La invención de la tecnología de IA genera alarma en todos los ámbitos, incluido el periodismo, y los medios sintéticos están empeorando la situación. Esta guía se centra en la definición de medios sintéticos, sus técnicas y, lo más impactante, las señales de alerta para el periodismo.
Por qué importa:
Las diversas formas de datos que conforman el contenido informativo están al borde de la duplicidad, ya que los medios sintéticos —un algoritmo que puede manipular textos, imágenes y audiovisuales— están actualmente disponibles para quienes los buscan. Con este modelo basado en IA, es posible crear rostros y lugares inexistentes e incluso crear un avatar de voz digital que imita el habla humanaAldana Vales 2019) Imaginemos un mundo donde es bastante difícil diferenciar entre noticias falsas y reales, ya que quienes las difunden pueden alterar las pruebas para adaptarlas a sus intereses. Por ejemplo, nadie dejaría de creer que la Tercera Guerra Mundial ha comenzado si circularan globalmente en línea videos de Trump, Putin y Kim declarando la guerra. Aunque dichas noticias podrían ser desmentidas por los gobiernos involucrados, el pánico psicológico y económico que causaría podría ser mayor que el efecto de un misil.Profundizando
Los medios sintéticos se pueden crear mediante tres formas de inteligencia artificial generativa: redes generativas antagónicas (GAN), autocodificadores variacionales y redes neuronales recurrentes. Estas IAG se utilizan para la generación de fotos, vídeos y texto, respectivamente. Se utiliza el término "generación" porque la mayoría del contenido multimedia creado con estos algoritmos no existe; sin embargo, los medios sintéticos también se pueden utilizar para la duplicación. Según Aldana Vales, «las redes generativas antagónicas utilizan dos redes neuronales (una red neuronal es un sistema informático que puede predecir y modelar relaciones y patrones complejos) que compiten entre sí». La primera y la segunda red actúan como generador y discriminador individualmente. El discriminador supervisa al generador, garantizando que no se deje piedra sin remover. Tras varias revisiones realizadas por ambos, el contenido producido se asemejaría al original. A diferencia de las redes generativas antagónicas, las redes neuronales en los autocodificadores variacionales se denominan codificador y decodificador, ya que la técnica implica la compresión y reconstrucción del contenido de vídeo. El decodificador incluye un modelado de probabilidad que identifica las posibles diferencias entre ambos para poder reconstruir elementos que, de otro modo, se perderían durante el proceso de codificación y decodificación (Aldana Vales, 2019). Las redes neuronales recurrentes funcionan reconociendo la estructura en un amplio conjunto de texto. Este es el método utilizado en la aplicación móvil de autocorrección de texto. Estas técnicas se aplican en diversos proyectos como GauGAN Cara a cara, y el modelo GPT-2. La aplicación más reciente de los medios sintéticos se puede encontrar en Siri o Alexa. Estos asistentes virtuales ahora tienen la capacidad de "convertir texto en audio e imitar el habla humana". En un artículo de 2017, titulado "El porno asistido por IA está aquí y estamos todos jodidos", Vice expuso la circulación de un video porno falso, lo cual no es un problema porque la mayoría de las tramas retratadas en películas porno son falsas (LoL); excepto que el actor tenía la cara de una popular actriz no pornográfica, Gal Gadot (Wonder Woman). Además, en 2018, "un video que muestra al presidente Barack Obama hablando sobre los riesgos de los videos manipulados" circuló en Buzzfeed. Lo extraño de este video es que el sujeto generado por IA tiene la cara de Obama y la voz de Jordan Peele, gracias a los medios sintéticos. Hay una campaña en curso contra el daño potencial de los medios sintéticos en la autenticidad de las noticias; sin embargo, "Más allá de informar... las salas de redacción se están centrando en la detección de medios sintéticos y la validación de la información. El Wall Street Journal, por ejemplo, creó una guía de redacción y comité para detectar deepfakes. El New York Times recientemente.. anunciado que está explorando un sistema basado en blockchain para combatir la desinformación en línea. (Aldana Vales 2019)Línea de fondo
Los medios sintéticos podrían ayudar a las agencias de noticias a superar la barrera del idioma sin problemas. Además, podrían fomentar la circulación de noticias falsas. Si bien es imposible impedir que las grandes tecnológicas se sumerjan en la investigación de IA, los periodistas pueden aprender a controlar el daño que suponen los medios sintéticos.Contenido de nuestros socios
