Al hablar de deepfake se hace referencia a una técnica, sustentada en la inteligencia artificial, que se aplica con el propósito de crear videos replicando el rostro de una persona en la cara de otra, logrando así imitar sus expresiones faciales y ajustándolas al movimiento del cuerpo como si se tratara de la persona en cuestión.
Si bien la mayoría de los deepfakes son fácilmente reconocibles, existen algunos que ponen a prueba nuestra vista.
En el ámbito de las videollamadas existen filtros hechos a partir deepfakes que resultan bastante creíbles. Dentro de una comunicación realizada en baja o media resolución, hacer un deep fake en estas circunstancias requiere un software y hardware lo suficientemente potentes para convertir a una persona en otra sin dificultad.
En ese sentido, resulta un problema intentar detectar un deepfake en tiempo real, lo cual ha hecho que personas malintencionadas puedan sacar provecho de esta situación para llevar a cabo bromas o estafas, al adoptar la identidad de personas reconocidas en el mundo de la política y los negocios.
Al respecto, Mikel Anderson publicó un artículo en la revista Metaphysic donde mencionó la existencia de un procedimiento de baja tecnología con el cual es posible detectar los deepfakes durante una videollamada.
El secreto está en ponerse de perfil de vez en cuando
Lo único que se debe hacer es pedirle a la persona que ponga su rostro de perfil. La razón es que los algoritmos usados para la creación de los deepfakes no cuentan con demasiados registros fotográficos de la persona en este ángulo, siendo que estos son más eficaces registrando rostros que miren totalmente al frente, ya que en esta posición pueden apreciarse los rasgos faciales con más detalle.
En el momento que la persona con el deepfake coloca su rostro de perfil, este se distorsiona, revelando partes del rostro original.
En este artículo podrás encontrar también información acerca de la manera en que funcionan estos algoritmos, así como las diferentes acciones que se llevan a cabo para recrear los rostros.
Otros puntos tratados en el artículo mencionan la fuente desde la cual son tomados los datos, qué sería necesario hacer para optimizar esta técnica, entre otras cosas, que brindarán a los lectores un entendimiento más amplio sobre el tema.