Deepfakes: cómo funciona, aplicaciones y algunos ejemplos

Las fotos y los videos falsos están captando la atención de muchos en todo el mundo y provocando que los investigadores y los legisladores se pregunten: ¿Qué sigue?

El término deepfake significa "aprendizaje profundo" y falso, y se refiere al uso de métodos de aprendizaje profundo de inteligencia artificial para crear una copia falsa de cualquier medio.

Muchos están alarmados por lo fácil que es falsificar imágenes y videos usando aplicaciones falsas, mientras que otros lo encuentran muy entretenido. Sin embargo, los deepfakes se han convertido en una cosa.

Por lo tanto, estamos analizando más de cerca esta tecnología para descubrir cómo funciona y qué significa para el mundo.

Deepfakes vs Inteligencia Artificial

En primer lugar, es importante tener en cuenta la diferencia entre la salida estándar generada por IA y las falsificaciones profundas. Los algoritmos de IA han producido diferentes tipos de productos multimedia durante mucho tiempo, pero difícilmente se les puede llamar deepfakes.

El término deepfake se refiere a un medio falso, como videos, imágenes o cualquier otra cosa, que es una versión editada por IA de una copia preexistente.

La inteligencia artificial se desarrolló enormemente durante la última década, gracias a computadoras más baratas y potentes, así como a los nuevos desarrollos en el campo.

Donde las imágenes generadas por IA eran fácilmente reconocibles hace una década, los algoritmos han mejorado en los últimos años, lo que facilita la producción de resultados altamente realistas. Es este alto nivel de autenticidad lo que hace que las imágenes generadas por IA en general, y las falsificaciones profundas en particular, sean muy impresionantes.

IA y aprendizaje profundo

Para comprender cómo evolucionaron los algoritmos informáticos para crear los rostros humanos altamente realistas que puede encontrar en las fotos generadas y thispersondoesnotexist.com, necesitará una base básica en inteligencia artificial.

Hay diferentes áreas en la IA, según el método que esté utilizando y lo que planee lograr. Encontrarás de todo, desde métodos de probabilidad como el filtro bayesiano utilizado para la detección de spam hasta lógica difusa, algoritmos evolutivos que se desarrollan solos y redes neuronales artificiales, cuyo objetivo es simular el cerebro humano.

Redes neuronales

Así como hay neuronas reales en el cerebro humano, con sus dendritas y axones conectados en redes altamente complejas que abarcan millones o miles de millones de neuronas, las neuronas artificiales también se conectan. Pero su número está limitado por el poder de cómputo.

El objetivo de una red neuronal es proporcionar una salida o respuesta a cada entrada. Esto se logra enseñando primero la red como lo harías con un niño. Después de eso, ahora puede hacer predicciones basadas en tus enseñanzas.

También debe tener en cuenta que más neuronas en una red a menudo significan mejores resultados y más datos de entrenamiento también mejoran los resultados. Así es exactamente como funciona el cerebro humano, al menos en teoría.

Cómo funciona la falsificación profunda

Hay muchas cosas y áreas donde se puede aplicar la inteligencia artificial. Deepfaking es solo uno de ellos, que evolucionó a partir del uso de redes neuronales para editar imágenes. Los primeros resultados fueron prometedores, pero muy básicos hasta que Ian Goodfellow y sus amigos idearon GAN en 2014.

GAN o Generative Adversarial Network es un marco para la enseñanza de redes neuronales. Entonces, en lugar de tener que preparar y enseñar la red por su cuenta, deje que otra red compita con la primera criticando sus resultados. Esto lleva a la generación de grandes resultados basados ​​en cualquier conjunto de entrenamiento.

Los resultados del enfoque GAN fueron tan fenomenales en ese entonces como lo son hoy. También se ha convertido en la base de muchas soluciones y aplicaciones de IA, incluidos los deepfakes. Además, las mejoras en la potencia informática han hecho que sea más fácil hacer cosas increíbles incluso en los teléfonos inteligentes.

Posibles aplicaciones deepfake

Además de las imágenes y videos muy populares que circulan en la red, existen amplias aplicaciones para usar la tecnología deepfake para otros fines más útiles.

Deepfakes puede ayudar a los pacientes con problemas del habla a encontrar una voz mediante la síntesis de audio. Puede encontrar usos en el salón de clases, donde personajes históricos reviven, como sucedió en el Museo Dalí en St. Petersburg, Florida.

La industria del cine también puede encontrar usos para las falsificaciones profundas, ya que puede reducir significativamente el costo de CGI (imágenes generadas por computadora) en las películas. Los artistas y actores muertos pueden resucitar y aparecer en nuevas películas.

Deepfakes puede permitir que cualquier persona produzca videos especializados en varios idiomas, como sucedió con la campaña “no más malaria” de David Beckham y la campaña política de Manoj Tiwari en India, donde habló con fluidez en varios idiomas.

Los juegos también pueden encontrar buenos usos para los deepfakes, ya que los jugadores pueden sumergirse en el juego para una experiencia de realidad virtual más profunda.

