por Eli Salas
30 Agosto de 2023 17:45
Hace unas semanas, una serie de videos irrumpieron en las redes sociales y se viralizaron por WhatsApp. Ambos de índole pornográfica, tenían como protagonistas a dos famosas mujeres del espectáculo y la política. En uno aparecía Luisana Lopilato, que se desnudaba frente a un celular para masturbarse. En el otro, María Eugenia Vidal hacía lo propio. Por supuesto, ambos eran falsos y fueron creados con inteligencia artificial. Ahora se sumó un nuevo falso video de una famosa. Esta vez la protagonista de la Deep fake, así se conoce a este tipo de publicaciones falsas, es María Becerra.
En la publicación que fue dada a conocer principalmente en Twitter y luego tuvo repercusión en los grupos de Telegram y de WhatsApp se ve a una mujer que practica sexo oral con un hombre. Lo llamativo es que quien realiza la fellatio es María Becerra. Por supuesto, con un poco de atención cualquier nota la falsedad del video. Pero para la mayoría es real y nadie duda que lo que se filtró es parte de la intimidad de la Nena de Argentina. A ese video también se le sumaron fotos falsas en las que se la ve sin corpiño o directamente desnuda en alguna playa. A partir de ese momento, el machismo y la falta de respeto juega su papel y las republicaciones se multiplican.
Hace un tiempo, BigBang investigó al respecto con varios especialistas y dieron certezas sobre la inteligencia artificial. El ingeniero informático Marcelo Torok, quien también es perito informático forense y especialista en cibercrimen afirmó: "Es todo un problema, porque cuando nosotros hacemos pericias de videos normalmente en la composición convencional de un video, en la composición en la que interviene el ser humano, deja pequeños detalles, errores, que son los que nos permiten ver dónde está la edición, dónde está la composición".
Y continuó: "Pero con la inteligencia artificial es como que todos esos parámetros la computadora los va alineando como para que parezca todo normal. Y ahí es donde está la complejidad. Estos siempre tienen trazas, determinados detalles que coinciden con la producción. Hoy en día, al pasarlo por algunos procesos digitales, no solo se puede borrar, se puede cambiar y ponerle otras cosas diferentes, y esto es un problema, porque tenemos un problema más grande que nos saquen pruebas, y es que nos agreguen pruebas que puedan ser creíbles, que es lo que pasaría en este caso".
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En el mismo sentido, Torok explicó: "Hay situaciones que por la perfección uno se da cuenta que no interviene la mano humana. Cuando la música se perfecciona a través de la inteligencia artificial, la métrica es exacta, no hay ninguna diferencia en nada, cabe todo perfecto, no se pierde ninguna nota menor, ni una semifusa. 100 por ciento de perfección, humanamente hablando, felizmente es imposible, y digo felizmente porque eso forma parte de la firma de cada uno de nosotros".
Y agregó: "Antes uno manejaba líneas investigativas. Tiene que seguir eso, pero la dinámica de los medios actuales generó una presión que hace que la conjetura, muchas veces generada por gente ajena a la investigación, dé paso a subjetividades. Si en medio de estas se agregan pruebas que son inexistentes, pero que están muy bien producidas, es todo un lío".
Por su parte, Mathias Gatti, un machine learning engineer (un ingeniero en enseñarle a las inteligencias artificiales) explicó sobre el manejo de las Deep fakes: "Son todas tecnologías nuevas. Algunas tienen como cinco años y a medida que pasa el tiempo no sólo se hacen de mejor calidad, sino que más simples para el público general".
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Y continuó: "Hoy en día están en un punto en el que ya son fáciles de usar para personas que tienen experiencia en edición de video, postproducción, que utilizan distintos softwares y no les cuesta tanto incorporar uno nuevo. Hay herramientas que ya no requieren que sepas programar y el reto pasa más por saber editar un video, convertirlo en muchos frames y que la inteligencia artificial cambie cuadro por cuadro la cara".
Por último dijo: "Al mismo tiempo, antes de eso se requiere un entrenamiento para que la máquina aprenda a cambiar una cara a otra. Tenés que recolectar muchas imágenes, ponerlas en una carpeta y ejecutar un programa que entrene al sistema para hacerlo". Los programas utilizados en su gran mayoría en la actualidad son DeepFaceLab, DFaker y FaceSwap. Aunque la tecnología mejora todos los días y también surgen nuevas opciones para seguir con este tipo de intervenciones.
