Intel desarrolla su Herramienta para Detectar DeepFakes

Detectar DeepFakes con herramienta Intel
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Con el avance de la tecnología se ha logrado ver el alcance y repercusión que puede tener en la sociedad. Una muestra de esto son las inteligencias artificiales, con las que se han creado programas que pueden ayudar pero también hacer daño. Es por esta última razón que Intel ha desarrollado su propia herramienta, la cual permite detectar DeepFakes con gran precisión. De esta forma se podrá combatir la desinformación y malentendidos que puede traer este tipo de contenido.

¿Qué son los DeepFakes?

La llegada de las inteligencias artificiales trajo consigo la creación de herramientas que pueden hacer falsificaciones de material audiovisual.

Encuesta sobre Vehículos en Colombia 🚘 🛣️

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Gracias por participar en esta encuesta. Su opinión es muy valiosa para conocer la percepción que tienen los consumidores sobre diferentes marcas de vehículos en Colombia. La encuesta es anónima y sus respuestas serán utilizadas únicamente con fines de investigación de mercado.

⏰ Duración estimada: 5 minutos.

Por favor, responda con sinceridad.

1. Ciudad de residencia*

Si no aparece su ciudad, por favor especifique cuál. 

1. Ciudad de residencia*

Si no aparece su ciudad, por favor especifique cuál. 

2. Género   *

2. Género   *

3. Edad*

3. Edad*

4. Estrato socioeconómico (NSE)*

4. Estrato socioeconómico (NSE)*

5. ¿Cuál es la primera marca que viene a su mente cuando piensa en vehículos?

5. ¿Cuál es la primera marca que viene a su mente cuando piensa en vehículos?

6. ¿Qué otras marcas de vehículos vienen a su mente?

6. ¿Qué otras marcas de vehículos vienen a su mente?

7. ¿Qué otras marcas de vehículos (Camionetas, SUV, automóviles, pickups / camionetas de platón) vienen a su mente?

7. ¿Qué otras marcas de vehículos (Camionetas, SUV, automóviles, pickups / camionetas de platón) vienen a su mente?

8. De las siguientes marcas de vehículos, ¿cuáles recuerda haber visto o escuchado?*

8. De las siguientes marcas de vehículos, ¿cuáles recuerda haber visto o escuchado?*

9. ¿Qué tanto conoce cada una de estas marcas de vehículos?*

Por favor responda sobre cada marca.

9. ¿Qué tanto conoce cada una de estas marcas de vehículos?*

Por favor responda sobre cada marca.

Nada Conocido
Algo conocido
Muy conocido
Chery
Changan
Deepal
BYD
Geely
Great Wall
Jetour
MG
Zeekr

10. ¿De qué marca de vehículos recuerda haber visto, escuchado o leído publicidad recientemente?*

10. ¿De qué marca de vehículos recuerda haber visto, escuchado o leído publicidad recientemente?*

11. ¿De qué otras marcas de vehículos ha visto publicidad?

11. ¿De qué otras marcas de vehículos ha visto publicidad?

12. ¿En qué lugar o medio recuerda haber visto, leído o escuchado sobre estas marcas?

Chery - Changan - Deepal - BYD - Geely - Great Wall - Jetour - MG - Zeekr

12. ¿En qué lugar o medio recuerda haber visto, leído o escuchado sobre estas marcas?

Chery - Changan - Deepal - BYD - Geely - Great Wall - Jetour - MG - Zeekr

13. ¿Qué tanta publicidad ha visto de cada marca?*

Por favor responda sobre cada marca.

13. ¿Qué tanta publicidad ha visto de cada marca?*

Por favor responda sobre cada marca.

Nada
Poca
Mucha
Chery
Changan
Deepal
BYD
Geely
Great Wall
Jetour
MG
Zeekr
14. ¿Qué tan familiarizado(a) está con estas marcas?

Chery*

Chery*

Changan*

Changan*

Deepal*

Deepal*

BYD*

BYD*

Geely*

Geely*

Great Wall*

Great Wall*

Jetour*

Jetour*

MG*

MG*

Zeekr*

Zeekr*

15. ¿Qué palabras o atributos asocia con estas marcas?

