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Medios sintéticos

Los medios sintéticos son contenido digital en diversos formatos, incluyendo texto, imagen y video, que ha sido producido o manipulado de forma automática y artificial. [ 1 ] [ ...

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Los medios sintéticos son contenido digital en diversos formatos, incluyendo texto, imagen y video, que ha sido producido o manipulado de forma automática y artificial. [ 1 ] [ 2 ] Aunque no todos los medios sintéticos son generados por IA , [ 3 ] a menudo se refiere al uso de IA generativa [ 4 ] para producir contenido, como deepfakes , [ 5 ] mediante el uso de inteligencia artificial dentro de un conjunto de parámetros indicados por humanos. [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]

El campo de los medios sintéticos ha crecido rápidamente desde la creación de las redes generativas antagónicas , principalmente a través del auge de los deepfakes, así como de la síntesis de música, la generación de texto, la síntesis de imágenes humanas, la síntesis de voz y más. [ 8 ] Aunque los expertos utilizan el término "medios sintéticos", los métodos individuales como los deepfakes y la síntesis de texto a veces no son denominados como tales por los medios, sino por su terminología respectiva (y a menudo utilizan "deepfakes" como eufemismo, por ejemplo, "deepfakes para texto" para la generación de lenguaje natural ; "deepfakes para voces" para la clonación neuronal de voz , etc.) [ 10 ] [ 11 ] Surgió una atención significativa hacia el campo de los medios sintéticos a partir de 2017 cuando Motherboard informó sobre la aparición de videos pornográficos alterados por IA para insertar los rostros de actrices famosas. [ 12 ] [ 13 ] Los peligros potenciales de los medios sintéticos incluyen la propagación de desinformación, una mayor pérdida de confianza en instituciones como los medios y el gobierno, [ 12 ] la automatización masiva de trabajos creativos y periodísticos y un refugio en mundos de fantasía generados por IA. [ 14 ] Los medios sintéticos son una forma aplicada de imaginación artificial . [ 12 ]

Historia

Antes de la década de 1950

El autómata de Maillardet dibujando una imagen.

La idea del arte automatizado se remonta a los autómatas de la antigua civilización griega . Hace casi 2000 años, el ingeniero Herón de Alejandría describió estatuas que podían moverse y dispositivos teatrales mecánicos. [ 15 ] A lo largo de los siglos, las obras de arte mecánicas atrajeron multitudes por toda Europa, [ 16 ] China, [ 17 ] India, [ 18 ] y otros lugares. Otras novedades automatizadas, como el " Musikalisches Würfelspiel " (Juego de dados musical) de Johann Philipp Kirnberger (1757), también divirtieron al público. [ 19 ]

Sin embargo, a pesar de las capacidades técnicas de estas máquinas, ninguna era capaz de generar contenido original y dependían por completo de su diseño mecánico.

El auge de la inteligencia artificial

El campo de la investigación de IA nació en un taller en Dartmouth College en 1956, [ 20 ] dando origen al auge de la computación digital utilizada como medio artístico , así como al auge del arte generativo . Los experimentos iniciales en arte generado por IA incluyeron la Suite Illiac , una composición de 1957 para cuarteto de cuerdas que generalmente se acepta como la primera partitura compuesta por una computadora electrónica . [ 21 ] Lejaren Hiller , en colaboración con Leonard Issacson , programó la computadora ILLIAC I en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (donde ambos compositores eran profesores) para generar material compositivo para su Cuarteto de cuerdas n.° 4 .

En 1960, el investigador ruso R.Kh.Zaripov publicó el primer artículo a nivel mundial sobre composición musical algorítmica utilizando la computadora " Ural-1 ". [ 22 ]

En 1965, el inventor Ray Kurzweil estrenó una pieza para piano creada por una computadora capaz de reconocer patrones en diversas composiciones. La computadora analizaba y utilizaba estos patrones para crear melodías novedosas. La computadora debutó en el programa "I've Got a Secret" de Steve Allen y desconcertó a los presentadores hasta que el actor Harry Morgan adivinó el secreto de Ray. [ 23 ]

Antes de 1989, las redes neuronales artificiales se utilizaban para modelar ciertos aspectos de la creatividad. Peter Todd (1989) entrenó una red neuronal para reproducir melodías musicales a partir de un conjunto de piezas musicales de entrenamiento. Luego, utilizó un algoritmo de cambio para modificar los parámetros de entrada de la red. La red era capaz de generar música nueva de forma aleatoria y altamente incontrolada. [ 24 ] [ 25 ]

