La evolución de la tecnología ha traído consigo herramientas cada vez más avanzadas que, aunque fascinantes, pueden ser también peligrosas. Entre ellas, los deepfakes han captado la atención global, ya que permiten crear videos y audios hiperrealistas que pueden engañar incluso a los más atentos. Pero, ¿cómo podemos protegernos de esta tecnología?
En este artículo te ofrecemos algunas recomendaciones para identificar deepfakes y evitar ser víctima de su manipulación.
Un deepfake es un contenido audiovisual creado mediante inteligencia artificial (IA) que simula de manera realista la apariencia, la voz o el comportamiento de una persona. Esta tecnología utiliza redes neuronales generativas, como las GANs (Generative Adversarial Networks), para combinar, superponer o recrear elementos visuales y de audio con gran precisión.
Aunque su potencial en el entretenimiento, la educación y otras industrias es notable, también ha sido utilizado para desinformar, extorsionar o difamar.
Aunque los deepfakes han avanzado mucho, aún existen defectos que los delatan. Conoce algunos puntos clave que puedes observar directamente:
Los humanos usamos microexpresiones involuntarias que transmiten emociones genuinas. En los deepfakes, estas suelen faltar o ser inconsistentes. Observa detenidamente los movimientos de las cejas, ojos y la boca en situaciones emocionales intensas.
Los detalles de la piel, como arrugas, poros o cicatrices, a veces aparecen suavizados o no se comportan de manera consistente con los movimientos de la cabeza, siendo especialmente visible al hacer zoom en la imagen.
Los reflejos en los ojos o gafas pueden revelar inconsistencias. Si los reflejos no coinciden con la fuente de luz o muestran artefactos extraños, es probable que el video haya sido manipulado.
![De-aging Robert Deniro in The Irishman [Deepfake]](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiNkdCbRo1sKVg4ooxcDjFXDwd0PMO9VrP0aWyHCXb7c2HQoS4kwouATBwK5OR8CG4W1hb05AM9QQrz5Gp9c5szKTyKu7jfXV1QUpbSfKy9HACCavYpeb1pM7czkD5KFg95nVUvp2ynnwjj_NpvjgX1KR5vqALU2XH2utsdtvdotuQKX0QGB5Nb2jwnNX3V/s1600/Comparison_deepfake_blogpost_EN.jpg)
Los voice deepfakes también están ganando popularidad, replicando voces con un alto grado de precisión. Aquí hay algunos métodos prácticos para analizarlos:
Pequeñas irregularidades, como un tono metálico o ecos inconsistentes, pueden ser más fáciles de detectar con audífonos que reproduzcan un rango completo de frecuencias. Este enfoque te permite distinguir entre grabaciones reales y simuladas.
Las voces generadas por IA pueden sonar perfectamente humanas en contextos aislados, pero al analizar conversaciones más largas, es más probable que se detecten repeticiones, entonaciones artificiales o una falta de coherencia emocional.
Si tienes acceso a grabaciones originales de la persona, compara cuidadosamente los patrones de voz, tono y entonación. La IA puede fallar en reproducir ciertos matices característicos.
Deepware Scanner es una aplicación gratuita diseñada para analizar videos y determinar si contienen deepfakes. Su funcionamiento se basa en un análisis minucioso de los patrones visuales y auditivos que las herramientas de inteligencia artificial suelen generar.
Esta herramienta está diseñada tanto para usuarios individuales como para investigadores y profesionales que necesitan verificar la autenticidad de un contenido.
Microsoft Video Authenticator analiza videos cuadro por cuadro para detectar signos de manipulación digital. Examina características específicas de los píxeles para identificar señales de manipulación digital, como bordes borrosos o cambios de color inusuales. Además, genera un puntaje de confianza que indica la probabilidad de que el video sea falso.
Esta tecnología se ha utilizado en campañas para combatir la desinformación en plataformas como Facebook y Twitter, ayudando a verificar la autenticidad de contenido viral.
Sensity AI es una plataforma especializada en la detección de deepfakes en tiempo real.
