Más de 11 millones de reproducciones logró una cuenta de Tik Tok que mostraba al actor Tom Cruise jugando golf, haciendo magia con una moneda y comiendo en su jardín. ¿Lo curioso? Cruise nunca grabó esos videos.  El engaño corresponde a un deepfake, o la casi perfecta falsificación de imágenes que hoy mantiene en alerta a las empresas de ciberseguirdad.

Creados usando deep learning -un área de la Inteligencia Artificial- los deepfakes pueden replicar movimientos de rostro, voces y hasta sincronizar labios para hacerlos coincidir con las palabras que supuestamente pronuncia otra persona. Víctimas de esta tecnología han sido políticos como Barack Obama, y actores como Jim Carrey y Natalie Portman. Esta última, falseada en videos de corte sexual.

“Esta tecnología se mueve entre extremos, y dentro de la arista peligrosa y muy compleja, está la suplantación de identidad, la manipulación de audiencias, los atentados contra la fe pública y fraudes, entre otros”, comenta Carlos Hinrichsen, decano de la Facultad de Diseño Digital e Industrias Creativas de la Universidad San Sebastián.

Un estudio publicado en Telematics and Informatics -en base a seis meses de investigaciones- reveló que en Internet existen casi 50 mil videos deepfake, y solo un 60% de los encuestados fue capaz de descubrirlos. Además, un 39% admitió haber compartido contenido falso creado con esta tecnología.

La cara positiva del deepfake

Si bien el deepfake se presta para el engaño, también ofrece la posibilidad de mejorar la experiencia y calidad de vida de miles de usuarios. “Uno de sus beneficios es eliminar las barreras del idioma. Un ejemplo es el video sobre la malaria de David Beckham. Mediante el uso de la tecnología, el deportista habla 9 lenguas diferentes para compartir un mensaje para la campaña Malaria Must Die. Es una realidad simulada, real y que aporta valor a la sociedad”, explica el decano.

El área médica también se vería beneficiada. “Los hospitales, clínicas y universidades pueden crear pacientes deepfakes. Serán pacientes simulados con comportamientos reales para pruebas y experimentación, evitando poner en riesgo a pacientes reales”, explica Hinrichsen. A partir de esto, “hay espacio para probar nuevos métodos de diagnóstico y seguimiento, o incluso entrenar otras redes neuronales para la toma de decisiones médicas en los quirófanos”.

“Tenemos un gran desafío por delante”, agrega el académico. “Formaremos los profesionales que enfrentarán la transformación digital, aportando valor a los productos, servicios y experiencias que tenga el usuario y el entorno”, concluye.