{"id":1276,"date":"2025-07-29T17:30:31","date_gmt":"2025-07-29T17:30:31","guid":{"rendered":"http:\/\/6888ed18e1d111c4b5c75e2f"},"modified":"2025-07-29T17:30:31","modified_gmt":"2025-07-29T17:30:31","slug":"esta-tecnologia-capaz-de-detectar-deepfakes-trae-esperanza-en-un-mar-de-ia-generativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/07\/29\/esta-tecnologia-capaz-de-detectar-deepfakes-trae-esperanza-en-un-mar-de-ia-generativa\/","title":{"rendered":"Esta tecnolog\u00eda capaz de detectar deepfakes trae esperanza en un mar de IA generativa"},"content":{"rendered":"
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Hoy en d\u00eda, los deepfakes<\/em> son mucho m\u00e1s sofisticados que hace un tiempo. En los \u00faltimos a\u00f1os se ha hecho posible crear videos enteros utilizando inteligencia artificial (IA), y la capacidad de los m\u00e9todos de detecci\u00f3n que se basan en la identificaci\u00f3n de rostros humanos est\u00e1 llegando a sus l\u00edmites.<\/p>\n

Por ello, un grupo de investigadores estadounidenses desarroll\u00f3 un nuevo modelo de IA, UNITE (Universal Network for Identifying Tampered and SynthEtic videos, o Red universal para la identificaci\u00f3n de videos manipulados y sint\u00e9ticos).<\/p>\n

\u201cLa tecnolog\u00eda de deepfake<\/em> se est\u00e1 desarrollando tan r\u00e1pidamente que ya no se trata solo de intercambiar caras. Todo el video, desde la cara hasta el fondo, puede crearse f\u00e1cilmente con IA generativa\u201d, explica Rohit Kundu, investigador doctoral de la Universidad de California en Riverside. UNITE est\u00e1 dise\u00f1ado para detectar cualquier falsificaci\u00f3n.<\/p>\n

M\u00e9todos de detecci\u00f3n independientes del rostro<\/h2>\n

Hasta ahora, la mayor\u00eda de las t\u00e9cnicas de detecci\u00f3n de falsificaciones profundas se han centrado en el an\u00e1lisis de los rasgos faciales, pero la mayor virtud de UNITE reside en su capacidad para analizar el movimiento y la falta de naturalidad de un fondo en todas las partes del video, independientemente de que haya o no un rostro. Esto hace que el an\u00e1lisis sea m\u00e1s general que los m\u00e9todos anteriores.<\/p>\n

Kundu y su equipo han adoptado un modelo de IA desarrollado por Google llamado SigLIP como tecnolog\u00eda subyacente para UNITE: SigLIP es un modelo de lenguaje visual que aprende la correspondencia entre im\u00e1genes y videos y el lenguaje natural, y puede extraer caracter\u00edsticas abstractas con gran precisi\u00f3n sin tener que depender de caras u objetos concretos.<\/p>\n

UNITE aplica una t\u00e9cnica de aprendizaje profundo denominada transformers,<\/em> o transformadores. Los transformadores son mecanismos desarrollados para procesar informaci\u00f3n simult\u00e1neamente en funci\u00f3n del contexto, y tambi\u00e9n son la base de IA generativa como ChatGPT<\/a>. Mediante la incorporaci\u00f3n de estos transformadores, se pueden detectar con gran precisi\u00f3n incoherencias como la suavidad del movimiento o la falta de naturalidad en la apariencia de los objetos.<\/p>\n

Para lograr esta alta precisi\u00f3n de detecci\u00f3n, los investigadores introdujeron un m\u00e9todo de aprendizaje \u00fanico denominado attention-diversity loss<\/em>. Se trata de un dispositivo que evita la dependencia excesiva de solo unas pocas regiones prominentes del video y distribuye la atenci\u00f3n del modelo por todo el mismo. Est\u00e1 dise\u00f1ado para reducir la tendencia a que la atenci\u00f3n se desv\u00ede hacia el rostro humano y el sujeto central, y para garantizar que se presta suficiente cuidado a zonas que suelen pasarse por alto, como el fondo y el movimiento circundante.<\/p>\n

En concreto, la funci\u00f3n de p\u00e9rdida eval\u00faa si el mapa de atenci\u00f3n del modelo (un indicador visual que muestra d\u00f3nde mira y toma decisiones) est\u00e1 demasiado concentrado en un \u00e1rea espec\u00edfica, lo que genera un aprendizaje que fomenta un campo de visi\u00f3n m\u00e1s amplio. Esto permite que el modelo mantenga la sensibilidad necesaria para detectar cualquier alteraci\u00f3n en la imagen, independientemente de la presencia de un rostro.<\/p>\n

Asumiendo el reto de diversificar las falsificaciones<\/h2>\n

UNITE se entren\u00f3 usando diversos conjuntos de datos de videos falsos, como FaceForensics++, SAIL-VOS y AVID. Su filosof\u00eda de dise\u00f1o, que abarca desde la manipulaci\u00f3n facial y la alteraci\u00f3n del fondo hasta videos generados \u00edntegramente por IA, convierte a UNITE en un modelo de detecci\u00f3n universal.<\/p>\n

Seg\u00fan los investigadores, el rendimiento de UNITE se ha demostrado utilizando un conjunto de videos de alta complejidad que los modelos de detecci\u00f3n existentes no pod\u00edan gestionar. Por ejemplo, ha sido capaz de detectar la manipulaci\u00f3n con gran precisi\u00f3n incluso en videos compuestos por paisajes sintetizados y personajes generados por computadora, as\u00ed como en videos ingeniosamente alterados donde solo se ha reemplazado el fondo.<\/p>\n

Cabe destacar que UNITE logr\u00f3 una precisi\u00f3n de clasificaci\u00f3n superior al 87% en el \u00faltimo conjunto de datos “DeMamba”, que incluye videos creados por Sora<\/a>. Esto muestra una clara diferencia de rendimiento en un entorno donde los modelos existentes basados en detecci\u00f3n facial pr\u00e1cticamente no funcionan.<\/p>\n

El equipo de investigaci\u00f3n ya est\u00e1 considerando aplicaciones en el mundo real, que podr\u00edan usarse en una amplia gama de tareas, como la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de videos falsos en las redes sociales y sitios de videos, la verificaci\u00f3n de noticias o la verificaci\u00f3n de la fiabilidad de los videos que se usan como prueba legal.<\/p>\n

Como hemos visto, gran parte de la tecnolog\u00eda utilizada en UNITE se basa en los mismos cimientos que la IA generativa, como ChatGPT y Midjourney . La IA crea falsificaciones y las detecta. En este juego del gato y el rat\u00f3n, tecnolog\u00edas como UNITE se est\u00e1n volviendo esenciales para acceder a la verdad. La era de creer ciegamente en lo que nos dice un video podr\u00eda estar llegando a su fin.<\/p>\n

(Editado por Daisuke Takimoto)<\/p>\n

Art\u00edculo publicado originalmente en<\/em> WIRED Jap\u00f3n<\/a>. Adaptado por Mauricio Serfatty Godoy.<\/em><\/p>\n

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