Esta herramienta se utiliza ampliamente en la industria de los medios y por gobiernos para rastrear y eliminar contenido manipulado. Sensity AI no solo detecta videos falsos, sino que también identifica tendencias en la creación y distribución de deepfakes. Por ejemplo, ha ayudado a desarticular redes que utilizan este tipo de tecnología para extorsionar o difamar a individuos.
FakeCatcher ha sido desarrollado por Intel y utiliza un enfoque único basado en la detección de señales fisiológicas, como los cambios de color en la piel causados por el flujo sanguíneo. Esta técnica aprovecha la incapacidad de las redes generativas para replicar estas microvariaciones de manera consistente. FakeCatcher es particularmente efectiva en videos de alta calidad y ha sido reconocida por su precisión superior al 90% en pruebas recientes.
La herramienta es accesible tanto para investigadores como para organizaciones interesadas en combatir la desinformación.
En 2018, un video viral mostró al expresidente Barack Obama diciendo cosas fuera de lugar. Sin embargo, el video fue una creación del comediante Jordan Peele, quien demostró el potencial de los deepfakes para engañar.
Este video, titulado "You Won't Believe What Obama Says In This Video!", utiliza tecnología de deepfake para mostrar a Obama hablando sobre la desinformación y los peligros de las noticias falsas. El video fue producido en colaboración con BuzzFeed.
Numerosas celebridades han sido víctimas de deepfakes utilizados en contextos inapropiados, especialmente en contenido no autorizado en la industria del entretenimiento para adultos. Este uso indebido ha llevado a importantes debates sobre privacidad y derechos de imagen.
Por ejemplo, en el caso de la actriz Scarlett Johansson, se generaron videos falsos que ella misma describió como "desgarradores y peligrosos", destacando la vulnerabilidad de las figuras públicas ante estas tecnologías.
En varios países, los deepfakes han sido usados para manipular discursos de líderes políticos, exacerbando tensiones sociales y generando desconfianza. Por ejemplo, un caso ampliamente difundido fue el deepfake del presidente de Ucrania, Volodímir Zelenski, en el año 2022 donde en un video falso aparecía instando a sus tropas a rendirse durante el conflicto con Rusia. Este video buscaba socavar la moral y confundir tanto a las fuerzas militares como a los ciudadanos.
Este tipo de manipulaciones han sido analizadas en medios como BBC News, donde se detalla el impacto de los deepfakes en el ámbito político y las estrategias usadas para contrarrestarlos.
Es fundamental desarrollar el hábito de cuestionar el origen de cualquier contenido que consumimos en línea. Pregúntate:
Investigar la fuente puede ayudarnos a determinar la autenticidad del material. Por ejemplo, si encuentras un video en una red social desconocida, busca el mismo contenido en canales oficiales o verificados.
Existen diversas herramientas gratuitas y accesibles que puedes usar para verificar si un contenido audiovisual ha sido manipulado:
En la era de la sobreinformación, no todo lo que vemos es real. Algunas estrategias clave para desarrollar un pensamiento crítico incluyen:
Los deepfakes representan un desafío creciente en la era digital. Aunque su tecnología es impresionante, también puede ser peligrosa si se utiliza de manera indebida. Aprender a identificarlos y usar las herramientas disponibles para su detección es esencial para protegernos de la desinformación y el fraude.
Mantén siempre una actitud crítica y fomenta la educación digital en tu entorno. Juntos, podemos minimizar los riesgos de esta tecnología emergente.
En este artículo te ofrecemos algunas recomendaciones para identificar deepfakes y evitar ser víctima de su manipulación.
¿Qué es un deepfake?
Un deepfake es un contenido audiovisual creado mediante inteligencia artificial (IA) que simula de manera realista la apariencia, la voz o el comportamiento de una persona. Esta tecnología utiliza redes neuronales generativas, como las GANs (Generative Adversarial Networks), para combinar, superponer o recrear elementos visuales y de audio con gran precisión.
Aunque su potencial en el entretenimiento, la educación y otras industrias es notable, también ha sido utilizado para desinformar, extorsionar o difamar.