Chery

Chery

Changan

Changan

Deepal

Deepal

BYD

BYD

Geely

Geely

Great Wall

Great Wall

Jetour

Jetour

MG 

MG 

Zeekr

Zeekr

16. ¿Cuál es su percepción general de estas marcas?*

16. ¿Cuál es su percepción general de estas marcas?*

Negativa
Neutral
Positiva
Chery
Changan
Deepal
BYD
Geely
Great Wall
Jetour
MG
Zeekr

17. ¿Ha comprado vehículos de estas marcas anteriormente?*

17. ¿Ha comprado vehículos de estas marcas anteriormente?*

No
Chery
Changan
Deepal
BYD
Geely
Great Wall
Jetour
MG
Zeekr

18. ¿Qué tan probable es que compre un vehículo de estas marcas en el futuro?*

18. ¿Qué tan probable es que compre un vehículo de estas marcas en el futuro?*

Muy improbable
Algo probable
Muy probable
Chery
Changan
Deepal
BYD
Geely
Great Wall
Jetour
MG
Zeekr

El nombre proviene de Deep Learning, término acuñado a la forma en que las IA aprenden y mejoran mediante algoritmos. Es así como han salido a la luz videos de celebridades con caras diferentes a las suyas pero con un realismo bastante natural.

Por lo general se suele utilizar para manipular videos, extrayendo parte del material de uno y colocándolo sobre otro. Esto ha hecho que cada vez sea más difícil qué es real y qué no, haciendo crecer la desinformación y afectando a las personas involucradas. 

No obstante, hay que tener en cuenta que también puede realizarse con fotos para crear noticias falsas y crear incertidumbre en los lectores.

FakeCatcher es la solución de Intel para los DeepFakes

Ante esta problemática, Intel se ha puesto manos a la obra para crear su propia herramienta oficial de detección de DeepFakes. De esta forma, busca mejorar el problema de desinformación que genera este tipo de contenido en la población.

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La compañía procura combatir fuego con fuego, desmintiendo cualquier foto o video alterado y exponiéndolo al público. Todo esto con la intención de que la creación de DeepFakes no se salga de control y empiece a afectar de peores formas al mundo.

En un principio se generaba contenido relativamente inofensivo, como sustituir la cara de un actor por otro en una película. Sin embargo, con el tiempo esto ha ido evolucionando hasta colocar un rostro sobre otro en alguna entrevista polémica, creando desinformación. (Lea también: ¿Qué son los Ataques Térmicos y cómo pueden Robar tus Contraseñas?)

De esta forma algunos individuos se han dado cuenta que pueden manipular la opinión pública mediante la creación de DeepFakes. Es por este motivo que FakeCatcher ha nacido y quieren utilizar su IA para combatir este problema.

¿Cómo funciona la herramienta FakeCatcher?

Ahora algo que muchos se preguntan es cómo FakeCatcher funciona y qué tipo de tecnología usa para detectar estos contenidos. De acuerdo a la misma compañía, utilizan algo bastante peculiar: El flujo sanguíneo.

Mediante la tecnología de fotopletismografía pueden escanear este flujo en cualquier persona y a través de la IA detectar si es una persona real o DeepFake. De esta forma pueden asegurar que su herramienta no deje pasar ningún falso positivo y sea certera en la mayoría de los casos.

La forma en que hace esto es debido a la captura de flujo sanguíneo en los pixeles de los videos, más precisamente en sus rostros. Con esto puede traducir las señales y convertirlas en mapas espacio-temporales que podrán comparar y determinar si se trata de una falsificación.

De esta forma han logrado encontrar una solución a este problema de una forma sencilla y prácticamente automática en la que detectarán DeepFakes en segundos.

La Unión Europea da ultimátum a las compañías y los DeepFakes

Con la creación de FakeCatcher, Intel asegura el inicio de una nueva era en contra de los DeepFakes. En los últimos años esta práctica se ha salido de control al punto que empresas como Google las han vetado de su servicio Colab.

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Es así como la Unión Europea ha tomado cartas en el asunto con un comunicado hacia las empresas para que tomen medidas contra estos contenidos. Esto debido a las repercusiones que están causando en las personas y en la sociedad en general con la desinformación.

Además han señalado que de no tomar cartas en el asunto, se tomarían medidas para controlar el contenido en sus plataformas. Esto probablemente haga poner manos a la obra a estas empresas, ya que las legislaciones de la UE suelen acarrear multas millonarias.

Por esta razón, se han empezado a crear este tipo de herramientas que llegarán para controlar esta ola de DeepFakes que comienzan a hacer daño en internet.

Según declaraciones de Intel, el desarrollo de FakeCatcher fue hecho con la intención de volver a restaurar la confianza en los medios. De esta forma se podrá diferenciar el contenido real de uno falso y poder marcarlo como tal para evitar confusiones en la gente.

La intención ideal es que empresas de redes sociales y de noticias puedan detectar rápidamente este tipo de contenido y prohibir su divulgación. De esta forma se podrá restaurar un orden en donde las DeepFakes no sean usadas incorrectamente.

Autor: Mariluzza

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