En los últimos años, el término «deepfake» ha cobrado relevancia en el campo de las nuevas tecnologías, especialmente en lo que respecta a la seguridad digital y la ética en la inteligencia artificial. Los deepfakes son resultados de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático que manipulan o generan contenido audiovisual tan realista que es difícil distinguirlo del auténtico. Esta tecnología puede ser usada para crear desde vídeos falsos de celebridades, como el reciente caso de Taylor Swift, hasta discursos ficticios de políticos que nunca ocurrieron.
¿Por qué son peligrosos los deepfakes?
El uso de deepfakes plantea significativos riesgos éticos y legales, especialmente porque pueden utilizarse para desinformar o dañar reputaciones. Por ejemplo, los deepfakes pueden influir en la opinión pública durante elecciones, manipular acciones en bolsa mediante falsas declaraciones de CEOs, o incluso involucrar a personas inocentes en escándalos ficticios.
¿Cómo detectar los deepfakes?
Detectar deepfakes es uno de los grandes desafíos de la era digital. A medida que la tecnología evoluciona, también lo hacen las técnicas para identificarlos. Los especialistas en ciberseguridad de Gesprodat destacan la importancia de desarrollar y utilizar herramientas avanzadas de análisis de vídeo y audio que examinen detalles imperceptibles a simple vista, como inconsistencias en el parpadeo o patrones de habla anormales. Asimismo, la formación y sensibilización sobre el tema es crucial para que los usuarios puedan cuestionar críticamente la autenticidad del contenido que consumen.
Medidas impuestas por los gobiernos y las redes sociales
Ante los desafíos que presentan los deepfakes, tanto gobiernos como plataformas de redes sociales han comenzado a tomar medidas. Por ejemplo, en el Reino Unido se están proponiendo leyes que podrían conllevar penas de hasta tres años de cárcel para quienes creen o distribuyan deepfakes con intenciones maliciosas, específicamente en casos de contenido pornográfico no consensuado generado con esta tecnología. Esta medida resalta la severidad con la que se quiere tratar el uso indebido de los deepfakes, reflejando un esfuerzo serio por parte de las autoridades para contrarrestar sus efectos dañinos.
Por otro lado, las plataformas de redes sociales están implementando sus propias políticas y algoritmos para detectar y eliminar estos contenidos falsos de sus servidores. Algoritmos de detección automática y equipos de verificación de datos trabajan continuamente para identificar y gestionar los deepfakes, asegurando así la integridad del contenido compartido en sus plataformas.
¿Cómo pueden afectar los deepfakes a las empresas?
Los deepfakes pueden tener varios impactos negativos en las empresas, pero los tres principales serían:
- Daño a la reputación: pueden crear contenido falso que muestre a ejecutivos o representantes de una empresa haciendo declaraciones inapropiadas o engañosas. Esto puede causar un daño significativo y rápido a la reputación de la empresa antes de que se pueda aclarar la verdad.
- Manipulación del mercado: pueden ser utilizados para influir falsamente en los mercados financieros, como mediante la difusión de información falsa sobre quiebras, fusiones o problemas financieros, afectando así el valor de las acciones y la estabilidad financiera de la empresa.
- Seguridad interna y espionaje corporativo: a través de la suplantación de identidad de figuras clave dentro de la empresa, los deepfakes pueden engañar a empleados para obtener acceso a información sensible o sistemas seguros, comprometiendo la seguridad interna y propiciando el espionaje corporativo.
Ante estos riesgos, es crucial para las empresas invertir en educación y capacitación sobre ciberseguridad, implementar tecnologías avanzadas para la detección de deepfakes, y establecer protocolos claros de comunicación y verificación para protegerse contra estos tipos de ataques digitales.
