{"id":26373,"date":"2022-02-22T10:35:45","date_gmt":"2022-02-22T16:35:45","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26373"},"modified":"2022-02-22T10:41:22","modified_gmt":"2022-02-22T16:41:22","slug":"la-gente-confia-mas-en-las-caras-falsas-generadas-por-ia-que-en-las-reales-segun-un-estudio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-gente-confia-mas-en-las-caras-falsas-generadas-por-ia-que-en-las-reales-segun-un-estudio\/","title":{"rendered":"La gente conf\u00eda m\u00e1s en las caras falsas generadas por IA que en las reales, seg\u00fan un estudio"},"content":{"rendered":"

La falla de la tecnolog\u00eda deepfake est\u00e1 aumentando las preocupaciones de que la IA podr\u00eda comenzar a distorsionar nuestro sentido de la realidad compartida. <\/span><\/span><\/span>Una nueva investigaci\u00f3n sugiere que las caras sintetizadas por IA no solo nos enga\u00f1an para que pensemos que son personas reales, sino que en realidad confiamos m\u00e1s en ellas que en nuestros compa\u00f1eros humanos.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

En 2018,\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Nvidia asombr\u00f3 al mundo<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span> \u00a0con una IA que pod\u00eda producir fotos ultrarrealistas de personas que no existen. <\/span><\/span><\/span>Sus investigadores se basaron en un tipo de algoritmo conocido como red adversarial generativa (GAN), que se enfrenta\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>a\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>dos redes neuronales entre s\u00ed, una tratando de detectar falsificaciones y la otra tratando de generar otras m\u00e1s convincentes. <\/span><\/span><\/span>Con suficiente tiempo, GANS puede generar falsificaciones particularmente buenas.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Desde entonces, las capacidades mejoradas con dificultad, con algunas sugerencias preocupantes: permitir que\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>los estafadores enga\u00f1en a las personas<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span> \u00a0, hacer posible que\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>las personas se empalmen en pel\u00edculas pornogr\u00e1ficas<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span> \u00a0sin su consentimiento y\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>socavar la confianza<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span> \u00a0en los medios en l\u00ednea. <\/span><\/span><\/span>Si bien es\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>posible usar la<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span> \u00a0propia IA para detectar falsificaciones profundas, el hecho de que las empresas tecnol\u00f3gicas no moderen de manera efectiva el material, mucho menos simplificar sugiere que esto no ser\u00e1 una panacea.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Eso significa que la pregunta m\u00e1s relevante es si los humanos pueden detectar la diferencia y, lo que es m\u00e1s importante, c\u00f3mo se relacionan con las falsificaciones profundas. <\/span><\/span><\/span>Los resultados de un\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>nuevo en\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>PNAS<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/em><\/a> \u00a0no son prometedores: los investigadores enfriaron que la capacidad de las personas para detectar falsificaciones no era mejor que una conjetura aleatoria y, de hecho, calificaron las caras inventadas como m\u00e1s confiables que las reales.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

\u201c\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span>Nuestra evaluaci\u00f3n del fotorrealismo de rostros sintetizados por IA indica que los motores de s\u00edntesis han atravesado el valle inquietante y son capaces de crear rostros que son indistinguibles y m\u00e1s confiables que los rostros reales\u201d, escribieron los\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>autores\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Para probar las reacciones a los rostros falsos, los investigadores utilizaron una versi\u00f3n actualizada de GAN de Nvidia para generar 400\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>de ellos\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>, con una divisi\u00f3n de g\u00e9nero igual y 100 rostros de cada uno de los cuatro grupos \u00e9tnicos: negro, cauc\u00e1sico, asi\u00e1tico oriental y asi\u00e1tico del sur. <\/span><\/span><\/span>Compararon cada uno de estos con caras reales\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>extra\u00eddas de la base de datos que se us\u00f3 originalmente para entrenar la GAN, que hab\u00eda sido juzgada como similar por una red neuronal diferente\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Luego reclutaron a 315 participantes de la plataforma de crowdsourcing de Amazon Mechanical Turk. <\/span><\/span><\/span>Se pidi\u00f3 a cada persona que juzgara 128 rostros del conjunto de datos combinados y decidiera si eran falsos o no. <\/span><\/span><\/span>Lograron una tasa de precisi\u00f3n de solo el 48 por ciento, en realidad peor que el 50 por ciento que deber\u00eda obtener de una suposici\u00f3n aleatoria.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Los deepfakes a menudo tienen defectos y fallos caracter\u00edsticos que pueden ayudar a las personas a identificarlos. <\/span><\/span><\/span>Entonces, los investigadores llevaron a cabo un segundo experimento con otros 219 participantes en el que les dieron una capacitaci\u00f3n b\u00e1sica sobre qu\u00e9 buscar antes de que juzgaran la misma cantidad de caras. <\/span><\/span><\/span>Su desempe\u00f1o\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>mejor\u00f3 solo\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>levemente, al 59 por ciento.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

