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Imagen de Gerd Altmann en Pixabay

Detectar deepfakes, el proximo objetivo de Facebook.

Deepfake o ultrafalso, segun wikipedia​ es un acrónimo del inglés formado por las palabras fake, falsificación, y deep learning, aprendizaje profundo.​
Es una técnica de inteligencia artificial que permite editar videos falsos de personas que aparentemente son reales, utilizando para ello algoritmos de aprendizaje no supervisados, conocidos en español como RGAs (Red generativa antagónica), y vídeos o imágenes ya existentes.​

El resultado final de dicha técnica es un vídeo muy realista, aunque ficticio. Entre los ejemplos destacados de uso del uso de la técnica del deepfake se encuentran dos escenas de la película Rogue One: una historia de Star Wars (2016), en las que la Princesa Leia aparece con la cara de Carrie Fisher cuando era joven, cuando en realidad fue interpretada por la actriz noruega Ingvild Deila.

Hoy en día los deepfakes, aunque su faceta lúdica es innegable, constituyen una de las aplicaciones más amenazantes de la inteligencia artificial. Su potencial repercusión sobre la reputación de las personas o sobre la misma esfera pública convierten estas aplicaciones en una constante amenaza. Por eso Facebook se propone luchar contra los deepfakes y invirtiendo en esta su precoz más de 10 millones de dólares.

La mejor forma de limitar los efectos negativos de los deepfakes pasa por detectarlo antes de que alcances una gran difusión, pero los sistemas de detección van siempre por detrás de los dedicados a su creación.

Hoy en día ya es relativamente sencillo para un algoritmo detectar un deepfake cuando el sistema ha tenido ocasión de analizar el vídeo original, pero si alguien graba un video original y luego lo manipula, la tarea se convierte en algo mucho más complejo.

Facebook, con la colaboración de otras compañías e instituciones, como Microsoft o el MIT trabajan para evolucionar las tecnologías de detección de deepfakes. PAra ello han decidido crear un dataset y convocar un concurso dedicando más de 10 millones de dólares a financiar ambas iniciativas.

El dataset sirve pararecurrir al aprendizaje automático para detectar deepfakes contando así con un gran almacén de deepfakes al que recurrir para entrenar a los algoritmos. Facebook ha decidido crear el dataset y tambien los propios deepfakes que lo conformarán, contratando a actores que consientan en ceder su imagen para los mismos.

Una vez que este dataset esté en marcha, será necesario animar a la comunidad de desarrolladores a que lo use para lograr, cuanto antes, avances en la tarea de detectar deepfakes. Y ahí es donde entra el concurso, bautizado como Deepfake Detection Challenge (DFDC), que Facebook piensa convocar para premiar económicamente a los mejores desarrollos.

El objetivo del DFDC será crear herramientas de código abierto que tanto empresas, como instituciones y medios de comunicación puedan usar para detectar con mayor precisión cuándo un vídeo ha sido manipulado.

El Information Sciences Institute de la Universidad del Sur de Californio anunció hace poco que, gracias a un dataset de 1000 vídeos manipulados, había sido capaz de crear un algoritmo de detección de vídeos deepfake que mostraba una precisión de hasta el 96%.

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