{"id":142432,"date":"2023-02-18T10:32:00","date_gmt":"2023-02-18T07:32:00","guid":{"rendered":"https:\/\/android.inform.click\/?p=142432"},"modified":"2022-06-21T23:44:52","modified_gmt":"2022-06-21T20:44:52","slug":"que-es-un-deepfake-todo-lo-que-necesitas-saber","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/android.inform.click\/es\/que-es-un-deepfake-todo-lo-que-necesitas-saber\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es un Deepfake? Todo lo que necesitas saber"},"content":{"rendered":"\n<ul>\n<li>Deepfakes utiliza inteligencia artificial de aprendizaje profundo para reemplazar la semejanza de una persona con otra en video y otros medios digitales.\u00a0<\/li>\n<li>Existe la preocupaci\u00f3n de que la tecnolog\u00eda deepfake se pueda utilizar para crear noticias falsas y videos falsificados y enga\u00f1osos.<\/li>\n<li>Aqu\u00ed hay una introducci\u00f3n a los deepfakes: qu\u00e9 es, c\u00f3mo funciona y c\u00f3mo se puede detectar.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Las computadoras han ido mejorando cada vez m\u00e1s en la simulaci\u00f3n de la realidad. El cine moderno, por ejemplo, se basa en gran medida en escenarios, escenarios y personajes generados por computadora en lugar de las locaciones y accesorios pr\u00e1cticos que alguna vez fueron comunes, y la mayor\u00eda de las veces estas escenas son en gran medida indistinguibles de la realidad.\u00a0<\/p>\n<p>Recientemente, la tecnolog\u00eda <a href=\"https:\/\/www.businessinsider.com\/category\/deepfake\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">deepfake<\/a> ha estado en los titulares. La \u00faltima iteraci\u00f3n en im\u00e1genes de computadora, las falsificaciones profundas se crean cuando la inteligencia artificial (IA) se programa para reemplazar la imagen de una persona con otra en un video grabado.<\/p>\n<h2><strong>\u00bfQu\u00e9 es un deepfake y c\u00f3mo funciona?<\/strong><\/h2>\n<p>El t\u00e9rmino &quot;deepfake&quot; proviene de la tecnolog\u00eda subyacente &quot;aprendizaje profundo&quot;, que es una forma de IA. Los algoritmos de aprendizaje profundo, que aprenden por s\u00ed mismos c\u00f3mo resolver problemas cuando se les dan grandes conjuntos de datos, se utilizan para intercambiar caras en video y contenido digital para crear medios falsos de apariencia realista.\u00a0<\/p>\n<p>Existen varios m\u00e9todos para crear deepfakes, pero el m\u00e1s com\u00fan se basa en el uso de redes neuronales profundas que involucran codificadores autom\u00e1ticos que emplean una t\u00e9cnica de intercambio de caras. Primero necesita un video objetivo para usar como base del deepfake y luego una colecci\u00f3n de clips de video de la persona que desea insertar en el objetivo.\u00a0<\/p>\n<p>Los videos pueden no tener ninguna relaci\u00f3n; el objetivo puede ser un clip de una pel\u00edcula de Hollywood, por ejemplo, y los videos de la persona que desea insertar en la pel\u00edcula pueden ser clips aleatorios descargados de YouTube.\u00a0<\/p>\n<p>El codificador autom\u00e1tico es un programa de inteligencia artificial de aprendizaje profundo encargado de estudiar los videoclips para comprender c\u00f3mo se ve la persona desde una variedad de \u00e1ngulos y condiciones ambientales, y luego mapear a esa persona en el individuo en el video de destino al encontrar caracter\u00edsticas comunes.\u00a0<\/p>\n<p>Se agrega otro tipo de aprendizaje autom\u00e1tico a la mezcla, conocido como Generative Adversarial Networks (GAN), que detecta y mejora cualquier falla en el deepfake dentro de varias rondas, lo que dificulta que los detectores de deepfake los decodifiquen.\u00a0<\/p>\n<p>Los GAN tambi\u00e9n se utilizan como un m\u00e9todo popular para la creaci\u00f3n de falsificaciones profundas, y se basan en el estudio de grandes cantidades de datos para &quot;aprender&quot; c\u00f3mo desarrollar nuevos ejemplos que imiten lo real, con resultados dolorosamente precisos.\u00a0<\/p>\n<p>Varias aplicaciones y software facilitan la generaci\u00f3n de deepfakes incluso para los principiantes, como la aplicaci\u00f3n china Zao, DeepFace Lab, FaceApp (que es una aplicaci\u00f3n de edici\u00f3n de fotos con t\u00e9cnicas de inteligencia artificial integradas), Face Swap y DeepNude, que ya se elimin\u00f3, una aplicaci\u00f3n particularmente peligrosa. aplicaci\u00f3n que gener\u00f3 im\u00e1genes falsas de desnudos de mujeres.\u00a0<\/p>\n<p>Se puede encontrar una gran cantidad de software deepfake en GitHub, una comunidad de c\u00f3digo abierto de desarrollo de software. Algunas de estas aplicaciones se usan con fines de entretenimiento puro, raz\u00f3n por la cual la creaci\u00f3n de deepfakes no est\u00e1 prohibida, mientras que otras tienen muchas m\u00e1s probabilidades de usarse de manera maliciosa.\u00a0<\/p>\n<p>Muchos expertos creen que, en el futuro, los deepfakes se volver\u00e1n mucho m\u00e1s sofisticados a medida que la tecnolog\u00eda se desarrolle y podr\u00edan presentar amenazas m\u00e1s graves para el p\u00fablico, relacionadas con la interferencia electoral, la tensi\u00f3n pol\u00edtica y la actividad delictiva adicional.