Los Deepfakes o «falsedades profundas» son archivos de vídeo, imagen o voz manipulados mediante un software de inteligencia artificial de modo que parezcan originales, auténticos y reales.
Aunque los Deepfakes existen desde finales de 1990, cobraron interés en 2017, cuando un usuario de Reddit publicó material pornográfico falso con los rostros de varias actrices famosas.
El término “Deepfakes” combina la palabra “fake” (falso, ya que este tipo de archivos siempre son falsos, aunque se haga todo lo posible porque parezcan reales) y la palabra “deep”, proveniente de “deep learning” (aprendizaje profundo, que es un tipo de aprendizaje automático de la inteligencia artificial).
Tipos de Deepfakes y definición
Existen, principalmente, dos tipos de Deepfakes de los que se ha generalizado cada vez más su uso:
· DEEPFACES
Los Deepfaces son Deepfakes que consisten en crear imágenes convincentes, aunque completamente falsas, desde cero. Por medio del aprendizaje automático de la inteligencia artificial, se manipulan y generan nuevas imágenes o vídeos a partir de otros y se reemplaza a la persona que aparece en ellos.
El objetivo es generar diferentes imágenes estáticas para crear una secuencia de vídeo, de modo que, como objetivo final, se obtenga un vídeo falso que parezca 100% real.
· DEEPVOICES
Este tipo de Deepfakes suplantan la voz de una persona en un audio, haciendo que parezca que la persona realmente algo que no dijo, ya que falsifican su voz real.
En 2019 se produjo el primer delito cibernético por medio de la inteligencia artificial. Unos cibercriminales hicieron creer, utilizando Deepvoices, a un ejecutivo que estaba hablando con el CEO de su empresa, haciendo que les transfiriese más de 250.000 dólares.
¿Cómo detectar un Deepfake? Lista de 8 consejos prácticos
Los Deepfakes son difíciles de detectar porque, como se ha dicho, son bastante realistas.
Sin embargo, hay algunos detalles que podemos tener en cuenta a la hora de detectar los Deepfakes:
- Encontrar fallos: Algunos Deepfakes poseen fallos que los que han manipulado el vídeo no han podido corregir (por ejemplo, pequeñas diferencias en las expresiones faciales entre una cara y otra, el posicionamiento exacto de la cabeza o la iluminación). Para hacer que las imágenes parezcan lo más realistas posible, se llevan a cabo transformaciones que dejan evidentes fallos en las imágenes digitales (bordes borrosos, piel artificialmente lisa, movimientos entrecortados o antinaturales etc.). Aunque las personas no seamos capaces, muchas veces, de diferenciar entre una imagen real y un Deepfake, se puede enseñar a un algoritmo a detectar estos fallos.
- El parpadeo: Una forma sencilla de detectar si estamos ante un posible Deepfake es fijarse en cuántas veces parpadea la persona de la imagen. En un Deepfake, la persona parpadea menos veces de las que lo haría una persona en un vídeo real. Esto se debe a que el algoritmo no es capaz de parpadear sin evidenciar indicios de falsedad, por lo menos igual de rápido que un ser humano. Aún así, es cuestión de tiempo que esto lo mejoren.
- El cuello y la cara: Los Deepfakes son, principalmente, imágenes modificadas de rostros, no del cuerpo entero, ya que esto sería mucho más complicado. Es importante fijarse en el cuerpo de la persona (lo que se vea de él) a la que se le ha sustituido la cara. Si las características del cuerpo no coinciden con las de la persona real, podemos tener una pista más de que se trata de un archivo falso. De hecho, los Deep Fakes suelen ser primeros planos de la cara, ya que si fuesen de lejos necesitarían editar mucho más contenido del vídeo, aumentando las probabilidades de detectar los fallos.
- Una duración corta: Prácticamente, todos los Deepfakes tienen una duración muy corta, de unos segundos, ya que el proceso de aprendizaje que debe seguir el algoritmo lleva mucho trabajo. Un vídeo demasiado corto y con un contenido inverosímil puede darnos también una pista de que estamos ante un Deepfake.
- El origen de la grabación: Indagar sobre quién compartió el archivo en primera estancia y en qué redes sociales, así como verificar el contexto en que se publicó, así como los detalles originales del mismo, pueden ayudarnos a detectar un Deepfake.
- El sonido:Es frecuente encontrar en los Deepfakes que el algoritmo que modifica el archivo de vídeo no ajusta correctamente el sonido a la imagen, por lo que no hay una sincronización entre el movimiento de los labios y el sonido.
- Los detalles: Es importante conocer los detalles de la grabación y, para esto, puede ayudar reproducir el vídeo a velocidad reducida. Si se trata de un Deepfake, podremos ver modificaciones repentinas en la imagen o cambios en el fondo del vídeo.
- El interior de la boca: Los algoritmos de inteligencia artificial son incapaces de copiar con precisión la lengua, los dientes y el interior de la boca al hablar. Si nos fijamos en todos estos detalles, un minúsculo fallo en el interior de la boca puede demostrarnos que se trata de un Deepfake.
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