A principios del mes de septiembre, Facebook anunció que se embarcaba en la lucha contra la técnica llamada “Deepfake”, denominación integrada por las palabras deep learning (aprendizaje profundo) y fake (falso). Se define como “una técnica de Inteligencia artificial (IA) basada en sintetizar la imagen humana combinando y superponiendo imágenes creadas por ordenador, utilizando para ello algoritmos de aprendizaje no supervisados conocidos y vídeos o imágenes ya existentes”. Su IA es tan profunda que permite sustituir el rostro de una persona por el de otra, pero no en una foto estática, sino en un vídeo, y de esta manera ver cómo el rostro nuevo se superpone y se adapta en tiempo real al rostro verdadero -original- de la persona.
El problema subyacente en la utilización de este tipo de técnica, además de la posible suplantación de personalidad cuando de un personaje público se trate (como ya ha ocurrido), es la inseguridad jurídica a la que nos vemos expuestos ante la posible falta de legitimación de la persona con la que estamos contratando, o que nos está informando, o que está gestionando nuestros datos.
Precisamente para intentar dotar de seguridad a la red y erradicar estas amenazas, puesto que en la actualidad no existe una base de datos ni un sistema estandarizado que permita combatir a los Deepfake, ha surgido la importantísima iniciativa liderada por Facebook: Deepfake Detection Challenge (DFDC). Con este Proyecto, Facebook, persigue destinar esfuerzos y financiación a la investigación en esta materia, para crear esa gran base de datos que permita estudiar y combatir las falsificaciones de imágenes y suplantación de personalidades. Para ello ha buscado unirse a expertos del ámbito tecnológico y académico: Asociación de IA (The Partnership on AI), Microsoft, y académicos de Cornell Tech, MIT, University of Oxford, UC Berkeley, University of Maryland, College Park, y University at Albany-SUNY.
De entre los testimonios prestados por académicos sobre la iniciativa DFDC, destaca el de Serge Belongie, decano asociado y profesor de Cornell Tech: “Para impulsar cambios de manera efectiva y resolver problemas, creemos que es fundamental que la academia y la industria se unan en un entorno abierto y colaborativo. En Cornell Tech, nuestra investigación se centra en cerrar esa brecha y abordar el impacto social de la tecnología en la era digital, y el reto de la detección de Deepfakes es un ejemplo perfecto de esto. Trabajando con líderes de la industria tecnológica y académicos, estaremos desarrollando una fuente de datos integral que nos permitirá identificar medios falsos y, en última instancia, poder crear herramientas y soluciones para combatirlos. Nos enorgullece formar parte de este grupo y compartir la fuente de datos con el público, lo que permite que cualquiera pueda aprender y ampliar esta investigación”.
El último y no menos importante, en unirse a esta lucha ha sido Amazon que en un comunicado oficial emitido por AWS (Amazon Web Services) la semana pasada, anuncia oficialmente que está trabajando con Facebook, Microsoft y la Asociación para la IA en el primer Deepfake Detection Challenge.
En el comunicado se indica que como el diseño y construcción de estos detectores de Deepfakes, va a requerir la creación de algoritmos sofisticados y muy nuevos, AWS trabajará con los socios de DFDC para explorar las opciones de alojamiento del conjunto de datos, incluyendo el uso de Amazon S3, y poniendo a disposición del proyecto $1 millón en créditos para desarrollar y probar estos novedosos algoritmos.
Un proyecto, sin lugar a dudas, cargado de beneficios para todos, puesto que si bien, persigue ahuyentar al monstruo negro que amenaza a estas plataformas digitales (y a su rentabilidad económica), apuesta por generar confianza y seguridad jurídica.
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