Cómo la Inteligencia Artificial puede convertir una ciudad estadounidense en otra china

El equipo, utilizando fotos satelitales de tres ciudades , y basándose en métodos empleados para manipular archivos de video y audio, está intentando identificar nuevas formas de detectar fotos satelitales falsas y desarrollar un sistema de verificación geográfico . «Esto no es cosa de photoshop. Hace que los datos parezcan increíblemente realistas», explica Bo Zhao , profesor asistente de geografía en la Universidad de Washington y autor principal del estudio, en referencia a los 'deepfakes'.

Para comprender mejor cómo se puede falsificar una imagen satelital, el equipo de la universidad estadounidense recurrió a una herramienta de Inteligencia Artificial que se había empleado previamente en la falsificación de archivos digitales. Para testarla, utilizó tres urbes: las norteamericanas Tacoma y Seattle, que tienen una topografía parecida, y la china Pekín .

Tras esto, investigaron cómo podrían crear imágenes 'deepfake' de una zona de Tacoma y 'convertirlas' en espacios creíbles de Seattle o la ciudad china . El software de Inteligencia Artificial empleado consiguió ofrecer resultados tremendamente realistas en ambos casos. Para ello, se adaptó la vegetación y los tamaños de los edificios, lo que permite hacerlos pasar por zonas de las otras dos urbes.

Ahora, los investigadores están tratando de desarrollar un sistema que permita detectar imágenes falsas de este tipo con facilidad . El objetivo es que los geógrafos puedan comenzar a desarrollar herramientas de alfabetización de datos que permitan a cualquiera diferenciar una imagen satelital falsa de otra real. «A medida que la tecnología continúa evolucionando, este estudio tiene como objetivo fomentar una comprensión más completa de la información y los datos geográficos, de modo que podamos desmitificar la cuestión de la fiabilidad absoluta de las imágenes de satélite u otros datos geoespaciales», destaca Zhao.

Las imágenes geográficas falsas no son algo nuevo, como recuerdan los investigadores, ya se han empleado en tiempos de guerra . «Las primeras geografías falsas incluían, por ejemplo, mapas de propaganda en tiempos de guerra que ilustraban distorsionadamente las situaciones reales de batalla para sacudir la moral del enemigo; entradas geográficas ficticias, también llamadas ciudades de papel, asentamientos fantasmas o calles trampa», apuntan los investigadores.

Gracias al vertiginoso avance tecnológico, la posibilidad de falsificar imágenes, más allá del ámbito geográfico, ya ha provocado varios problemas . La semana pasada, varios parlamentarios europeos fueron engañados con el empleo de tecnología de este tipo. En principio, pensaban que estaban manteniendo una reunión con el opositor ruso Leonid Volkov, cuando en realidad se trataba de un 'deepfake' que ofrecía unos resultados completamente realistas, como se puede ver en las imágenes compartidas por los políticos engañados a través de sus cuentas de Twitter.

Asimismo, el 'deepfake' ya sido empleado para atacar empresas . En 2019, un grupo de cibercriminales consiguió robar a una firma británica más de 200.000 euros empleando software para copiar la voz de su director ejecutivo. ¿El problema?: en estos momentos la tecnología que permite crearlos está al alcance de todo el mundo . «Para realizar un 'deepfake' solo hace falta emplear una tecnología súper sencilla que en estos momentos está a disposición de todo tipo de usuarios. Además, tiene mucho potencial, tanto como para cosas divertidas como para hacer el mal», dice Enrique Domínguez, director de estrategia de Entelgy Innotec.

La preocupación por los potenciales usos de esta tecnología ha provocado que varios equipos de investigación, más allá del capitaneado por Zhao, estén intentando ponerle solución al problema . Recientemente un grupo de investigadores de la Universidad de Bufalo (EE.UU.) ha desarrollado un algoritmo que es capaz de detectar los 'deepfakes' mediante el análisis de la luz reflejada en los ojos de una imagen falsificada. Según se afirma, la herramienta tiene una eficacia de 94%.