Todos escuchamos del escándalo de Zague. No es necesario recordar detalles innecesarios, pero cuando el ex futbolista y analista deportivo intento explicar el penoso momento vía Twitter, lo atribuyó a hackers y el “photoshop en video”. A lo que se refería el conductor es al Deepfake, la capacidad de alterar rostros en video utilizando Inteligencia Artificial para falsificar identidades.
Esos hackers son cada vez más creativos . Sabía del » Photoshop en video » , pero nunca pensé que me lo aplicarían a mi … ¡Ahora me toca aguantar a Luisito @GarciaPosti y Christian @martinolimx !
— Zague (@LRZague) June 12, 2018
El Deepfake está dando mucho de qué hablar en el mundo digital y en medios. Su sofisticación ha provocado que videos con personajes falsos emulando a figuras públicas se vuelvan virales, con miles, sino millones de usuarios que los dan por hecho.
¿Cómo reconocer un Deepfake?
Por eso es que científicos de la Universidad de Cornell en Nueva York, Estados Unidos, están difundiendo métodos y claves para reconocer este tipo de fraudes en video y evitar que se sigan cometiendo abusos y bullying digital contra personas inocentes.
De acuerdo con el equipo confirmado por los especialistas Yuezun Li, Ming-Ching Chang y Siwei Lyu, la clave está en los ojos, los movimientos oculares y los parpadeos. “Nuestro método se basa en la detección del parpadeo de los ojos en los videos, que es una señal psicológica que no está bien representada en los videos falsos”, explican los investigadores.
Así que la clave para saber si un video es un deepfake es fijarse en los ojos del presunto personaje en cuestión: Los protagonistas de estos clips falsos no parpadean como los humanos, que lo hacen en promedio 17 veces por minuto. Si una persona no parpadea en un video, es muy probable que sea apócrifo. “Los algoritmos de los ‘deepfake’ heredan este defecto básico”, explica Siwei Lyu.
Existen otras señales para considerar al momento de detectar deepfakes, estas son varias que enlista la BBC:
- La fuente que lo publica es desconocida o poco fiable: por ejemplo, una cadena de WhatsApp. Analiza la fuente.
- Los lugares y las fechas no coinciden: presta atención a esos y otros detalles, como el logotipo o el lugar desde donde se grabó.
- Presta atención a la boca: además de los ojos, los movimientos de la boca pueden ser reveladores.
- Presta atención al mensaje: suele apelar a la emoción y busca generar ciertas reacciones en quien lo escucha.
- Mira lo que ocurre a cámara lenta: ralentiza y para partes del video para observar más de cerca las transiciones.
El futuro del deepfake, mucho más sofisticado
Aunque estas claves y hasta tecnología creada por el mismo equipo de Cornell ayudan a monitorear los movimientos oculares de los protagonistas en los videos y con una precisión de 99%, los especialistas estiman que el deepfake mejorar mucho en el corto y mediano y se volverá extremadamente difícil reconocerlo.
“Probablemente no haya nada que podamos hacer más que intentar combatir los engaños cuando salgan a la luz, ejercer presión sobre las empresas de redes sociales para que luchen decididamente contra la desinformación y confiar en nuestros ojos un poco menos cada día”, escribió Kevin Roose, periodista de la fuente de tecnología en The New York Times, al respecto.
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