<\/p>\n<h2><strong>\u00bfC\u00f3mo se usan las falsificaciones profundas?<\/strong><\/h2>\n<p>Si bien la capacidad de intercambiar caras autom\u00e1ticamente para crear videos sint\u00e9ticos cre\u00edbles y realistas tiene algunas aplicaciones benignas interesantes (como en el cine y los juegos), esta es obviamente una tecnolog\u00eda peligrosa con algunas aplicaciones problem\u00e1ticas. Una de las primeras aplicaciones del mundo real para los deepfakes fue, de hecho, crear pornograf\u00eda sint\u00e9tica.<\/p>\n<p>En 2017, un usuario de reddit llamado &quot;deepfakes&quot; cre\u00f3 un foro para pornograf\u00eda que presentaba actores con caras intercambiadas. Desde entonces, la pornograf\u00eda (particularmente la venganza pornogr\u00e1fica) ha aparecido repetidamente en las noticias, da\u00f1ando severamente la reputaci\u00f3n de celebridades y figuras prominentes. <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/robtoews\/2020\/05\/25\/deepfakes-are-going-to-wreak-havoc-on-society-we-are-not-prepared\/?sh=3f9903d57494\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">Seg\u00fan un informe de Deeptrace<\/a>, la pornograf\u00eda represent\u00f3 el 96% de los videos deepfake encontrados en l\u00ednea en 2019.<\/p>\n<p>El video deepfake tambi\u00e9n se ha utilizado en pol\u00edtica. En 2018, por ejemplo, un partido pol\u00edtico belga public\u00f3 un <a href=\"https:\/\/www.politico.eu\/article\/spa-donald-trump-belgium-paris-climate-agreement-belgian-socialist-party-circulates-deep-fake-trump-video\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">video de Donald Trump<\/a> dando un discurso en el que ped\u00eda a B\u00e9lgica que se retirara del acuerdo clim\u00e1tico de Par\u00eds. Sin embargo, Trump nunca pronunci\u00f3 ese discurso: fue un deepfake. Ese no fue el primer uso de un deepfake para crear videos enga\u00f1osos, y los expertos pol\u00edticos expertos en tecnolog\u00eda se preparan para una futura ola de noticias falsas que presenta deepfakes convincentemente realistas.<\/p>\n<p>Por supuesto, no todos los videos falsos representan una amenaza existencial para la democracia. No faltan los deepfakes que se utilizan para el humor y la s\u00e1tira, como chips que responden a preguntas como \u00bfc\u00f3mo se ver\u00eda <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=BU9YAHigNx8\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">Nicolas Cage si hubiera aparecido en \u00abRaiders of the Lost Ark&quot;<\/a>? <\/p>\n<div class=\"sds-iframe-wrapper fitvidsignore\" style=\"position:relative;padding-top:56.25%;max-width:100%;\"><iframe allowfullscreen style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" src=\"\/\/www.youtube.com\/embed\/cQ54GDm1eL0\" frameborder=\"0\"><\/iframe><\/div>\n<h2><strong>\u00bfLos deepfakes son solo videos?<\/strong><\/h2>\n<p>Deepfakes no se limitan solo a videos. Deepfake audio es un campo de r\u00e1pido crecimiento que tiene una enorme cantidad de aplicaciones.\u00a0<\/p>\n<p>Ahora se pueden hacer deepfakes de audio realistas utilizando algoritmos de aprendizaje profundo con solo unas pocas horas (o en algunos casos, minutos) de audio de la persona cuya voz se est\u00e1 clonando, y una vez que se crea un modelo de voz, se puede hacer esa persona. para decir cualquier cosa, como cuando se us\u00f3 el audio falso de un director ejecutivo para <a href=\"https:\/\/www.vice.com\/en\/article\/pkyqvb\/deepfake-audio-impersonating-ceo-fraud-attempt\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">cometer fraude el a\u00f1o pasado<\/a>.<\/p>\n<p>Deepfake audio tiene aplicaciones m\u00e9dicas en forma de reemplazo de voz, as\u00ed como en el dise\u00f1o de juegos de computadora: ahora los programadores pueden permitir que los personajes del jugador digan cualquier cosa en tiempo real en lugar de depender de un conjunto limitado de guiones que se grabaron antes de que el juego fuera publicado.\u00a0<\/p>\n<h2><strong>C\u00f3mo detectar un deepfake<\/strong><\/h2>\n<p>A medida que las falsificaciones profundas se vuelven m\u00e1s comunes, lo m\u00e1s probable es que la sociedad colectivamente necesite adaptarse para detectar videos falsos profundos de la misma manera en que los usuarios en l\u00ednea ahora est\u00e1n sintonizados para detectar otros tipos de noticias falsas.\u00a0<\/p>\n<p>A menudo, como es el caso de la ciberseguridad, debe surgir una tecnolog\u00eda m\u00e1s profunda para detectar y evitar que se propague, lo que a su vez puede desencadenar un c\u00edrculo vicioso y potencialmente crear m\u00e1s da\u00f1o.\u00a0<\/p>\n<p>Hay un pu\u00f1ado de indicadores que revelan deepfakes:<\/p>\n<ul>\n<li>Los deepfakes actuales tienen problemas para animar rostros de manera realista, y el resultado es un video en el que el sujeto nunca parpadea, o parpadea con demasiada frecuencia o de forma poco natural. Sin embargo, <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/robtoews\/2020\/05\/25\/deepfakes-are-going-to-wreak-havoc-on-society-we-are-not-prepared\/?sh=3f9903d57494\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">despu\u00e9s de que investigadores de la Universidad de Albany publicaran un estudio que detectaba la anomal\u00eda del parpadeo<\/a>, se lanzaron nuevos deepfakes que ya no ten\u00edan este problema.