Deepfakes: cómo funciona, aplicaciones y algunos ejemplos

Las fotos y videos deepfake están captando la atención de muchas personas en todo el mundo y hacen que los investigadores y 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 deepfake, 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 los deepfakes. Los algoritmos de IA han producido diferentes tipos de salidas de medios durante siglos, pero difícilmente se pueden 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 deepfakes específicamente, 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 fotos generadas y de estapersonanoexiste.com, necesitará una introducción a la inteligencia artificial.

Hay diferentes áreas en la IA, según el método que esté utilizando y lo que planee lograr. Encontrará de todo, desde métodos de probabilidad como el filtro bayesiano utilizado para la detección de spam hasta lógica difusa, algoritmos evolutivos que se desarrollan por sí mismos 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, también se conectan neuronas artificiales. Pero su número está limitado por informática poder.

El objetivo de una red neuronal es proporcionar una salida o respuesta a cada entrada. Esto se logra enseñando primero la red como enseñaría a un niño. Después de eso, ahora puede hacer predicciones basadas en sus 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 el deepfaking

Hay muchas cosas y áreas en las que puede aplicar la inteligencia artificial. Deepfaking es solo uno de ellos, que evolucionó a partir del uso de redes neuronales para editar imágenes. Los resultados anteriores eran prometedores, pero eran 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, deja que otra red compita con la primera al criticar sus resultados. Esto conduce 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, incluidas las deepfakes. Además, las mejoras en la potencia informática han hecho que sea más fácil hacer cosas increíbles incluso en teléfonos inteligentes.

Posibles aplicaciones de deepfake

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

Los deepfakes pueden ayudar a los pacientes con problemas del habla a encontrar una voz mediante la síntesis de audio. Puede encontrar usos en el aula, donde se reviven personajes históricos, como sucedió en el Museo Dalí de San Petersburgo, Florida.

La industria del cine también puede encontrar usos para deepfakes, 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 “malaria no more” 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 redes sociales Los especialistas en marketing están encontrando usos para personalidades de redes sociales generadas por computadora, creadas y administradas completamente en la computadora. Aunque no es un verdadero deepfake, el de Calvin Klein Lil Miquela y sus 3 millones de seguidores en Instagram muestran lo que es posible.

Algunos ejemplos de deepfake

Para comprender mejor esta tecnología y las promesas que encierra, estos son 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 "idiota". 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 de inteligencia artificial de Samsung en Rusia.
  
  Etiquetados como "cabezas parlantes neuronales realistas", los investigadores utilizaron 7,000 imágenes recopiladas de YouTube para entrenar esta red neuronal. Entonces, 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 de llamadas - En 2020, dos investigadores rusos demostraron cómo se podía utilizar la función de fondo personalizable de las videollamadas de Zoom para crear deepfakes animados en tiempo real de cualquier persona que quisieras. Podrían aparecer como Albert Einstein en vivo y hablando, la Mona Lisa, Donald Trump o Boris Johnson en las llamadas web.
  
  
• Salvador Dalí - En 2019, el Museo Dalí de San Petersburgo, Florida, acogió la exposición “Dalí Lives”. Presentaba una versión deepfaked del artista muerto, y necesitaron más de 1,000 horas de aprendizaje automático y 6,000 marcos 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 sorprendió e indignó a mucha gente. Y la presión fue tanta que los desarrolladores tuvieron que sacarlo de la web. Es De código abiertoEl código d en GitHub también se eliminó, pero sitios web como http://deepnude.to y un bot de telegrama muestra que DeepNude sigue vivo.

Aplicaciones notables de deepfake

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

Estas aplicaciones incluyen:

• DeepFaceLab - Disponible en GitHub, DeepFaceLab es una solución de software líder para la creación de deepfakes. Te permite intercambiar y quitar la edad de las caras, reemplazar la cabeza y manipular los labios de los políticos y otras personas de interés. Muchos canales de YouTube también lo utilizan.
  
  
• MyHeritage: la oferta de Deep Nostalgia de MyHeritage.com hace que sea fácil dar vida a las fotos familiares antiguas. MyHeritage es una plataforma para descubrir su árbol genealógico. Por lo tanto, devolver la vida a sus antepasados ​​puede ser una experiencia espeluznante pero impresionante.
  
  
• FakeApp: desarrollado y lanzado por un usuario de Reddit, FakeApp facilita intercambiar o jugar 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 hacerla, pero se veía mejor que la película original, que tomó semanas y costó mucho más.
  
  
• Reface: otra aplicación impresionante y divertida disponible para Android y de iOS. Sin embargo, viene con anuncios, que puede eliminar con una suscripción mensual.
  
  
• Zao: aplicación china de 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 acceda 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 puede entrenarlo para obtener mejores resultados.

Conclusión

Al llegar al final de esta publicación de deepfake, debería ser obvio lo lejos que ha llegado esta tecnología. Y esto incluye tanto el enfoque moral como el inmoral, ya que la industria del porno siempre ha sido una fuente de innovación en Internet.

Además, dado el costo relativamente más barato 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.