Deepfake, desde Hollywood a la truculenta “realidad” de las nuevas tecnologías.

Franco Vielma
Feb 10 · 7 min read
Comparación entre video original de Jennifer Laurence y el Deepfake de Laurence con “Buscemia”, desde la cuenta Youtube de stbn0

Recientemente el mundo conoció uno de los videos más hilarantes que se hayan visto en la web. Alguien se tomó la molestia de hacer un montaje íntegro del rostro de Steve Buscemi sobre el rostro de Jennifer Laurence en una aparición ante la prensa en el marco de los recientes Golden Globe Awards.

Una recreación animada del rostro de Buscemi, con la voz, el cuerpo, gesticulación y articulación de palabras de Jennifer Laurence, de manera muy fidedigna, es en definitiva un trabajo para arrancar risas, especialmente por el esperpento humano que apareció en video, Jennifer con “Buscemia”. Sin duda. Pero detrás de lo jocoso concurre un hecho bastante truculento: Casi cualquier cosa es posible con las nuevas tecnologías.

El mundo digital de Jeff Bridges

Jeff Bridges en persona, es a la vez testimonio cinematográfico de que los avances en las aplicaciones de animación están trascendiendo de manera muy significativa.

Activamos la alerta de SPOILER.

En 2010 fue estrenada Tron Legacy, secuela de la película Tron, de 1982. La primera película, fue sumamente destacada en su tiempo por sus efectos especiales y animaciones computarizadas que recrearon la historia de Kevin Flynn (Jeff Bridges) quien es absorbido al ciber mundo digital intrínseco en una máquina de videojuegos, quedando atrapado en él.

Jeff Bridges como Kevin Flynn y Clu en Tron Legacy. Imagen desde ElMulticine.com

Tron Legacy, la secuela, aparece 28 años luego de la película original y por supuesto, no podía decepcionar con sus animaciones computarizadas. En ella, Kevin Flynn reaparece con un Jeff Bridges que se deja ver luego del paso de los años. Bridges tenía 35 años de edad en la película de 1982 y tenía 61 en 2010.

No obstante, en Tron Legacy también aparece el joven Jeff Bridges, representando un avatar computarizado llamado Clu, copia y calco de Flynn, que no ha envejecido desde alrededor de la época en la que se desarrolla la película Tron original.

A Hollywood se le ha dado bastante bien envejecer actores y actrices mediante el uso de maquillaje. Pero rejuvenecerlos ha sido otra cosa.

Un actor tuvo que interpretar el cuerpo de Clu durante la película y luego se le superpuso una recreación digital de un joven Jeff Bridges, creada desde imágenes del rostro del actor en su juventud. Un transplante de cabeza por métodos digitales, que prácticamente adjudica a cada actor, la facultad de interpretar casi cualquier papel a casi cualquier edad.

En 2010 y en la previa al estreno de Tron Legacy Bridges exclamó sentirse asombrado por haber encontrado un santo grial de la eterna juventud. “Es rarísimo. Es una noticia maravillosa para mí, porque ahora significa que puedo interpretarme a mí mismo a cualquier edad”, dijo Bridges.

Un futuro de personas (y actrices) digitales

Aunque los antecedentes del “trasplante digital de rostros” lo habíamos conocido en películas como El Curioso caso de Benjamín Button y la recordada interpretación de Andi Serkys como Gollum en la saga de El Señor de Los Anillos, la trascendencia de este tipo de tecnologías sugiere que el mundo del cine muy pronto creará personajes enteramente ficticios, e incluso, personas, actores y actrices también enteramente ficticios.

Poster de S1mone (2002) desde ElMulticine.com

En el año 2002 la película S1mone fue enteramente visionaria. Protagonizada por Al Pacino, esta película cuenta la historia de Viktor Taransky, un director de cine en declive con dificultades para hallar una actriz que interpretara su más reciente película.

Viktor recibe de un informático lunático y gran admirador, Hank Aleno (interpretado por Elias Koteas), un nuevo programa de computación en un disco duro. Viktor utiliza el programa como un último desesperado intento de terminar la película. El programa le permite reproducir toda clase de efectos, pero, sobre todo, a una mujer virtual que se convierte en la protagonista de su película. Viktor da origen a una actriz denominada “Simone”, un nombre derivado del nombre del programa de ordenador, SIMulation ONE.

Viktor Taransky logra uno de los deseos más recurrentes en muchos directores de cine. Al fin tuvo bajo su batuta a una “actriz” que se ajustara a su visión, que actuara y luciera como el director lo impusiera y que además, era enteramente dócil, sin las emociones, reacciones y particularidades que caracterizan a muchas divas del cine.

Simone salta a la fama y su velo de gran actriz sólo es superado por el gran misticismo alrededor de tan aclamada intérprete. Viktor tuvo que recrear que Simone fuera abordada por paparazis, construir una narrativa sobre la muy discreta vida privada de la aclamada actriz, pero el asunto se complica cuando Simone gana un premio de la academia como Mejor Actriz, ceremonia a la cual no pudo asistir físicamente por supuesto, teniendo que agradecer su premio en video desde el set de su nueva película, lo cual incrementó la avidez de la audiencia por tan aclamada y hermosa “diva” del cine.