En 2014, Ian Goodfellow y sus colegas desarrollaron una nueva clase de sistemas de aprendizaje automático : las redes generativas antagónicas (GAN). [ 26 ] Dos redes neuronales compiten entre sí en un juego (en el sentido de la teoría de juegos , a menudo, pero no siempre, en forma de un juego de suma cero ). Dado un conjunto de entrenamiento, esta técnica aprende a generar nuevos datos con las mismas estadísticas que el conjunto de entrenamiento. Por ejemplo, una GAN entrenada con fotografías puede generar nuevas fotografías que parezcan, al menos superficialmente, auténticas para los observadores humanos, con muchas características realistas. Aunque originalmente se propusieron como una forma de modelo generativo para el aprendizaje no supervisado , las GAN también han demostrado ser útiles para el aprendizaje semisupervisado , [ 27 ] el aprendizaje totalmente supervisado , [ 28 ] y el aprendizaje por refuerzo . [ 29 ] En un seminario de 2016, Yann LeCun describió las GAN como "la idea más genial en aprendizaje automático de los últimos veinte años". [ 30 ]

En 2017, Google presentó Transformers , [ 31 ] un nuevo tipo de arquitectura de red neuronal especializada en el modelado del lenguaje que permitió rápidos avances en el procesamiento del lenguaje natural . Transformers demostró ser capaz de altos niveles de generalización, permitiendo que redes como GPT-3 y Jukebox de OpenAI sintetizaran texto y música respectivamente a un nivel cercano a la capacidad humana. [ 32 ] [ 33 ] Ha habido algunos intentos de usar GPT-3 y GPT-2 para escribir guiones, dando como resultado narrativas tanto dramáticas (el cortometraje italiano Frammenti di Anime Meccaniche [ 34 ] , escrito por GPT-2) como cómicas (el cortometraje Solicitors del creador de YouTube Calamity A I escrito por GPT-3). [ 35 ]

Ramas de los medios sintéticos

Deepfakes

Los deepfakes (una combinación de " aprendizaje profundo " y "falso" [ 36 ] ) son la forma más prominente de medios sintéticos. [ 37 ] [ 38 ] Los deepfakes son producciones multimedia que utilizan una imagen o video existente y reemplazan al sujeto con la semejanza de otra persona utilizando redes neuronales artificiales . [ 39 ] A menudo combinan y superponen medios existentes sobre medios fuente utilizando técnicas de aprendizaje automático conocidas como autoencoders y redes generativas antagónicas (GAN). [ 40 ] Los deepfakes han atraído una atención generalizada por su uso en videos pornográficos de celebridades , porno de venganza , noticias falsas , engaños y fraude financiero . [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] Esto ha provocado respuestas tanto de la industria como del gobierno para detectar y limitar su uso. [ 45 ] [ 46 ]

El término deepfakes se originó a finales de 2017 por un usuario de Reddit llamado "deepfakes". [ 39 ] Él, así como otros en la comunidad de Reddit r/deepfakes, compartieron deepfakes que crearon; muchos videos involucraban rostros de celebridades intercambiados en los cuerpos de actrices en videos pornográficos, [ 39 ] mientras que el contenido no pornográfico incluía muchos videos con el rostro del actor Nicolas Cage intercambiado en varias películas. [ 47 ] En diciembre de 2017, Samantha Cole publicó un artículo sobre r/deepfakes en Vice que atrajo la primera atención generalizada a los deepfakes que se compartían en comunidades en línea. [ 48 ] Seis semanas después, Cole escribió en un artículo de seguimiento sobre el gran aumento de la pornografía falsa asistida por IA. [ 39 ] Según un estudio realizado por Sensity , una empresa que detecta y rastrea deepfakes en línea, se habían encontrado 85.047 vídeos deepfake en sitios web de transmisión en línea para diciembre de 2020. Se esperaba que esta cifra se duplicara cada seis meses. En septiembre de 2019, un estudio de Sensity reveló que el 96% de los vídeos falsos son pornografía no consentida. La mayoría de las víctimas de estos vídeos eran celebridades o personas de alto perfil. [ 49 ]

