En pocos meses será imposible diferenciar un deepfake de un video auténtico
Los expertos auguran que en pocos meses será imposible diferenciar un deepfake de un video auténtico. Algo que preocupa especialmente si consideramos con casos de uso actuales de esta tecnología.
Sin duda, el caso más lucrativo de este sistema de reconocimiento facial es la pornografía. Se habla de que el 96% de los deepfakes de internet son porno. Sobre todo se usa para falsificar el rostro de estrellas de Hollywood y otras celebrities. El fenómeno se ha hecho tan popular que han salido páginas con contenido exclusivo de este tipo y que acumulan millones de visitas.
Pero si hablamos del caos que pueden generar los deepfakes, debemos mencionar su uso en el ámbito político. Videos de presidentes diciendo cualquier cosa, con un aspecto peligrosamente realista, pueden provocar daños inimaginables. Desde involucrar al representante de un país en delitos de agresión sexual que le hagan perder una elección, hasta declarar una guerra nuclear.
Los videos reales convenientemente falsos
A la inversa, los deepfakes también han demostrado ser extremadamente peligrosos. Cuando un video real hace que el público se plantee que es falso, también puede traer consecuencias imprevisibles. A finales del año 2018, en el país africano de Gabón, el presidente Ali Bongo, tras varios meses sin ser visto dio un discurso en televisión para demostrar ante todo el país que seguía vivo y en plena capacidad de ejercer su cargo. Sin embargo, en el video se veía al dirigente realizando gestos poco naturales y rígidos. Esto hizo que rápidamente el partido opositor afirmara que era un deepfake y tan solo una semana más tarde se produjo un golpe de estado militar.
Este y otros casos han hecho que se haya hecho casi imposible distinguir entre un video real y una falsificación. Algo que desacredita el video como indiscutible prueba de un acto. Si un individuo es gravado realizando algo indebido o ilegal, basta con decir que se trata de un deepfake y difícilmente se podrá demostrar que no es así.
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