Un deepfake es un tipo de manipulación que utiliza inteligencia artificial para crear vídeos o audios falsos.a menudo muy realistas. El objetivo es manipular a la opinión pública, desinformar, dañar la reputación de alguien o perpetrar un fraude.
👉 Tipos de deepfakes
Hay dos tipos principales de deepfakes:
- Deepfake video : creación de vídeos falsos en los que se muestra a una persona diciendo o haciendo algo que nunca ha hecho.
- Déepfake audio : creación de grabaciones de audio falsas en las que se imita a una persona, dando la impresión de que ha pronunciado determinadas palabras o frases.
Cómo funciona
Los deepfakes se crean utilizandoaprendizaje profundo :
- Recogida de datos El atacante recupera un gran número de imágenes y vídeos de la persona objetivo.
- Formación en IA A partir de estos datos, se entrena una red neuronal para que imite las expresiones, la voz y los movimientos de la persona.
- Creación de deepfake La IA genera un nuevo vídeo o audio en el que se manipula a la persona.
💥 Consecuencias de un deepfake
- Desinformación Los deepfakes pueden utilizarse para difundir información falsa y manipular la opinión pública.
- Daños a la reputación Se puede desacreditar a una persona difundiendo vídeos o audios falsos en los que aparece en situaciones comprometidas.
- Robo de identidad y fraude Los deepfakes pueden utilizarse para suplantar la identidad de otras personas y llevar a cabo estafas.
- Ciberacoso Deepfakes: pueden crearse deepfakes humillantes o difamatorios con el objetivo de perjudicar a una persona.
💉 Protección y recursos
Es difícil detectar un deepfake a simple vista, pero ciertas técnicas pueden ayudar:
- Análisis de vídeo buscando incoherencias en el movimiento, la expresión o la iluminación.
- Comprobación de fuentes Garantiza la fiabilidad de la fuente de vídeo o audio.
- Utilización de herramientas de detección Se están desarrollando herramientas basadas en IA para detectar deepfakes.
- Sensibilización Informar al público sobre los riesgos asociados a los deepfakes y fomentar el pensamiento crítico.
📊 Cifras de Francia y del mundo
- Según un estudio de 2023, el 96 % de los deepfakes se utilizan con fines no consentidos, incluida la creación de vídeos pornográficos falsos.
- El número de deepfakes en circulación se duplica cada año
- El número de deepfakes online se duplicó cada 6 meses entre 2019 y 2022.