1. Indicadores visuales
Aunque los deepfakes han avanzado mucho, aún existen defectos que los delatan. Conoce algunos puntos clave que puedes observar directamente:
1.1. Microexpresiones irreales
Los humanos usamos microexpresiones involuntarias que transmiten emociones genuinas. En los deepfakes, estas suelen faltar o ser inconsistentes. Observa detenidamente los movimientos de las cejas, ojos y la boca en situaciones emocionales intensas.
1.2. Textura de piel poco natural
Los detalles de la piel, como arrugas, poros o cicatrices, a veces aparecen suavizados o no se comportan de manera consistente con los movimientos de la cabeza, siendo especialmente visible al hacer zoom en la imagen.
1.3. Reflejos en los ojos y gafas
Los reflejos en los ojos o gafas pueden revelar inconsistencias. Si los reflejos no coinciden con la fuente de luz o muestran artefactos extraños, es probable que el video haya sido manipulado.
Source: Shamook (2020). De-aging Robert Deniro in The Irishman [Deepfake]
2. Indicadores auditivos
Los voice deepfakes también están ganando popularidad, replicando voces con un alto grado de precisión. Aquí hay algunos métodos prácticos para analizarlos:
2.1. Usa audífonos de alta calidad
Pequeñas irregularidades, como un tono metálico o ecos inconsistentes, pueden ser más fáciles de detectar con audífonos que reproduzcan un rango completo de frecuencias. Este enfoque te permite distinguir entre grabaciones reales y simuladas.
2.2. Identifica patrones de habla fuera de contexto
Las voces generadas por IA pueden sonar perfectamente humanas en contextos aislados, pero al analizar conversaciones más largas, es más probable que se detecten repeticiones, entonaciones artificiales o una falta de coherencia emocional.
2.3. Compara con otras grabaciones
Si tienes acceso a grabaciones originales de la persona, compara cuidadosamente los patrones de voz, tono y entonación. La IA puede fallar en reproducir ciertos matices característicos.
3. Herramientas tecnológicas: detectores de deepfakes
3.1. Deepware Scanner
Deepware Scanner es una aplicación gratuita diseñada para analizar videos y determinar si contienen deepfakes. Su funcionamiento se basa en un análisis minucioso de los patrones visuales y auditivos que las herramientas de inteligencia artificial suelen generar.
Esta herramienta está diseñada tanto para usuarios individuales como para investigadores y profesionales que necesitan verificar la autenticidad de un contenido.
3.2. Microsoft Video Authenticator
Microsoft Video Authenticator analiza videos cuadro por cuadro para detectar signos de manipulación digital. Examina características específicas de los píxeles para identificar señales de manipulación digital, como bordes borrosos o cambios de color inusuales. Además, genera un puntaje de confianza que indica la probabilidad de que el video sea falso.
Esta tecnología se ha utilizado en campañas para combatir la desinformación en plataformas como Facebook y Twitter, ayudando a verificar la autenticidad de contenido viral.
3.3. Sensity AI
Sensity AI es una plataforma especializada en la detección de deepfakes en tiempo real.
Esta herramienta se utiliza ampliamente en la industria de los medios y por gobiernos para rastrear y eliminar contenido manipulado. Sensity AI no solo detecta videos falsos, sino que también identifica tendencias en la creación y distribución de deepfakes. Por ejemplo, ha ayudado a desarticular redes que utilizan este tipo de tecnología para extorsionar o difamar a individuos.
3.4. FakeCatcher
FakeCatcher ha sido desarrollado por Intel y utiliza un enfoque único basado en la detección de señales fisiológicas, como los cambios de color en la piel causados por el flujo sanguíneo. Esta técnica aprovecha la incapacidad de las redes generativas para replicar estas microvariaciones de manera consistente. FakeCatcher es particularmente efectiva en videos de alta calidad y ha sido reconocida por su precisión superior al 90% en pruebas recientes.
La herramienta es accesible tanto para investigadores como para organizaciones interesadas en combatir la desinformación.
