No creerás lo que pueden hacer los deepfakes: guía completa

No creerás lo que pueden hacer los deepfakes guía completa

El término deepfake se refiere a una técnica que utiliza inteligencia artificial (IA) para crear contenido audiovisual falsificado, como imágenes, videos o audios, que parecen reales pero que en realidad son fabricados o manipulados. El nombre proviene de la combinación de "deep learning" (aprendizaje profundo) y "fake" (falso). A través del uso de algoritmos avanzados, un deepfake puede hacer que una persona parezca decir o hacer cosas que nunca ha dicho o hecho.

¿Cómo funcionan los deepfakes?

Los deepfakes se basan en el uso de tecnologías avanzadas de inteligencia artificial para generar contenido multimedia manipulado que parece auténtico. Aunque las técnicas que permiten crear un deepfake pueden ser complejas, los avances en software y herramientas accesibles están facilitando su creación incluso a personas sin conocimientos técnicos avanzados. A continuación, exploraremos cómo funciona un deepfake y los distintos tipos de deepfakes que existen.

Inteligencia artificial y redes generativas adversariales (GAN)

El núcleo de un deepfake es la inteligencia artificial, especialmente un tipo de modelo llamado Redes Generativas Adversariales (GAN, por sus siglas en inglés). Estas redes están formadas por dos sistemas:

  1. Generador: se encarga de crear imágenes, videos o audios falsos que intenten parecer lo más reales posible.
  2. Discriminador: evalúa las creaciones del generador y trata de identificar si son reales o falsas.

Ambos sistemas compiten entre sí en un proceso continuo, donde el generador mejora sus creaciones hasta que el discriminador no puede distinguir entre lo real y lo falso. Este "entrenamiento" permite que los deepfakes alcancen un alto nivel de realismo.

Tipos de deepfakes: imagen, video y voz

Existen varios tipos de deepfakes en función del formato en el que se presenten:

Deepfakes de imagen

Se generan mediante la manipulación de fotografías. Un ejemplo común es reemplazar la cara de una persona en una foto con la de otra, de forma que parezca que esta última está presente en la escena.

Deepfakes de video

Este es el tipo más conocido y polémico. Se utiliza para modificar el rostro o los gestos de una persona en un video, haciéndole decir o hacer cosas que nunca hizo en la vida real. Los deepfakes de video requieren una mayor cantidad de datos y procesamiento, pero el resultado puede ser extremadamente convincente.

Deepfakes de voz

En este caso, se genera una imitación de la voz de una persona utilizando grabaciones de audio reales como base. Los algoritmos aprenden los patrones vocales y pueden recrear la voz para hacer que parezca que alguien ha dicho algo que nunca pronunció.

Ejemplos de deepfakes

A lo largo de los últimos años, ha habido varios ejemplos de deepfakes que han causado revuelo:

Montajes humorísticos

Algunos deepfakes se han utilizado en el ámbito del entretenimiento para crear parodias, como reemplazar el rostro de un actor en una escena de una película famosa con el de otra persona. Aunque estos casos pueden ser inocuos, contribuyen a la normalización de la tecnología.

Manipulación política

En la esfera política, se han creado deepfakes de líderes mundiales haciendo declaraciones falsas o comprometiendo su imagen, con el objetivo de alterar la opinión pública o difundir desinformación.

Ciberacoso y difamación

Desafortunadamente, algunos deepfakes se han empleado para dañar la reputación de individuos, creando falsos videos o audios con contenido dañino, que luego se distribuyen en redes sociales o plataformas digitales.

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Impacto de los deepfakes en la reputación online

Los deepfakes no solo representan una amenaza tecnológica, sino que también tienen un profundo impacto en la reputación online de personas, empresas e incluso instituciones. Al ser cada vez más difíciles de detectar y más fáciles de crear, los deepfakes pueden generar consecuencias devastadoras, especialmente en un entorno digital donde la información (ya sea veraz o falsa) se difunde rápidamente.

Manipulación de la identidad

Uno de los impactos más graves de los deepfakes en la reputación online es la manipulación de la identidad. Esta tecnología permite suplantar la imagen, voz o gestos de una persona, haciéndola parecer protagonista de situaciones que nunca ocurrieron.

A través de videos o audios falsos, se puede mostrar a alguien diciendo o haciendo cosas que nunca realizó, lo que puede arruinar su credibilidad, dañar relaciones personales y profesionales, y comprometer su imagen pública.

Figuras públicas

Políticos, celebridades y personas influyentes son objetivos comunes de los deepfakes. Un video falsificado puede circular en redes sociales o en medios de comunicación, haciendo que su reputación sufra de forma casi inmediata.

Civiles y empleados

No solo las figuras públicas son vulnerables. Los deepfakes también pueden afectar a personas comunes, como empleados o empresarios, causando daños irreversibles a su reputación profesional o personal.

Difamación y noticias falsas

Los deepfakes se han convertido en una poderosa herramienta para la difamación y la creación de noticias falsas. Un video alterado puede ser utilizado para hacer que una persona parezca estar involucrada en actividades ilegales o moralmente reprobables, lo que puede resultar en la pérdida de confianza y el deterioro de su imagen pública.

Falsos escándalos

Se han creado deepfakes de políticos participando en actos comprometedores, con la intención de desacreditarlos públicamente.

Falsas declaraciones

A través de deepfakes, se han fabricado videos donde figuras públicas parecen hacer declaraciones inapropiadas o incluso ilegales, afectando su reputación.

