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Medios Sintéticos

Hablemos sobre Medios Sintéticos y sus peligros!

Todo empieza con el Aprendizaje de Máquina…

 

Aunque el Aprendizaje de Máquina o #MachineLearning no son nada nuevo (llevamos años hablando del tema), el poder entrenar a una máquina para que ejecute una tarea determinada por medio de una red neuronal (prácticamente sin, o con muy poca, intervención humana) es lo que lleva a ese aprendizaje a algo más especifico y profundo, conocido como #DeepLearning que, requiere el análisis de cantidades exhorbitantes de data para eliminar las fluctuaciones y generar interpretaciones de calidad.

 

La inteligencia Artificial, el Aprendizaje de Máquina y el Aprendizaje Profundo - Tomado de https://levity.ai/

La inteligencia Artificial, el Aprendizaje de Máquina y el Aprendizaje Profundo – Según https://levity.ai/

 

Empecemos por el principio, por entender cómo aprende una máquina

 

Definitivamente las máquinas aprenden de diversas formas pero, la gran mayoría parten de 3 tipos de aprendizaje:

 

  • Supervisado,
  • Sin supervisión
  • Aprendizaje reforzado

 

Tipos de aprendizaje de máquina

Tipos de aprendizaje de máquina – Tomado de perfectial.com

 

Los casos de uso de cada tipo de aprendizaje son diferentes y es difícil afirmar que uno es mejor que el otro pero, señor lector, si tiene 5 minutos más para dar un paseo rápido por el camino del aprendizaje a nivel de la Inteligencia Artificial, lo mejor visualizar el siguiente video con la mente abierta y un buen café (nadie lo va a culpar si necesita parar, retroceder y/o verlo varias veces). Seguramente, este será el abrebocas de toda una serie de artículos al respecto en TECHcetera.

 

 

 

¿Qué es eso de los Medios Sintéticos?

 

Medios Sintéticos es un termino genérico creado recientemente que denota el contenido generado artificialmente por medio de una Inteligencia Artificial (AI). Lo sé, eso suena como a una definición sacada de una película pero, por aterrador que parezca, es una realidad a la cual tendremos que acostumbrarnos! El aprendizaje profundo permite a las máquinas analizar cantidades inmensas de data (textos, imágenes, video, música y demás) y con el entrenamiento adecuado, poder generar sus propias interpretaciones de la misma.

 

 

¿Qué es lo peligroso acerca de los Medios Sintéticos?

 

La percepción de lo real y lo que no lo es en relación a los contenidos que se ven en internet y, sobre todo en redes sociales, está cambiando de manera muy rápida, dado que en ocasiones resulta difícil discernir entre lo real y lo que se ha creado o ha sido manipulado de manera sintética. Cada vez es más difícil discernir dado que, los DeepFakes han llegado a un nivel de perfección que pueden llegar a engañar hasta a los más expertos.

 

 

La impresionante habilidad de la AI para crear Medios Sintéticos (texto, imagen, audio y hasta video) se ha perfeccionado mucho en los últimos 5 años, llevándonos a creer que muchas noticias creadas artificialmente son reales y fidedignas. Así las cosas, aunque la Inteligencia Artificial puede transladar a los actores a infinitas realidades en donde el “cielo es el limite”, también puede generar “fluidez de procesamiento” en la audiencia llevándolos a una especie de sesgo cognitivo debido a lo influenciados que estamos por la facilidad con que nuestro cerebro entiende algo que percibe de manera multimedia.

 

via GIPHY

 

El riesgo está en que este tipo de tecnologías hace más barato, rápido y fácil manipular a las masa al crear Medios Sintéticos con un nivel de realidad que puede llegar a confundir al cerebro de cualquiera, tan increíbles son los resultados, que en ocasiones es necesario usar un método de análisis digno de un forense, con la ayuda de una red neuronal para poder determinar la veracidad de ciertos contenidos multimedia.

 

Atribución de los modelos de Deepfakes

Atribución de los modelos de Deepfakes

 

Así las cosas, “el futuro es sintético” y con todas estas magnificas posibilidades generadas por la llegada de los Medios Sintéticos, hay que empezar a pensar en nuevas formas para proteger la identidad y para valorar el tipo de contenido que consumimos y, peor aún, que compartimos a nuestros familiares, amigos y, sobre todo, a nuestros seguidores.

 

 

Si cualquier contenido puede ser creado sintéticamente, no se debe tragar entero todo lo que se ve en redes sociales, hay que validar múltiples fuentes de manera juiciosa la información (pensar en el qué, por qué, el contexto y para qué fue creada) antes de creer con fe ciega!

Felipe

Geek (no periodista) apasionado. Escribo sobre tecnología de consumo (smartphones, PCs y gadgets), apps, servicios, AI, conectividad y otros. Cuando me invitan, hablo sobre el impacto de la tecnología en el ser humano y el ambiente.