4. Ejemplos reales: aprendiendo de casos célebres
4.1. Barack Obama y Jordan Peele
En 2018, un video viral mostró al expresidente Barack Obama diciendo cosas fuera de lugar. Sin embargo, el video fue una creación del comediante Jordan Peele, quien demostró el potencial de los deepfakes para engañar.
Este video, titulado "You Won't Believe What Obama Says In This Video!", utiliza tecnología de deepfake para mostrar a Obama hablando sobre la desinformación y los peligros de las noticias falsas. El video fue producido en colaboración con BuzzFeed.
4.2. Actrices en escenas falsas
Numerosas celebridades han sido víctimas de deepfakes utilizados en contextos inapropiados, especialmente en contenido no autorizado en la industria del entretenimiento para adultos. Este uso indebido ha llevado a importantes debates sobre privacidad y derechos de imagen.
Por ejemplo, en el caso de la actriz Scarlett Johansson, se generaron videos falsos que ella misma describió como "desgarradores y peligrosos", destacando la vulnerabilidad de las figuras públicas ante estas tecnologías.
4.3. Políticos en campañas de desinformación
En varios países, los deepfakes han sido usados para manipular discursos de líderes políticos, exacerbando tensiones sociales y generando desconfianza. Por ejemplo, un caso ampliamente difundido fue el deepfake del presidente de Ucrania, Volodímir Zelenski, en el año 2022 donde en un video falso aparecía instando a sus tropas a rendirse durante el conflicto con Rusia. Este video buscaba socavar la moral y confundir tanto a las fuerzas militares como a los ciudadanos.
Este tipo de manipulaciones han sido analizadas en medios como BBC News, donde se detalla el impacto de los deepfakes en el ámbito político y las estrategias usadas para contrarrestarlos.
5. Educación digital
5.1. Cuestiona la fuente
Es fundamental desarrollar el hábito de cuestionar el origen de cualquier contenido que consumimos en línea. Pregúntate:
- ¿Quién publicó el video o audio?, ¿es una fuente confiable?
- ¿El contenido aparece en otras plataformas confiables o medios tradicionales?
Investigar la fuente puede ayudarnos a determinar la autenticidad del material. Por ejemplo, si encuentras un video en una red social desconocida, busca el mismo contenido en canales oficiales o verificados.
5.2. Utiliza herramientas de verificación
Existen diversas herramientas gratuitas y accesibles que puedes usar para verificar si un contenido audiovisual ha sido manipulado:
- Google Reverse Image Search: útil para analizar fotogramas de un video. Al subir una imagen, puedes verificar si esta ha sido utilizada en otro contexto previamente.
- InVID: una extensión de navegador que permite analizar la autenticidad de videos y verificar su procedencia. Ideal para quienes desean realizar un análisis más detallado.
- FotoForensics: ofrece un análisis avanzado de metadatos y pistas de edición en imágenes, lo cual puede ser útil para detectar alteraciones.
5.3. Mantén una postura crítica
En la era de la sobreinformación, no todo lo que vemos es real. Algunas estrategias clave para desarrollar un pensamiento crítico incluyen:
- Analiza el contenido cuidadosamente: observa detalles visuales, como expresiones faciales y movimientos, y verifica si coinciden con un comportamiento natural.
- Evita compartir sin verificar: antes de difundir contenido, verifica su autenticidad. Compartir sin análisis previo contribuye a la propagación de la desinformación.
- Informa a tu comunidad: comparte estos consejos con amigos y familiares. Crear conciencia colectiva ayuda a reducir la vulnerabilidad frente a los deepfakes.
Los deepfakes representan un desafío creciente en la era digital. Aunque su tecnología es impresionante, también puede ser peligrosa si se utiliza de manera indebida. Aprender a identificarlos y usar las herramientas disponibles para su detección es esencial para protegernos de la desinformación y el fraude.
Mantén siempre una actitud crítica y fomenta la educación digital en tu entorno. Juntos, podemos minimizar los riesgos de esta tecnología emergente.
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