Una guía completa sobre cómo detectar deepfakes e identificar contenido multimedia falso

Notas clave

  • Los deepfakes pueden ser visualmente engañosos y a menudo difíciles de detectar.
  • Ampliar las imágenes puede revelar irregularidades indicativas de deepfakes.
  • El uso del análisis de metadatos es un método infalible para comprobar la autenticidad de una imagen.

Cómo detectar deepfakes: guía completa para detectarlos

En una época en la que compartir contenido es una rutina diaria, es fundamental saber identificar deepfakes. Esta guía tiene como objetivo brindarte métodos confiables para detectar contenido generado por IA en imágenes y videos, mejorando así tu alfabetización digital.

Tipos de deepfakes que debes conocer

Los deepfakes son un fenómeno tecnológico reciente que ha evolucionado rápidamente, principalmente a través de técnicas de inteligencia artificial como la “difusión estable” y las redes generativas adversarias (GAN).

A continuación se presentan tres tipos principales de deepfakes que generan mayor preocupación:

  • Tecnologías de intercambio de rostros: permiten reemplazar el rostro de una persona por el de otra de una manera sorprendentemente realista. Es sorprendente la precisión con la que pueden recrear los rasgos faciales, lo que dificulta distinguirlos de la realidad.
  • Generadores de voz con inteligencia artificial: estas herramientas pueden imitar voces y crear audio que suene auténtico. Las personas sin escrúpulos pueden usar fácilmente videos existentes para generar deepfakes de voz convincentes.
  • Software de síntesis de vídeo: este software permite a los usuarios generar vídeos falsos basados ​​en imágenes seleccionadas, como se demostró en una reciente estafa de alto perfil que defraudó a una empresa por 25 millones de dólares.

1. Identificación de pistas visuales

Inicialmente, la detección de deepfakes se basaba en anomalías visuales evidentes. Las señales de advertencia incluían desenfoque en los bordes, rasgos faciales extraños y apariencias poco naturales en general. Hoy, a pesar de los avances que dificultan la detección, la vigilancia de las anomalías no naturales sigue siendo crucial.

2. La técnica del “zoom in”

A menudo, los deepfakes parecen suaves a primera vista; sin embargo, al hacer zoom, se pueden exponer irregularidades como caras ocultas o rasgos deformados que delatan manipulación.

3. Análisis de metadatos de imágenes

El análisis de metadatos es uno de los métodos más fiables para detectar imágenes generadas por IA. Al examinar los metadatos de una imagen, los usuarios pueden validar su autenticidad.

Por ejemplo, en un sistema Windows, haga clic derecho en una imagen, seleccione Propiedades y luego verifique la pestaña Detalles. Busque las especificaciones de la cámara, que no están presentes en las imágenes deepfake.

4. Herramientas en línea recomendadas para la detección

Si bien existen programas de detección, muchos de ellos ofrecen resultados mediocres. Sin embargo, existen herramientas destacadas que pueden ayudar a identificar deepfakes de manera eficaz.

Detector de imágenes falsas

Fake Image Detector analiza metadatos para identificar deepfakes informando errores o confirmando la autenticidad.

Fotoforense

Foto Forensics emplea el “Análisis de nivel de error” (ELA), que ayuda a determinar si las imágenes han sido alteradas digitalmente.

Resumen

Para detectar deepfakes se utilizan varios métodos, como la inspección visual, técnicas de zoom, análisis de metadatos y herramientas avanzadas en línea. Al comprender estas técnicas, las personas pueden protegerse de posibles desinformación.

Conclusión

Con el aumento de las deepfakes, es fundamental contar con conocimientos sobre cómo detectarlas. La práctica constante del uso de las técnicas mencionadas anteriormente ayudará a discernir la realidad de la manipulación.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué son los deepfakes?

Los deepfakes son medios sintéticos creados utilizando tecnologías de inteligencia artificial, que pueden manipular audio y video para presentar representaciones alteradas de la realidad.

¿Cómo puedo protegerme de los deepfakes?

La concientización y el uso de métodos de detección, como la verificación de metadatos y la observación de irregularidades visuales, pueden ayudar a protegerse contra los deepfakes.