<\/li>\n<li>Busque problemas con la piel o el cabello, o rostros que parezcan m\u00e1s borrosos que el entorno en el que se encuentran. El enfoque puede parecer antinaturalmente suave.\u00a0<\/li>\n<li>\u00bfLa iluminaci\u00f3n se ve poco natural? A menudo, los algoritmos de deepfake conservar\u00e1n la iluminaci\u00f3n de los clips que se usaron como modelos para el video falso, lo que no coincide con la iluminaci\u00f3n del video de destino.\u00a0<\/li>\n<li>Es posible que el audio no parezca coincidir con la persona, especialmente si el video fue falso pero el audio original no fue manipulado con tanto cuidado.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"sds-iframe-wrapper fitvidsignore\" style=\"position:relative;padding-top:56.25%;max-width:100%;\"><iframe allowfullscreen style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" src=\"\/\/www.youtube.com\/embed\/3f66kBwfMto\" frameborder=\"0\"><\/iframe><\/div>\n<h2><strong>Combatiendo los deepfakes con tecnolog\u00eda<\/strong><\/h2>\n<p>Si bien los deepfakes solo se volver\u00e1n m\u00e1s realistas con el tiempo a medida que mejoren las t\u00e9cnicas, no estamos completamente indefensos cuando se trata de combatirlos. Varias empresas est\u00e1n desarrollando m\u00e9todos para detectar deepfakes, varias de ellas son nuevas empresas.\u00a0<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/sensity.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">Sensity<\/a>, por ejemplo, ha desarrollado una plataforma de detecci\u00f3n similar a un antivirus para deepfakes que alerta a los usuarios por correo electr\u00f3nico cuando est\u00e1n viendo algo que tiene huellas dactilares reveladoras de medios sint\u00e9ticos generados por IA. Sensity usa los mismos procesos de aprendizaje profundo que se usan para crear videos falsos.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/operationminerva.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">Operation Minerva<\/a> adopta un enfoque m\u00e1s directo para detectar falsificaciones profundas. El algoritmo de esta empresa compara posibles falsificaciones profundas con videos conocidos que ya han sido &quot;tomados digitalmente&quot;. Por ejemplo, puede detectar ejemplos de pornograf\u00eda vengativa al reconocer que el video falso es simplemente una versi\u00f3n modificada de un video existente que Operation Minerva ya ha catalogado.<\/p>\n<p>Y el a\u00f1o pasado, Facebook organiz\u00f3 el <a href=\"https:\/\/ai.facebook.com\/blog\/deepfake-detection-challenge-results-an-open-initiative-to-advance-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">Deepfake Detection Challenge<\/a>, una iniciativa abierta y colaborativa para fomentar la creaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas para detectar deepfakes y otros tipos de medios manipulados. La competencia cont\u00f3 con premios de hasta $ 500,000.<\/p>\n<p><div id=\"PostUnique_PostSource\" style=\"padding-top: 50px\">Fuente de grabaci\u00f3n:  <a target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" href=\"\/\/www.businessinsider.com\" class=\"external external_icon\">www.businessinsider.com<\/a><\/div><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Deepfakes utiliza inteligencia artificial de aprendizaje profundo para reemplazar la semejanza de una persona con otra en video y otros medios digitales.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":78399,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_wp_rev_ctl_limit":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-142432","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-bez-kategorii"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/android.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/142432","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/android.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/android.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/android.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/android.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=142432"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/android.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/142432\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/android.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/78399"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/android.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=142432"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/android.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=142432"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/android.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=142432"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}