Incluso los especialistas en marketing de las redes sociales están encontrando usos para las personalidades de las redes sociales generadas por computadora creadas y administradas completamente en la computadora. Aunque no es un deepfake real, Lil Miquela de Calvin Klein y sus 3 millones de seguidores en Instagram muestran lo que es posible.

Algunos ejemplos de deepfakes

Para comprender mejor esta tecnología y las promesas que encierra, aquí están algunos de los deepfakes más impresionantes que existen.

• Anuncio de Obama: este es uno de los deepfakes más conocidos, antiguos e impactantes. Lanzado en 2018, este video se creó como una advertencia para informar a las personas sobre las posibilidades de la tecnología.
  
  Presentaba a Obama haciendo un anuncio de servicio público y lo incluye llamando a Trump un "tonto". El creador es Jordan Peele y las herramientas que utilizó incluyen Adobe After Effects y FaceApp.
  
  
• Mona Lisa: la mayoría de la gente conoce la obra maestra de Leonardo da Vinci, la Mona Lisa. Pero en 2019, la gente se maravilló en todo el mundo al verla sonreír y moverse por primera vez, gracias a los laboratorios de investigación rusos de IA de Samsung.
  
  Etiquetados como "cabezas parlantes neuronales realistas", los investigadores utilizaron 7.000 imágenes recopiladas de YouTube para entrenar esta red neuronal. Luego, todo lo que necesita es una sola foto para que coincida con los rasgos faciales y animar la cara. También lo hicieron con Albert Einstein, Marilyn Monroe, Salvador Dalí y otros.
  
  
• Zoom Calls: en 2020, dos investigadores rusos demostraron cómo se puede usar la función de fondo personalizable de las videollamadas de Zoom para crear deepfakes animados en tiempo real de cualquier persona que desee. Podrían aparecer como Albert Einstein, la Mona Lisa, Donald Trump o Boris Johnson en vivo y hablando en las llamadas web.
  
  
• Salvador Dali – En 2019, el Museo Dali en St. Petersburg, Florida, acogió la exposición “Dali Lives”. Presentaba una versión falsificada del artista muerto y necesitaron más de 1000 horas de aprendizaje automático y 6000 fotogramas para lograrlo.
  
  
• DeepNude: también en 2019, un equipo de desarrolladores lanzó una aplicación impresionante llamada DeepNude. Todo lo que necesitaba era una foto de una mujer en bikini y la desnudaría por completo. Luego agregó una marca de agua "FALSA" en la imagen, que puede eliminar por $ 50.
  
  La aplicación asombró e indignó a tanta gente. Y la presión era tanta que los desarrolladores tuvieron que sacarlo de la web. También se eliminó su código de fuente abierta en GitHub, pero sitios web como http://deepnude.to y un bot de Telegram muestran que DeepNude sigue vivo.

Aplicaciones deepfake notables

También hay muchas aplicaciones generadoras de deepfake, algunas más impresionantes que otras. Son principalmente para el teléfono inteligente y facilitan que cualquier persona manipule rápidamente fotos y videos.

Estas aplicaciones incluyen:

• DeepFaceLab: disponible en GitHub, DeepFaceLab es una solución de software líder para crear deepfakes. Le permite intercambiar y envejecer rostros, reemplazar la cabeza y manipular los labios de políticos y otras personas de interés. Muchos canales de YouTube también lo usan.
  
  
• MyHeritage: la oferta Deep Nostalgia de MyHeritage.com hace que sea fácil revivir fotos familiares antiguas. MyHeritage es una plataforma para descubrir su árbol genealógico. Entonces, revivir a tus antepasados ​​puede ser una experiencia espeluznante pero impresionante.
  
  
• FakeApp: desarrollado y lanzado por un usuario de Reddit, FakeApp facilita el intercambio o el juego con caras en un video de forma gratuita. Se utilizó para crear la famosa remasterización de la joven princesa Leia en la precuela de Star Wars: Rogue One. Aparentemente, solo tomó unos minutos hacerlo, pero se veía mejor que la película original, que tomó semanas y costó mucho más.
  
  
• Reface: otra aplicación impresionante y divertida de usar disponible para Android e iOS. Sin embargo, viene con anuncios, que puede eliminar con una suscripción mensual.
  
  
• Zao: aplicación china deepfake que te permite crear nuevos videos en solo segundos, pero con resultados impresionantes. Solo está disponible en China.
  
  
• Deepfakes Web: una aplicación deepfake basada en la nube que funciona en la web. Simplemente ingrese al sitio web, cargue un video y haga clic en un botón. Luego, el sistema aprenderá el video y creará uno nuevo para usted. También puedes entrenarlo para obtener mejores resultados.

Conclusión

Al llegar al final de esta publicación falsa, debería ser obvio hasta dónde ha llegado esta tecnología. Y esto incluye tanto los enfoques morales como los inmorales, ya que la industria del porno siempre ha sido una fuente de innovación en Internet.

Además, dado el costo relativamente más económico de los deepfakes de IA en comparación con los CGI tradicionales, el futuro seguramente es brillante para el uso de deepfakes en la industria del cine, así como en otras aplicaciones más allá del entretenimiento.