Otros articulos:

americanp

Inicio desactivadoInicio desactivadoInicio desactivadoInicio desactivadoInicio desactivado
 

Las redes sociales y las plataformas digitales se enfrentan a un nuevo reto: el uso de las tecnologías de reconocimiento facial, por medio de Inteligencia Artificial (IA), para superponer el rostro de una persona en el cuerpo de alguien que participa en una escena pornográfica


Desde diciembre de 2017 se han venido haciendo virales varios videos en los que las caras de las famosas de Hollywood, como Scarlett Johansson, Emma Watson y Taylor Swift, son puestos en los cuerpos de actrices porno. La polémica comenzó con un video de la actriz israelí Gal Gadot que causó furor en las redes sociales y que posicionó la tendencia de los llamados ‘deepfakes’. Todo empezó porque los contenidos se empezaron a compartir en la plataforma Reddit por un usuario que se hacía llamar ‘deepfakes’. Alrededor de estos videos se creó una comunidad, que llegó a tener más de 90.000 miembros. 

Pero el tema no quedó ahí. Tras la respuesta dentro de dicha comunidad el usuario creó una aplicación denominada FakeApp que permite que, a través de un sistema de Inteligencia Artificial, cualquier persona pueda replicar la misma dinámica de reemplazo de rostros. 

La tecnología detrás de esta app está basada en la utilización de un algoritmo de aprendizaje automático, técnica que hace parte de la inteligencia artificial, que analiza cientos de fotografías tomadas desde otras plataformas como Google y YouTube, para crear una versión generada de la cara de alguien e incorporarla en otro cuerpo. 

El fenómeno se extendió de una manera preocupante. Además de la propagación de noticias falsas, los mensajes de odio en redes sociales y la transmisión en vivo de escenas violentas, ahora la tendencia de crear este videos porno falsos se sumó a la lista de grandes desafíos a superar por parte de las redes sociales. 

La situación empeora teniendo en cuenta la dificultad de reconocer la veracidad del video. “La edición de cada fotograma es tan perfecto que habría que revisar fotograma por fotograma y mirar el error de cada uno en un software de edic