{"id":11839,"date":"2018-09-18T09:06:29","date_gmt":"2018-09-18T15:06:29","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=11839"},"modified":"2018-09-18T09:06:29","modified_gmt":"2018-09-18T15:06:29","slug":"los-deepfakes-complican-la-lucha-contra-las-noticias-falsas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/sociedad\/los-deepfakes-complican-la-lucha-contra-las-noticias-falsas\/","title":{"rendered":"Los \u2018deepfakes\u2019 complican la lucha contra las noticias falsas"},"content":{"rendered":"<p>Los videomontajes hiperrealistas podr\u00edan conducirnos a un escenario donde tendr\u00eda validez el eslogan que promocion\u00f3\u00a0<em>Dentro del laberinto<\/em>: \u201cEl lugar en el que todo parece posible, pero nada es lo que parece\u201d. Como muestra de ello, basta con echar un vistazo a esta farsa publicada en BuzzFeed el pasado abril y en la que Obama afirma que Trump es \u201cun completo idiota\u201d.<!--more--><\/p>\n<section id=\"sumario_2|html\" class=\"sumario_html centro\">\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p><iframe loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/cQ54GDm1eL0\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>El\u00a0<em>alter ego<\/em>\u00a0del expresidente de Estados Unidos en esta recreaci\u00f3n es el actor y cineasta Jordan Peele, director de la oscarizada\u00a0<em>D\u00e9jame salir<\/em>\u00a0y cu\u00f1ado de Jonah Peretti, fundador de BuzzFeed. Ambos idearon este experimento para advertir de los potenciales peligros de aplicar la inteligencia artificial (IA) para fabricar noticias falsas en formato audiovisual, lo que se ha bautizado como\u00a0<a href=\"https:\/\/elpais.com\/elpais\/2018\/08\/08\/opinion\/1533722863_191189.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>deepf<\/em><\/a><em>a<\/em><a href=\"https:\/\/elpais.com\/elpais\/2018\/08\/08\/opinion\/1533722863_191189.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>kes<\/em><\/a>, es decir, mentiras profundas.<\/p>\n<p>Seg\u00fan\u00a0Francisco Javier Ord\u00f3\u00f1ez, director de Inteligencia Artificial en StyleSage, este v\u00eddeo es una prueba de concepto que ilustra sobre las posibilidades de una serie de algoritmos que se conocen como modelos generativos y que son capaces de memorizar cu\u00e1les son las caracter\u00edsticas de una fuente de datos para despu\u00e9s\u00a0crear nuevos ejemplos de esos datos\u00a0desde cero. \u201cDe esta forma, si la fuente de datos son im\u00e1genes de Obama, el algoritmo es capaz de generar las expresiones y gestos faciales necesarios para simular un discurso que no existe\u201d, apunta Ord\u00f3\u00f1ez.<\/p>\n<section id=\"sumario_3|html\" class=\"sumario_html derecha\"><a name=\"sumario_3\"><\/a><\/p>\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<div><iframe loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/giphy.com\/embed\/m5Ust15fUafUA\" width=\"100%\" height=\"100%\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>Pero detr\u00e1s de la manipulaci\u00f3n hay un arduo y lento trabajo. No en vano, esos 70 segundos del v\u00eddeo de BuzzFeed necesitaron m\u00e1s de 56 horas de renderizaci\u00f3n, un procesamiento autom\u00e1tico posterior a la edici\u00f3n que en este caso fue realizada con Adobe After Effects y FakeApp, el software de inteligencia artificial que gener\u00f3 pol\u00e9mica a principios de a\u00f1o porque sus t\u00e9cnicas de\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0se usaron para sustituir las caras de actrices de pel\u00edculas porno por las de famosas de Hollywood en\u00a0v\u00eddeos que despu\u00e9s se compart\u00edan en Reddit.