En febrero de 2018, Reddit prohibió r/deepfakes por compartir pornografía involuntaria. [ 50 ] Otros sitios web también han prohibido el uso de deepfakes para pornografía involuntaria, incluyendo la plataforma de redes sociales Twitter y el sitio pornográfico Pornhub . [ 51 ] Sin embargo, algunos sitios web aún no han prohibido el contenido deepfake, incluyendo 4chan y 8chan . [ 52 ]

El contenido deepfake no pornográfico sigue ganando popularidad con vídeos de creadores de YouTube como Ctrl Shift Face y Shamook. [ 53 ] [ 54 ] En marzo de 2020 se lanzó para iOS la aplicación móvil Impressions. Esta aplicación ofrece a los usuarios una plataforma para crear deepfakes con rostros de famosos en cuestión de minutos. [ 55 ]

Síntesis de imágenes

La síntesis de imágenes es la producción artificial de medios visuales, especialmente a través de métodos algorítmicos. En el mundo emergente de los medios sintéticos, el trabajo de creación de imágenes digitales —antes dominio de programadores altamente cualificados y artistas de efectos especiales de Hollywood— podría automatizarse mediante sistemas expertos capaces de producir realismo a gran escala. [ 56 ] Un subcampo de esto incluye la síntesis de imágenes humanas , que es el uso de redes neuronales para hacer representaciones creíbles e incluso fotorrealistas [ 57 ] [ 58 ] de figuras humanas, en movimiento o estáticas. Ha existido efectivamente desde principios de la década de 2000. Muchas películas que utilizan imágenes generadas por computadora han presentado imágenes sintéticas de personajes con apariencia humana compuestas digitalmente sobre material fílmico real u otro material fílmico simulado. Hacia finales de la década de 2010, la inteligencia artificial de aprendizaje profundo se ha aplicado para sintetizar imágenes y videos que parecen humanos, sin necesidad de asistencia humana, una vez completada la fase de entrenamiento, mientras que el antiguo método 7D requería enormes cantidades de trabajo humano. El sitio web This Person Does Not Exist muestra la síntesis de imágenes humanas totalmente automatizada mediante la generación continua de imágenes que parecen retratos faciales de rostros humanos. [ 59 ]

Síntesis de audio

Más allá de los deepfakes y la síntesis de imágenes, el audio es otra área donde se utiliza la IA para crear medios sintéticos. [ 60 ] El audio sintetizado será capaz de generar cualquier sonido imaginable que se pueda lograr mediante la manipulación de la forma de onda de audio, lo que podría utilizarse para generar audio de archivo de efectos de sonido o simular audio de cosas actualmente imaginarias. [ 61 ]

arte de IA

Imagen impresionista de figuras en una escena de ópera futurista.
El Théâtre D'opéra Spatial (Teatro de Ópera Espacial; 2022) ganó el concurso anual de bellas artes de la Feria Estatal de Colorado de 2022 en la división de "artista emergente" (no profesional) de la categoría "Artes Digitales/Fotografía Manipulada Digitalmente".

El arte visual de inteligencia artificial, o arte de IA , es una obra de arte visual generada o mejorada mediante la implementación de programas de inteligencia artificial (IA), generalmente utilizando modelos de conversión de texto a imagen . El proceso de creación automatizada de arte existe desde la antigüedad. El campo de la inteligencia artificial se fundó en la década de 1950, y los artistas comenzaron a crear arte con inteligencia artificial poco después de la fundación de la disciplina. Un número selecto de estas creaciones se ha exhibido en museos y ha sido reconocido con premios. [ 62 ] A lo largo de su historia , la IA ha planteado muchas preguntas filosóficas relacionadas con la mente humana , los seres artificiales y la naturaleza del arte en la colaboración entre humanos e IA.

Durante el auge de la IA en la década de 2020, los modelos de texto a imagen como Midjourney , DALL-E y Stable Diffusion se hicieron ampliamente accesibles al público, lo que permitió a los usuarios generar imágenes rápidamente con poco esfuerzo. [ 63 ] [ 64 ] Los comentarios sobre el arte de la IA en la década de 2020 a menudo se han centrado en cuestiones relacionadas con los derechos de autor , el engaño , la difamación y su impacto en los artistas más tradicionales, incluido el desempleo tecnológico .

En agosto de 2023, la Corte Suprema de los Estados Unidos dictaminó que el arte generado por IA no es susceptible de protección por derechos de autor debido a que no cumple con los requisitos de autoría humana. [ 65 ] [ 66 ] En marzo de 2026, rechazó escuchar un caso sobre si el arte generado por IA puede estar sujeto a derechos de autor. [ 67 ] [ 68 ] [ 69 ]

Ejemplo de uso de ComfyUI para Stable Diffusion XL. Los usuarios pueden ajustar las variables (como CFG, semilla y muestreador) necesarias para generar la imagen.