Pérdida de confianza y credibilidad

En la era de los deepfakes, la capacidad de confiar en lo que vemos y escuchamos en internet se ha visto comprometida. Cuando una persona o empresa es víctima de un deepfake, el daño a su reputación puede ser difícil de reparar, ya que los usuarios a menudo se quedan con la primera impresión que reciben.

deepfake

Cómo detectar y prevenir deepfakes

Con la creciente sofisticación de los deepfakes, es cada vez más difícil distinguir entre lo que es real y lo que ha sido manipulado digitalmente. Sin embargo, existen métodos y herramientas que permiten identificar deepfakes y estrategias para prevenir su uso indebido.

Herramientas para detectar deepfakes

A medida que los deepfakes se han vuelto más comunes, también han surgido tecnologías especializadas para identificarlos. Algunas de las herramientas más avanzadas están basadas en inteligencia artificial y algoritmos que analizan detalles sutiles en el contenido audiovisual.

Deepware Scanner

Una aplicación que permite escanear videos en busca de señales que indiquen que han sido manipulados mediante deepfake.

Truepic

Esta plataforma utiliza tecnología de verificación de imágenes para garantizar la autenticidad de fotos y videos, lo que facilita detectar si han sido alterados.

Sensity AI

Un servicio especializado en la detección de deepfakes en tiempo real, utilizado por empresas para verificar la autenticidad de contenido multimedia.

Además de estas herramientas, grandes compañías tecnológicas como Microsoft y Facebook están desarrollando sus propias soluciones para combatir el uso de deepfakes en sus plataformas.

Señales visuales y auditivas de un deepfake

Aunque los deepfakes son cada vez más convincentes, todavía hay ciertas señales que pueden ayudar a detectarlos. Estos son algunos de los indicadores más comunes:

Señales visuales y auditivas de un deepfake

- Movimiento anormal de los ojos

En muchos deepfakes, los ojos de la persona no parpadean con naturalidad o el parpadeo es más raro de lo que debería ser. Además, la dirección de la mirada puede parecer antinatural.

- Desincronización entre audio y labios

En los deepfakes de video, es posible notar ligeros desajustes entre el movimiento de los labios y el sonido del habla. Esta desincronización puede ser un signo de manipulación digital.

- Iluminación inconsistente

Los deepfakes a menudo presentan inconsistencias en la iluminación del rostro en comparación con el fondo o el entorno, lo que puede parecer extraño para el ojo humano.

- Gestos poco naturales

Los movimientos faciales o corporales pueden parecer rígidos o no coincidir con la expresividad natural de una persona. Esto suele suceder cuando se intenta replicar gestos complejos.

- Calidad desigual en las áreas del video

En algunos deepfakes, ciertas áreas del rostro o del video pueden verse borrosas o de una calidad inferior en comparación con el resto del contenido.

Buenas prácticas para proteger tu reputación online

Además de detectar los deepfakes, es importante adoptar buenas prácticas para prevenir que estos afecten tu reputación online.

Buenas prácticas para proteger tu reputación online

Mantén una presencia digital activa

Publicar contenido auténtico de forma regular en tus redes sociales o sitio web puede ayudarte a controlar la narrativa sobre tu identidad online. Cuanto más contenido veraz generes, más difícil será que un deepfake afecte tu imagen.

Monitoriza tu presencia en línea

Utiliza herramientas de monitoreo de reputación para estar al tanto de lo que se publica sobre ti o tu empresa en internet. Esto te permitirá detectar rápidamente si circula algún deepfake sobre ti.

Educa a tu audiencia

Informar a tus seguidores o clientes sobre la existencia de deepfakes y cómo detectarlos puede ayudarte a mitigar los daños en caso de que seas víctima de uno.

Denuncia el contenido falso rápidamente

Si descubres un deepfake que daña tu reputación, actúa de inmediato. Denuncia el contenido en la plataforma correspondiente y considera tomar acciones legales si es necesario.

Colabora con expertos en ciberseguridad y gestión de reputación

En algunos casos, puede ser útil trabajar con especialistas en reputación online o empresas de ciberseguridad para prevenir y manejar crisis relacionadas con deepfakes.

Conclusión

A medida que esta tecnología avanza y se vuelve más accesible, las falsificaciones digitales, como los deepfakes, se están convirtiendo en una herramienta peligrosa capaz de dañar gravemente la credibilidad, la imagen y la confianza de las personas en el entorno digital.

El impacto de los deepfakes va más allá de la simple manipulación audiovisual. Su capacidad para difundir desinformación y para atacar directamente la reputación online hace de esta tecnología una de las principales amenazas de la era digital. Ya sea mediante la creación de vídeos falsos, la suplantación de la voz o la manipulación de imágenes, los deepfakes pueden causar daños irreparables en cuestión de minutos, especialmente en un entorno en el que el contenido viral se expande sin control.
En 202 Digital Reputation, estamos comprometidos en ayudar a nuestros clientes a proteger su imagen en un mundo cada vez más afectado por los deepfakes. Sabemos que la gestión de la reputación online requiere una combinación de soluciones tecnológicas, vigilancia proactiva y estrategias personalizadas para cada caso. Contáctanos si necesitas eliminar una imagen o video de Google i internet.

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Autor

  • Carlota Gatius es ingeniera industrial por la UPC y realizó el máster de Internet Business en ISDI. Tras varios años en el mundo corporativo en empresas como Deloitte y Criteo, en 2021 co-fundó 202 Digital Reputation.

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