<\/p>\n<p>Por muy bueno que sea el resultado, un\u00a0<em>deepfake<\/em>\u00a0puede ser detectado r\u00e1pidamente por alguien familiarizado con los modelos generativos y\u00a0las t\u00e9cnicas del\u00a0<em>style transfer\u00a0<\/em>que replican los movimientos de un rostro en otro distinto. Por ejemplo,\u00a0Jorge Mu\u00f1oz, socio cofundador de Serendeepia, saca a relucir aspectos de las im\u00e1genes que no parecen naturales, como el movimiento del cuerpo y la entonaci\u00f3n de la voz, aunque reconoce que ya existen montajes muy realistas, como los llamados\u00a0<em>deep video portraits<\/em>, que superan esas limitaciones. \u201cEl mayor problema de estas t\u00e9cnicas es que requieren una gran cantidad de datos para poder entrenarlas, por lo que hoy en d\u00eda \u00fanicamente veremos contenidos as\u00ed sobre personas famosas de las que se pueden encontrar millones de horas de v\u00eddeo de alta calidad en Internet\u201d, asegura.<\/p>\n<p>Aun as\u00ed,\u00a0Ra\u00fal Arrabales, director de Inteligencia Artificial en Psicob\u00f3tica, matiza que realizar un montaje con un busto parlante es mucho m\u00e1s f\u00e1cil que con otro tipo de escenas en las que la complejidad es mayor, lo cual propicia la llegada de los contenidos en v\u00eddeo al \u00e1mbito de las\u00a0<em>fake news<\/em>, ya que aunque un experto puede notar que el mensaje de Obama es falso, \u201cpara el gran p\u00fablico puede pasar por verdadero\u201d. Para comprobarlo, hemos mostrado el trabajo de BuzzFeed a\u00a0Julio Montes, cofundador de Maldito Bulo, quien manifiesta su preocupaci\u00f3n as\u00ed de tajante: \u201cSi te llega este v\u00eddeo, te lo cuelan fijo. No hay duda de que el peligro es claro, pero la cuesti\u00f3n es que ahora mismo los malos, los que desinforman, los que ganan pasta o buscan influir ideol\u00f3gicamente con desinformaciones ni siquiera necesitan ese nivel de perfecci\u00f3n para conseguir su objetivo\u201d.<\/p>\n<section id=\"sumario_4|html\" class=\"sumario_html derecha\"><a name=\"sumario_4\"><\/a><\/p>\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<div><iframe loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/giphy.com\/embed\/YqGeOQ0u6hB5u\" width=\"100%\" height=\"100%\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>Seg\u00fan Montes, hoy en d\u00eda hay dos formatos principales a la hora de divulgar un bulo: las im\u00e1genes con capturas de titulares inventados y los audios falsos con testimonios sobre algo malo que va a pasar (como una amenaza de atentado). \u201cDe momento, lo que recibimos para verificar no llega a la perfecci\u00f3n del montaje de Obama, pero los\u00a0<em>deepfakes<\/em>\u00a0se van a generalizar y debemos estar preparados para hacerles frente, algo para lo que se necesita la uni\u00f3n de periodistas, ingenieros, universidades y otras plataformas\u201d. De entrada, hace unos d\u00edas la FAPE traslad\u00f3 al Ministerio de Trabajo la propuesta de\u00a0incluir una asignatura de periodismo\u00a0en los cuatro cursos de la ESO para ense\u00f1ar a distinguir entre noticias reales y falsas.<\/p>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>Buenos y malos con las mismas armas<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Los propios algoritmos de\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0pueden usarse para detectar\u00a0<em>deepfakes<\/em>\u00a0de forma autom\u00e1tica e incluso para generar \u201cfalsificaciones de laboratorio\u201d que sirvan como ejemplares de entrenamiento para detectores de v\u00eddeos, im\u00e1genes y documentos falsos. De esta forma se podr\u00e1n bloquear dichos contenidos o al menos advertir al consumidor final de que est\u00e1 viendo algo generado por ordenador. Sin embargo, esto puede derivar en una competici\u00f3n constante entre modelos que generan v\u00eddeos hiperrealistas y modelos que detectan esos v\u00eddeos generados. \u201cAqu\u00ed la clave est\u00e1 en que la red que publica los contenidos tenga m\u00e1s capacidad de c\u00f3mputo, mejores algoritmos y mejor entrenamiento que los autores de los contenidos maliciosos. Como en otros aspectos de la ciberseguridad, se establece una carrera entre los buenos y los malos y el que est\u00e9 m\u00e1s avanzado tecnol\u00f3gicamente tendr\u00e1 ventaja sobre el otro\u201d, comenta Arrabales.