El artista dispone de numerosas herramientas al trabajar con modelos de difusión. Puede definir indicaciones tanto positivas como negativas, y también tiene la opción de utilizar (o no) VAE , LoRA , hiperredes, adaptadores IP e inversiones de incrustación/texto. Los artistas pueden ajustar parámetros como la escala de guía (que equilibra la creatividad y la precisión), la semilla (para controlar la aleatoriedad) y los escaladores (para mejorar la resolución de la imagen), entre otros. Se puede ejercer una influencia adicional durante la preinferencia mediante la manipulación del ruido, mientras que las técnicas tradicionales de posprocesamiento se utilizan con frecuencia después de la inferencia. Además, es posible entrenar modelos propios.

Además, se han desarrollado técnicas de generación de imágenes procedimentales basadas en reglas, que utilizan patrones matemáticos, algoritmos que simulan pinceladas y otros efectos pictóricos, así como modelos de aprendizaje profundo como las redes generativas antagónicas (GAN) y los transformadores. Varias empresas han lanzado aplicaciones y sitios web que permiten a los usuarios centrarse exclusivamente en sugerencias positivas, evitando la necesidad de configurar manualmente otros parámetros. También existen programas capaces de transformar fotografías en imágenes estilizadas que imitan la estética de estilos pictóricos conocidos. [ 70 ] [ 71 ]

Hay muchas opciones, desde aplicaciones móviles sencillas para el consumidor hasta cuadernos Jupyter e interfaces web que requieren GPU potentes para funcionar eficazmente. [ 72 ] Las funcionalidades adicionales incluyen la "inversión textual", que se refiere a habilitar el uso de conceptos proporcionados por el usuario (como un objeto o un estilo) aprendidos a partir de algunas imágenes. Luego se puede generar arte nuevo a partir de la(s) palabra(s) asociada(s) (el texto que se ha asignado al concepto aprendido, a menudo abstracto) [ 73 ] [ 74 ] y extensiones o ajustes finos del modelo (como DreamBooth ).

Generación musical

La capacidad de generar música mediante medios autónomos y no programables se ha buscado desde la Antigüedad, y con los avances en inteligencia artificial, han surgido dos ámbitos particulares:

  1. La creación robótica de música, ya sea a través de máquinas que tocan instrumentos o mediante la clasificación de notas de instrumentos virtuales (como a través de archivos MIDI ) [ 75 ] [ 76 ]
  2. Generación directa de formas de onda que recrean a la perfección la instrumentación y la voz humana sin necesidad de instrumentos, MIDI ni de organizar notas predefinidas. [ 77 ]

Síntesis de voz

La síntesis de voz se ha identificado como una rama popular de los medios sintéticos [ 78 ] y se define como la producción artificial del habla humana . Un sistema informático utilizado para este fin se denomina ordenador de voz o sintetizador de voz , y puede implementarse en productos de software o hardware . Un sistema de conversión de texto a voz ( TTS ) convierte texto en lenguaje natural en voz; otros sistemas convierten representaciones lingüísticas simbólicas, como transcripciones fonéticas, en voz. [ 79 ]

El habla sintetizada se puede crear concatenando fragmentos de habla grabada almacenados en una base de datos . Los sistemas difieren en el tamaño de las unidades de habla almacenadas; un sistema que almacena fonemas o difonemas proporciona el mayor rango de salida, pero puede carecer de claridad. Para dominios de uso específicos, el almacenamiento de palabras o frases completas permite una salida de alta calidad. Alternativamente, un sintetizador puede incorporar un modelo del tracto vocal y otras características de la voz humana para crear una salida de voz completamente "sintética". [ 80 ]

Los asistentes virtuales como Siri y Alexa tienen la capacidad de convertir texto en audio y sintetizar voz. [ 81 ]

En 2016, Google DeepMind presentó WaveNet, un modelo generativo profundo de formas de onda de audio sin procesar que podía aprender a comprender qué formas de onda se asemejaban mejor al habla humana y a la instrumentación musical. [ 82 ] Algunos proyectos ofrecen generación en tiempo real de voz sintética mediante aprendizaje profundo, como 15.ai , una aplicación web de conversión de texto a voz desarrollada por un científico investigador del MIT . [ 83 ] [ 84 ] [ 85 ] [ 86 ]

