En los últimos años, los deepfakes han irrumpido con fuerza en nuestra sociedad y, en la actualidad, se han convertido en la corriente dominante. Vemos deepfakes en anuncios y programas de televisión, pero algunos los utilizan para difundir información errónea y desinformación. Aunque muchos vídeos son inofensivos, otros han provocado un gran disgusto cuando se hacen pasar por rostros de políticos que dicen y hacen cosas que no han dicho ni hecho. 

Aunque puede que estés familiarizado con los vídeos deepfake, quizá no sepas que los deepfakes también pueden ser imágenes fijas. Y es que los modelos de aprendizaje profundo de Inteligencia Artificial (IA) son capaces de generar rostros falsos que parecen casi idénticos a los de personas reales. Estos programas se han vuelto realmente fuertes con los años, y es casi imposible distinguir entre una cara real y una falsa generada por IA.

¿Cómo funciona la tecnología que siguen las imágenes GAN?

Los deepfakes pueden ser generados por una clase de modelos de Machine Learning llamados GAN (redes generativas adversarias). El investigador Ian Goodfellow diseñó estos modelos en 2014, y el entrenamiento que siguen es cuanto menos curioso: dos redes neuronales compiten entre sí. La primera red (la generadora) genera imágenes falsas a partir de un conjunto de datos de imágenes existentes. La segunda red (el discriminador) aprende a identificar la diferencia entre las imágenes reales y las generadas por ordenador.

El trabajo del generador consiste en engañar al discriminador para que crea que las imágenes son reales. De este modo, a medida que el discriminador mejora en la identificación de imágenes generadas por IA, el generador produce imágenes cada vez más realistas para engañar al discriminador. Por eso son adversarios: a medida que una red mejora, también lo hace la otra.

¿Cómo identificar rostros falsos generados por IA?

Las imágenes generadas por GAN pueden ser muy convincentes. Las redes neuronales se han vuelto alarmantemente buenas creando rostros humanos realistas. Dado lo mucho que está en juego tanto la seguridad personal como la nacional, es importante que seamos capaces de distinguir entre los rostros reales y los generados por las GAN. ¿Y cómo lo hacemos? ¡Aquí te dejamos varios aspectos que debes tener en cuenta a simple vista!

1. El pelo liso a veces parece pintado

Normalmente, el pelo largo y liso suele estar bastante bien logrado en las imágenes GAN. ¡Pero a veces los mechones largos de los laterales lucen como si alguien hubiera pintado el cabello con un pincel enorme o una espátula!

2. Joyas o rasgos faciales asimétricos

Supongamos que una gran mancha extraña está flotando fuera de la parte superior de la cabeza de la persona en una foto. Este tipo de aberración o artefacto es común en las imágenes generadas por IA. También puedes comprobar la asimetría en una foto mirando alrededor de la oreja de la persona. Notarás pelos difusos, y a veces también faltan pendientes.

3. Texto indescifrable

Los rostros generados por IA tienen dificultades para captar cosas con cierta estructura. Además, los GAN han sido entrenados viendo versiones originales y reflejadas de los datos, lo que significa que tienen problemas para modelar la escritura. 

4. Dientes

Los algoritmos que utiliza GAN no conocen la orientación ni el número de dientes. Así que, en su lugar, se basa en ejemplos de dientes desde distintos ángulos. A veces, el algoritmo se lía con eso y genera bocas humanas con dientes destrozados y de aspecto raro, pero en los últimos años han logrado perfeccionar este fallo con bastante éxito y es muy difícil detectar pequeños errores en las dentaduras.

5. Fondo surrealista

Esta tecnología se centra principalmente en generar caras humanas realistas, pero el fondo muchas veces es totalmente abstracto. Generalmente, GAN replica texturas generales parecidas al fondo, pero no suele generar entornos reales alrededor del rostro, y muchas veces se nota a simple vista, sobre todo cuando intenta recrear otras caras humanas de fondo. ¡Mira qué miedo da la imágen de abajo!