<\/p>\n<section id=\"sumario_5|html\" class=\"sumario_html derecha\"><a name=\"sumario_5\"><\/a><\/p>\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<div><iframe loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/giphy.com\/embed\/RFFm0AIDeyUSs\" width=\"100%\" height=\"100%\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>Rizando el rizo, Ord\u00f3\u00f1ez apunta que una de las consecuencias de que los modelos generativos tengan dicha capacidad de imitaci\u00f3n es que se pueden configurar para enga\u00f1ar a otros algoritmos, generando datos que no puedan detectarse como falsos. Esto tiene su lado oscuro en otros muchos \u00e1mbitos, no solo en el de las\u00a0<em>fake news<\/em>, ya que el poder generar datos sint\u00e9ticos indistinguibles de los datos reales puede usarse para enga\u00f1ar algoritmos de IA que est\u00e9n integrados en sistemas cr\u00edticos y de seguridad. La t\u00e9cnica para explotar esta vulnerabilidad se ha bautizado como \u201cataque antag\u00f3nico\u201d y seg\u00fan Ord\u00f3\u00f1ez podr\u00eda emplearse para burlar controles autom\u00e1ticos de seguridad (como los de los aeropuertos) o enga\u00f1ar sistemas cr\u00edticos basados en IA (como el sistema de control de un coche aut\u00f3nomo, haciendo que el veh\u00edculo no reconozca las se\u00f1ales correctamente).<\/p>\n<section id=\"sumario_1|despiece\" class=\"sumario_despiece centro\">\n<div class=\"sumario__interior\">\n<header class=\"sumario-encabezado\">\n<h4 class=\"sumario-titulo\"><span class=\"sin_enlace\">En las tripas de un \u2018deepfake\u2019<\/span><\/h4>\n<\/header>\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p>Las m\u00e1s recientes revoluciones de la inteligencia artificial (IA) proceden de unos algoritmos concretos: las redes neuronales profundas o\u00a0<i>deep learning<\/i>. Seg\u00fan Francisco Javier Ord\u00f3\u00f1ez, director de IA en StyleSage, estos algoritmos est\u00e1n teniendo un \u00e9xito sin precedentes en la manipulaci\u00f3n de im\u00e1genes, v\u00eddeo, audio y texto debido fundamentalmente a los avances en tres \u00e1reas.<b><\/b><\/p>\n<p><b>1.\u00a0<\/b><b>Procesamiento computacional.\u00a0<\/b>Alrededor de 2012, los ordenadores empezaron a usar para la IA los\u00a0<i>chips<\/i>\u00a0gr\u00e1ficos que tradicionalmente se han usado para procesamiento de v\u00eddeo (conocidas como GPU), lo cual propici\u00f3 un aumento exponencial en la capacidad computacional de las m\u00e1quinas.<b><\/b><\/p>\n<p><b>2. Datos disponibles.<\/b>\u00a0La llegada del\u00a0<i>big data<\/i>supuso un grand\u00edsimo impulso para los algoritmos basados en redes neuronales, dado que aprenden mejor a medida que tienen m\u00e1s datos disponibles.<\/p>\n<p><b>3. Mejoras algor\u00edtmicas.<\/b>\u00a0Tambi\u00e9n alrededor de 2012, una serie de optimizaciones en los algoritmos, propuestas por diversos investigadores, hizo posible que estos pudieran hacer uso de todos los datos disponibles actualmente.<\/p>\n<p><strong>Fuente: Retina El Pais<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los videomontajes hiperrealistas podr\u00edan conducirnos a un escenario donde tendr\u00eda validez el eslogan que promocion\u00f3\u00a0Dentro del laberinto: \u201cEl lugar en el que todo parece posible, pero nada es lo que parece\u201d. 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