La trama de la película lleva a un enredo tal, que para el personaje de Al Pacino la situación es casi tan complicada como la de Tony Montana al final de Scarface, aunque sin drogas, armas y sangre.

El serio problema de las tecnologías “Deepfake”

Resulta importante subrayar que más allá de su uso en Hollywood, las tecnologías soportadas en Inteligencia Artificial pueden en el corto plazo, crear cualquier cosa, para cualquier propósito.

El trasplante del rostro de Steve Buscemi al rostro de Jennifer Laurence, fue posible mediante aplicaciones conocidas en conjunto como Deepfake. Este nombre proviene de deep learning (aprendizaje profundo). Que es la principal corriente de desarrollo de la inteligencia artificial (AI).

Otro ejemplo del uso de Deepfake, sobre Barack Obama y Vladimir Putin desde la cuenta de Youtube del medio financiero Bloomberg.

Recientemente un usuario que se hacía llamar deepfakes en Reddit había conseguido crear una AI entrenable a base de fotos de mujeres famosas, de tal manera que podía sustituir la cara de actrices porno por la de actrices reales. Y con unos resultados espectacularmente reales. Ahora, esto está al alcance de todos con FakeApp.

El sitio web ADLSzone reseña que FakeApp es el nombre con el que el usuario deepfakes ha bautizado a este programa usado para crear deep fakes. Este algoritmo no sólo vale para los vídeos eróticos, sino que permite sustituir una cara en cualquier otro vídeo. Sin embargo, el primer y claro uso que se le está dando a esto es para sustituir la cara de actrices porno por la de actrices de películas reales, como Emma Watson, Jessica Alba, Daisy Ridley o Sophie Turner.

Esta tecnología, aún en desarrollo pero ya disponible y en uso por algunos internautas, en el muy corto plazo podrá hacer recreaciones muy fidedignas, casi indetectables a simple vista por los usuarios.

Se pierde de vista el sinnúmero de posibilidades para que este tipo de software sea empleado con propósitos no tan lúdicos como el porno. Veámoslo así: ¿Qué tanto podría incidir en una campaña electoral el uso de esta tecnología en una trama de propaganda negra? ¿Qué tal si comienza a emplearse por los gobiernos para desarrollar estrategias de propaganda con fines predeterminados frente a un mandatario o país adversario?

Los riesgos de las Fake News en la sociedad de la “Post Verdad”. Imagen desde el sitio Cubasi.com

Fuera de las altas esferas de la política y en un plano más trivial ¿Cómo podría incidir esa tecnología para generar situaciones entre personas comunes, como por ejemplo, recrear un video de supuesta infidelidad de una mujer a su esposo? Las posibilidades parecen infinitas.

El sitio web de noticias La Vanguardia señala que la disposición de esta tecnología podría incrementar seria y dramáticamente la proliferación de Fake News, un problema ya bastante serio para el mundo de la información y que ya ha generado cambios en la política. Es preciso destacar el hecho de que el reciente Presidente electo de Brasil Jair Bolsonaro ganó –entre otras razones- mediante los buenos oficios de las noticias falsas. O que la presencia de Donald Trump en La Casa Blanca se deba precisamente a este fenómeno como elemento presente en su campaña electoral.

Sobre este tema el investigador de AI Alex Champandard ha dicho que todos deberían saber qué tan rápido se pueden corromper las cosas hoy en día con esta tecnología, y que el problema no es técnico, sino que debe resolverse con la confianza en la información y el periodismo. El problema principal es que la humanidad podría caer en una era en la que ya no se puede determinar si el contenido de un medio corresponde a la verdad.

¿Tiempos de Post verdad?

Ya están en desarrollo y a disposición tecnologías que podrían catalogar el uso de software deepfake en un video.

Mientras tanto, Youtube dice que ya ha comenzado a tomar medidas sobre este asunto. En un comunicado que la empresa facilitó a La Vanguardia explica que “este es un tema del que somos conscientes y nos lo tomamos muy en serio, es más, ahora mismo tenemos equipos dedicados completamente a ello (…) Esta es una nueva forma de manipulación, pero no es la primera vez que nos enfrentamos a este tipo de desafíos. Problemas anteriores han incluido contenido que infringen los derechos de autor y visitas que realmente son spam (que combatimos con la detección anti-spam). Del mismo modo, como hemos hecho en estos casos, estamos buscando e invirtiendo en nuevas formas para abordar este tipo de contenidos”.

Frente a este riesgo, no queda mucho más que acercarse a conocer de Deep Learning y Ciencia de Datos, sabiendo que es esta la forma en la que podemos sacar nuestras propias conclusiones, y cuidarnos de cosas como los deep fakes.

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Ciencia de Datos para toma de decisiones

Franco Vielma

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Sociólogo, analista y escritor. Sociedad, economía, sociedad de la información, comunicación, procesos socioculturales.

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