Generación de lenguaje natural

La generación de lenguaje natural ( GLN , a veces sinónimo de síntesis de texto ) es un proceso de software que transforma datos estructurados en lenguaje natural. Se puede utilizar para producir contenido extenso para que las organizaciones automaticen informes personalizados, así como para producir contenido personalizado para una aplicación web o móvil. También se puede utilizar para generar breves fragmentos de texto en conversaciones interactivas (un chatbot ) que incluso podrían ser leídos por un sistema de conversión de texto a voz . El interés en la generación de lenguaje natural aumentó en 2019 después de que OpenAI presentara GPT2, un sistema de IA que genera texto que coincide con su entrada en tema y tono. [ 87 ] GPT2 es un transformador, un modelo de aprendizaje automático profundo introducido en 2017 que se utiliza principalmente en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN). [ 88 ]

Síntesis de medios interactivos

Los medios generados por IA pueden utilizarse para desarrollar un sistema gráfico híbrido que podría emplearse en videojuegos, películas y realidad virtual, [ 89 ] así como en juegos basados ​​en texto como AI Dungeon 2, que utiliza GPT-2 o GPT-3 para permitir posibilidades casi infinitas que de otro modo serían imposibles de crear mediante métodos tradicionales de desarrollo de juegos. [ 90 ] [ 91 ] [ 92 ] La empresa de hardware informático Nvidia también ha trabajado en el desarrollo de demos de videojuegos generados por IA, como un modelo que puede generar un juego interactivo basado en vídeos no interactivos. [ 93 ]

Preocupaciones y controversias

Además de los ataques a las organizaciones, las organizaciones y los líderes políticos son los más perjudicados por este tipo de vídeos deepfake. En 2022, se publicó un deepfake en el que el presidente de Ucrania pedía la rendición en la lucha contra Rusia. El vídeo muestra al presidente ucraniano ordenando a sus soldados que depongan las armas y se rindan. [ 94 ]

Se han utilizado deepfakes para tergiversar la imagen de políticos conocidos en videos. En videos separados, el rostro del presidente argentino Mauricio Macri fue reemplazado por el de Adolf Hitler , y el de Angela Merkel por el de Donald Trump . [ 95 ] [ 96 ]

En junio de 2019, se lanzó una aplicación descargable para Windows y Linux llamada DeepNude que utilizaba redes neuronales, específicamente redes generativas antagónicas , para eliminar la ropa de imágenes de mujeres. La aplicación tenía una versión de pago y otra gratuita, la de pago costaba 50 dólares. [ 97 ] [ 98 ] El 27 de junio, los creadores retiraron la aplicación y reembolsaron a los consumidores. [ 99 ]

El Congreso de los Estados Unidos celebró una reunión del Senado para debatir los impactos generalizados de los medios sintéticos, incluidos los deepfakes, describiéndolos como algo que tiene el "potencial de ser utilizado para socavar la seguridad nacional, erosionar la confianza pública en nuestra democracia y por otras razones nefastas". [ 100 ]

En 2019, se utilizó tecnología de clonación de voz para suplantar con éxito la voz de un director ejecutivo y exigir una transferencia fraudulenta de 220 000 €. [ 101 ] El caso generó preocupación por la falta de métodos de cifrado en las comunicaciones telefónicas, así como por la confianza incondicional que a menudo se deposita en la voz y en los medios de comunicación en general. [ 102 ]

El material audiovisual suele ser reconocido en los tribunales como prueba fehaciente de los hechos, independientemente de si proviene del teléfono del sospechoso, de las redes sociales o de las grabaciones de las cámaras de seguridad locales. Sin embargo, la creciente prevalencia de los deepfakes exige un examen minucioso de dichas pruebas para verificar su autenticidad e identificar posibles manipulaciones. [ 49 ]

A partir de noviembre de 2019, varias redes sociales comenzaron a prohibir los medios sintéticos utilizados con fines de manipulación en el período previo a las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2020. [ 103 ]