En un experimento final, el equipo decidi\u00f3 ver si las reacciones viscerales m\u00e1s inmediatas a las caras podr\u00edan dar a las personas mejores pistas. <\/span><\/span><\/span>Decidi\u00f3 ver si la confiabilidad, algo que normalmente se vio obligado en una fracci\u00f3n de segundo en funci\u00f3n de funciones dif\u00edciles de precisar, podr\u00eda ayudar a las personas a realizar mejores llamadas. <\/span><\/span><\/span>Pero cuando consiguieron que otros 223 participantes calificaron la confiabilidad de 128 rostros, encontraron que las personas realmente calificaron a los falsos como un 8 por ciento m\u00e1s confiables, una diferencia peque\u00f1a pero estad\u00edsticamente significativa.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Dados los usos nefastos que se les puede dar a los deepfakes, ese es un hallazgo preocupante. <\/span><\/span><\/span>Los investigadores sugieren que parte de la raz\u00f3n por la cual las caras falsas tienen una calificaci\u00f3n m\u00e1s alta es porque tienden a parecer m\u00e1s a las caras promedio, en las investigaciones anteriores han encontrado que las personas tienden a confiar m\u00e1s. <\/span><\/span><\/span>Esto\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>surgi\u00f3<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span> \u00a0al observar las cuatro caras menos confiables, que eran todas reales, y las tres m\u00e1s confiables, que eran todas falsas.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Los investigadores dicen que sus evidencias demuestran que aquellos que desarrollan la tecnolog\u00eda subyacente detr\u00e1s de las falsificaciones profundas deben pensar mucho sobre lo que est\u00e1n haciendo. <\/span><\/span><\/span>Un primer paso importante es preguntarse si los beneficios de la tecnolog\u00eda superan los riesgos. <\/span><\/span><\/span>La industria tambi\u00e9n deber\u00eda considerar la creaci\u00f3n de salvaguardas, que podr\u00edan incluir cosas como obtener generadores falsos profundos para agregar marcas de agua a su producci\u00f3n.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Dado\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span>que es la democratizaci\u00f3n del acceso a esta poderosa tecnolog\u00eda lo que representa la amenaza m\u00e1s importante, tambi\u00e9n alentamos a que se reconsidere el enfoque a menudo de laissez-faire para el p\u00fablico y la liberaci\u00f3n ilimitada de c\u00f3digo para que cualquiera pueda incorporarlo a cualquier aplicaci\u00f3n \u201d, escriben los autores.\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>o\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>te.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Desafortunadamente, sin embargo, podr\u00eda ser demasiado tarde para eso. <\/span><\/span><\/span>Los disponibles p\u00fablicamente ya son capaces de producir falsificaciones profundas muy convincentes, y parece poco probable que los modelos podamos volver a poner al genio en la botella.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Gent, E. (2022g, 21 de febrero). <\/span><\/span><\/span><\/span>La gente conf\u00eda m\u00e1s en las caras falsas generadas por IA que en las reales, seg\u00fan un estudio<\/span><\/span><\/span><\/span><\/i> . <\/span><\/span><\/span>Centro de singularidad. <\/span><\/span><\/span>Recuperado el 22 de febrero de 2022, de https:\/\/singularityhub.com\/2022\/02\/21\/people-trust-deepfake-faces-more-than-real-ones-study-finds\/<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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