdo a Profundo falso ahora, el sesgo de confirmación y las falsas creencias también están jugando con nuestros cerebros.

Sesgo de confirmación

Con el sesgo de confirmación, las personas buscan, interpretan y favorecen la información de una manera que apoye sus creencias o valores.

Como explica la Asociación Estadounidense de Psicología (APA), “El sesgo de confirmación es la tendencia a buscar información que respalde, en lugar de rechaza, las ideas preconcebidas de uno, típicamente interpretando evidencia para confirmar creencias existentes mientras rechaza o ignora cualquier conflicto datos."

Falsa creencia

En psicología, la teoría de la mente se refiere a la capacidad mental para comprender a otras personas y su comportamiento. Una creencia falsa se considera un hito importante para la teoría. Es el entendimiento de que otras personas pueden creer cosas que no son ciertas.

Volviendo a Deep Fake Now: “Con el tiempo suficiente, alguien, en algún lugar, inevitablemente utilizará 'hechos alternativos' para respaldar su agenda. Y es probable que utilicen tecnología deepfake para "probar" sus afirmaciones. Es su forma de difundir la duda y la propaganda dentro de las sociedades ".

Ambos conceptos muestran cómo se utilizan los deepfakes como herramienta para alterar una opinión.

Deepfakes: ¿es real o falso?

A pesar de que la tecnología detrás de los deepfakes está mejorando, hay formas de saber cuándo un video específicamente es falso. De hecho, Norton explica que hay al menos 15 formas infalibles para determinar la falsificación. Entre estos se encuentran:

• Movimiento ocular antinatural. Los movimientos oculares que no parecen naturales, o la falta de movimiento ocular, como la ausencia de parpadeo, son señales de alerta. Es un desafío replicar el acto de parpadear de una manera que parezca natural. También es un desafío replicar los momentos visuales de una persona real. Eso se convierte en que los ojos de alguien suelen seguir a la persona con la que están hablando.
• Falta de emoción. También puede detectar cambios faciales o puntos de sutura en la imagen si la cara de alguien no parece mostrar la emoción que debería acompañar a lo que supuestamente está diciendo.
• Coloración antinatural. El tono de piel anormal, la decoloración, la iluminación extraña y las sombras fuera de lugar son signos de que lo que está viendo probablemente sea falso.
• Huellas digitales. La tecnología Blockchain también puede crear una huella digital para videos. Si bien no es infalible, esta verificación basada en blockchain puede ayudar a establecer la autenticidad de un video. Así es como funciona. Cuando se crea un video, el contenido se registra en un libro mayor que no se puede cambiar. Esta tecnología puede ayudar a demostrar la autenticidad de un video.
• Búsquedas inversas de imágenes. Una búsqueda de una imagen original, o una búsqueda de imagen inversa con la ayuda de una computadora, puede descubrir videos similares en línea para ayudar a determinar si una imagen, audio o video se ha alterado de alguna manera. Si bien la tecnología de búsqueda de video inverso aún no está disponible públicamente, invertir en una herramienta como esta podría ser útil.

Ejemplos de

Hay muchos ejemplos de deepfakes en línea. Mis favoritos personales incluyen lo siguiente:

Como puede ver, los deepfakes pueden ser divertidos, divertidísimos, de verdad. Desafortunadamente, también pueden ser peligrosos cuando la tecnología se usa ilegalmente. Será interesante saber a dónde va esto como concepto en los años venideros.

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