En 2024, Elon Musk compartió una parodia sin aclarar que se trataba de una sátira, pero alzó la voz contra la IA en la política. [ 104 ] El video compartido contiene a Kamala Harris diciendo cosas que nunca dijo en la vida real. Algunas líneas de la transcripción del video incluyen: “Yo, Kamala Harris, soy su candidata demócrata a la presidencia porque Joe Biden finalmente expuso su senilidad en el debate”. Luego, la voz dice que Kamala es una “contratación por diversidad” y que no tiene ni idea de “lo primero que hay que hacer para gobernar el país”. [ 105 ]

Estos son algunos ejemplos de medios sintéticos que potencialmente afectan la reacción pública hacia celebridades, partidos u organizaciones políticas, empresas o multinacionales. El potencial de dañar su imagen y reputación es preocupante. También puede erosionar la confianza social en las instituciones públicas y privadas, y será más difícil mantener la creencia en su capacidad para verificar o autenticar el contenido "verdadero" sobre el "falso". [ 106 ] [ 9 ] Citron (2019) enumera a los funcionarios públicos que pueden verse más afectados: "funcionarios electos, funcionarios designados, jueces, jurados, legisladores, personal y agencias". Incluso las instituciones privadas tendrán que desarrollar una conciencia y respuestas políticas a esta nueva forma de medios, particularmente si tienen un impacto más amplio en la sociedad. [ 107 ] Citron (2019) afirma además: "las instituciones religiosas son un objetivo obvio, al igual que las entidades políticamente comprometidas que van desde Planned Parenthood hasta la NRA. [ 108 ] " De hecho, a los investigadores les preocupa que los medios sintéticos puedan profundizar y extender la jerarquía social o las diferencias de clase que las originaron en primer lugar. [ 109 ] [ 9 ] La principal preocupación en torno a los medios sintéticos es que no se trata solo de demostrar que algo es falso, sino también de demostrar que algo es original. [ 110 ] Por ejemplo, un estudio reciente muestra que dos de cada tres profesionales de la ciberseguridad notaron que los deepfakes se usaron como parte de la desinformación contra las empresas en 2022, lo que aparentemente representa un aumento del 13 % con respecto al año anterior. [ 111 ]

Usos e impactos potenciales

El Foro Económico Mundial situó la desinformación y la información errónea generadas por IA como el segundo riesgo global más probable en 2024, después de los desastres meteorológicos extremos. [ 112 ] A pesar de esto, los gobiernos y las empresas siguen invirtiendo en IA debido a sus beneficios para la economía y la sociedad, y están desarrollando activamente normas para reducir los riesgos y maximizar los beneficios.

Las técnicas de medios sintéticos implican generar, manipular y alterar datos para emular procesos creativos a una escala mucho más rápida y precisa. [ 113 ] Como resultado, los usos potenciales son tan amplios como la propia creatividad humana, abarcando desde la revolución de la industria del entretenimiento hasta la aceleración de la investigación y la producción académica. La aplicación inicial ha sido sincronizar los movimientos labiales para aumentar la interacción del doblaje normal [ 114 ] que está creciendo rápidamente con el auge de los OTT . [ 115 ] Las organizaciones de noticias han explorado formas de utilizar la síntesis de vídeo y otras tecnologías de medios sintéticos para ser más eficientes y atractivas. [ 116 ] [ 117 ] Los posibles peligros futuros incluyen el uso de una combinación de diferentes subcampos para generar noticias falsas , [ 118 ] enjambres de bots de lenguaje natural que generan tendencias y memes , la generación de pruebas falsas y la posible adicción al contenido personalizado y el refugio en mundos de fantasía generados por IA dentro de la realidad virtual. [ 14 ]

Los bots avanzados de generación de texto podrían utilizarse potencialmente para manipular las plataformas de redes sociales mediante tácticas como el astroturfing . [ 119 ] [ 120 ]

Los generadores de lenguaje natural basados ​​en aprendizaje por refuerzo profundo podrían utilizarse potencialmente para crear chatbots avanzados que pudieran imitar el habla humana natural. [ 121 ]

Un caso de uso para la generación de lenguaje natural es generar o ayudar a escribir novelas y cuentos, [ 122 ] mientras que otros desarrollos potenciales son los de editores de estilo para emular a escritores profesionales. [ 123 ]

