Inteligencia artificial e información (A1C12B1D03)

La IA se basa en tres componentes principales: los datos, los algoritmos y la capacidad de procesamiento.

• Datos. Son la materia prima de la IA. Se utilizan para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático y para mejorar el rendimiento de los sistemas de IA. Cuanto más grandes sean los conjuntos de datos, mejor será la precisión y el rendimiento de la IA.

• Algoritmos. Se trata de procedimientos computacionales que utilizan los datos para aprender y tomar decisiones. Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de mejorar su rendimiento con el tiempo a medida que se les suministra más datos.

• Capacidad de procesamiento. La IA requiere una gran cantidad de potencia de procesamiento para analizar los datos y ejecutar los algoritmos de aprendizaje automático. La tecnología de la nube y el uso de unidades de procesamiento gráfico (GPU) han mejorado significativamente la capacidad de procesamiento de la IA en los últimos años.

La IA está transformando la forma en que se gestionan y utilizan los recursos de información. La IA puede ayudar a las organizaciones a procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones y tendencias, y tomar decisiones más informadas y precisas.

La IA también puede mejorar la búsqueda y recuperación de información. Los sistemas de IA pueden analizar los patrones de búsqueda de los usuarios y ofrecer resultados más precisos y relevantes. Además, la IA puede ayudar a las organizaciones a identificar y analizar grandes cantidades de información no estructurada, como texto, imágenes y videos.

Sin embargo, la IA también plantea desafíos importantes para los recursos de información. La IA puede introducir sesgos y errores en la toma de decisiones y puede crear problemas de privacidad y seguridad si se utiliza de manera inadecuada. Por lo tanto, es importante que las organizaciones implementen políticas y prácticas adecuadas para garantizar que la IA se utilice de manera responsable y ética.

La creación de deepfakes requiere habilidades técnicas avanzadas, y puede llevar mucho tiempo y esfuerzo para lograr un resultado satisfactorio. La generación de contenidos con deepfake implica los siguientes pasos:

1 |  Recopilar datos de entrenamiento. Para crear un deepfake, es necesario recopilar datos de entrenamiento de la persona que se quiere imitar. Estos datos pueden incluir fotos y videos de la persona en diferentes ángulos e iluminaciones. Cuantos más datos de entrenamiento se tengan, mejor será el resultado final.

2 |  Entrenar el modelo. Una vez que se tienen los datos de entrenamiento, es necesario entrenar un modelo de aprendizaje profundo para que pueda aprender a imitar la apariencia y el comportamiento de la persona. Esto se hace utilizando algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de procesamiento de imágenes para analizar y aprender de los datos de entrenamiento.

3 |  Crear el deepfake. Una vez que se ha entrenado el modelo, se puede utilizar para crear un deepfake. Esto se hace mediante la superposición de la imagen generada por el modelo en el cuerpo de otra persona en un video, de modo que parezca que la persona que se está imitando está hablando o realizando una acción.

4 |  Refinar el resultado. El resultado del deepfake puede no ser perfecto la primera vez que se crea. Es necesario ajustar los parámetros del modelo y refinar el resultado varias veces para conseguir un resultado más realista.

La inteligencia artificial se está utilizando cada vez más en recursos de información para mejorar la eficiencia y la precisión de la búsqueda y recuperación de información. Sin embargo, la IA también permite crear deepfakes, lo que plantea preocupaciones éticas y de seguridad.

Es importante que los recursos de información y los usuarios sean conscientes de los riesgos y tomen medidas para detectar y prevenir la difusión de deepfakes dañinos.

La educación y la sensibilización sobre el uso de la tecnología de deepfake es fundamental para proteger la integridad de la información y la privacidad de las personas.

Casos reales

A continuación, se van a exponer algunos casos reales de deepfake que reflejan las repercusiones éticas y legales que puede tener su uso.

• Deepfake de Barack Obama. En 2017, unos investigadores de la Universidad de Washington crearon un video falso de Obama hablando sobre sus logros presidenciales. El video fue desarrollado para mostrar el potencial de esta tecnología, pero al mismo tiempo se cuestionó debido a la fuente de noticias falsas que podía suponer.
  
  
• Deepfake de Mark Zuckerberg. En 2019 fue publicado un video en Instagram que mostraba a Zuckerberg reconociendo que controlaba datos robados de los usuarios de Facebook. El video falso fue creado por dos artistas británicos y una agencia israelí, como parte de una campaña de concienciación sobre la importancia de proteger la privacidad de los usuarios de redes sociales.
• Deepfake de Jon Snow. El actor de la famosa serie “Juego de Tronos” aparece disculpándose en un video de YouTube por la última temporada de la serie en tono de humor.

Estos son solo algunos ejemplos de casos reales de deepfake. Como se ha expuesto, esta tecnología puede ser usada para crear contenido de entretenimiento y artístico, como sátiras, comedias y críticas. Sin embargo, un uso inadecuado de la misma puede difundir información engañosa y producir situaciones de acoso, extorsión, y otras formas de daño. Por ello, las organizaciones y gobiernos están trabajando en establecer políticas para regular las prácticas que supone la incorporación de nueva tecnología. A su vez, se insta a las empresas tecnológicas a que incorporen políticas para proteger a los usuarios de la desinformación.