Las herramientas de síntesis de imágenes pueden optimizar o incluso automatizar por completo la creación de ciertos aspectos de las ilustraciones visuales, como dibujos animados , cómics y caricaturas políticas . [ 124 ] Debido a que el proceso de automatización elimina la necesidad de equipos de diseñadores, artistas y otros involucrados en la creación de entretenimiento, los costos podrían reducirse prácticamente a cero y permitir la creación de "franquicias multimedia caseras" donde personas individuales pueden generar resultados indistinguibles de las producciones de mayor presupuesto por poco más que el costo de usar su computadora. [ 125 ] Las herramientas de creación de personajes y escenas ya no se basarán en recursos prefabricados, limitaciones temáticas o habilidad personal, sino en ajustar ciertos parámetros y proporcionar suficiente información. [ 126 ]

Se ha utilizado una combinación de síntesis de voz y deepfakes para redoblar automáticamente el discurso de un actor a varios idiomas sin necesidad de regrabaciones ni clases de idiomas. [ 125 ] También puede ser utilizado por empresas para la incorporación de empleados, el aprendizaje electrónico, vídeos explicativos y tutoriales. [ 127 ]

También se ha temido un aumento de los ciberataques debido a que los métodos de phishing , catfishing y piratería social se automatizan más fácilmente mediante nuevos métodos tecnológicos. [ 102 ]

Los bots de generación de lenguaje natural combinados con redes de síntesis de imágenes podrían utilizarse teóricamente para saturar los resultados de búsqueda, llenando los motores de búsqueda con billones de blogs, sitios web y spam de marketing que, de otro modo, serían inútiles pero parecerían legítimos. [ 128 ]

Se ha especulado sobre el uso de deepfakes para crear actores digitales para futuras películas. Los humanos construidos/alterados digitalmente ya se han utilizado en películas anteriormente, y los deepfakes podrían aportar nuevos desarrollos en un futuro próximo. [ 129 ] La tecnología deepfake amateur ya se ha utilizado para insertar rostros en películas existentes, como la inserción del rostro joven de Harrison Ford en el rostro de Han Solo en Solo: Una historia de Star Wars , [ 130 ] y se utilizaron técnicas similares a las de los deepfakes para la actuación de la Princesa Leia en Rogue One . [ 131 ]

Las GAN se pueden usar para crear fotos de modelos de moda imaginarias, sin necesidad de contratar a una modelo, fotógrafo, maquillador, ni pagar por un estudio y transporte. [ 132 ] Las GAN se pueden usar para crear campañas publicitarias de moda que incluyan grupos de modelos más diversos, lo que puede aumentar la intención de compra entre personas que se parezcan a las modelos [ 133 ] o a miembros de la familia. [ 134 ] Las GAN también se pueden usar para crear retratos, paisajes y portadas de álbumes. La capacidad de las GAN para generar cuerpos humanos fotorrealistas representa un desafío para industrias como la del modelaje de moda , que puede estar en mayor riesgo de ser automatizada. [ 135 ] [ 136 ]

En 2019, Dadabots presentó una transmisión de death metal generada por IA que continúa sin pausas. [ 137 ]

También es posible que se generen desde cero artistas musicales y sus respectivas marcas, incluyendo música, videos, entrevistas y material promocional generados por IA. Por el contrario, la música existente puede alterarse completamente a voluntad, como cambiar letras, cantantes, instrumentación y composición. [ 138 ] En 2018, utilizando un proceso de WaveNet para la transferencia de timbre musical, los investigadores pudieron cambiar géneros completos de uno a otro. [ 139 ] Mediante el uso de inteligencia artificial, se puede "revivir" a bandas y artistas antiguos para lanzar material nuevo sin pausa, que incluso puede incluir conciertos "en vivo" e imágenes promocionales.

La manipulación fotográfica mediante redes neuronales también tiene el potencial de respaldar comportamientos problemáticos de diversos actores estatales, no solo de regímenes totalitarios y absolutistas . [ 140 ]

Un gobierno o una comunidad con suficiente competencia técnica puede utilizar medios sintéticos para reescribir la historia mediante diversas tecnologías sintéticas, fabricando hechos históricos y personalidades, así como alterando formas de pensar, lo que constituye una forma de epistemicidio  potencial . Incluso en sociedades racionales y democráticas, ciertos grupos sociales y políticos pueden utilizar medios sintéticos para crear burbujas informativas culturales, políticas y científicas que reducen considerablemente, o incluso socavan por completo, la capacidad del público para ponerse de acuerdo sobre hechos objetivos básicos. Por el contrario, la existencia de medios sintéticos puede utilizarse para desacreditar fuentes de noticias fidedignas y hechos científicos como «potencialmente fabricados». [ 56 ] [ 9 ]

Véase también

Referencias

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