Medios sintéticos
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No confundir con un medio de cultivo sintético .

Los medios sintéticos (también conocidos como medios generados por IA , [1] [2] medios generativos , [3] medios personalizados , [4] y coloquialmente como deepfakes [5] ) es un término general para la producción artificial, manipulación, y modificación de datos y medios por medios automatizados , especialmente mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial , por ejemplo, con el propósito de engañar a las personas o cambiar un significado original. [6] [7] [8] [9] Los medios sintéticos como campo ha crecido rápidamente desde la creación de redes generativas de confrontación, principalmente a través del surgimiento de deepfakes , así como de síntesis de música, generación de texto, síntesis de imágenes humanas, síntesis de voz y más. [9] Aunque los expertos utilizan el término "medios sintéticos", los medios de comunicación a veces no se refieren a métodos individuales como deepfakes y síntesis de texto como tales, sino a través de su respectiva terminología (y a menudo utilizan "deepfakes" como eufemismo, por ejemplo, " deepfakes para texto "para la generación de lenguaje natural;" deepfakes para voces "para clonación de voces neuronales , 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 con el uso de algoritmos de IA para insertar las caras de actrices famosas.[12] [13] Los miedos a los medios sintéticos incluyen el potencial de sobrealimentar las noticias falsas, la difusión de información errónea, la desconfianza de la realidad, [12] la automatización masiva de trabajos creativos y periodísticos, y potencialmente una retirada completa a 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

Reproducir medios
El autómata de Maillardet está haciendo un dibujo

Los medios sintéticos como un proceso de arte automatizado se remontan a los autómatas de la antigua civilización griega , donde inventores como Daedalus y Hero of Alexandria diseñaron máquinas capaces de escribir texto, generar sonidos y reproducir música. [15] [16] La tradición del entretenimiento basado en autómatas floreció a lo largo de la historia, con la habilidad aparentemente mágica de los seres mecánicos para imitar la creatividad humana a menudo atrayendo multitudes en toda Europa, [17] China, [18] India, [19] y así sucesivamente. . Otras novedades automatizados, como Johann Philipp Kirnberger 's " Musikalisches Würfelspiel"(Musical Dice Game) 1757 también divirtió al público. [20]

Sin embargo, a pesar de las capacidades técnicas de estas máquinas, ninguna era capaz de generar contenido original y dependía por completo de sus diseños mecánicos.

Auge de la inteligencia artificial

Artículo principal: Historia de la inteligencia artificial.

El campo de la investigación de la IA nació en un taller en el Dartmouth College en 1956, [21] engendrando el auge de la informática digital utilizada como medio de arte , así como el auge del arte generativo . Los experimentos iniciales en arte generado por IA incluyeron Illiac Suite , una composición de 1957 para cuarteto de cuerdas que generalmente se acepta como la primera partitura compuesta por una computadora electrónica . [22] Lejaren Hiller , en colaboración con Leonard Issacson , programó la computadora ILLIAC I en la Universidad de Illinois en Urbana – Champaign. (donde ambos compositores fueron profesores) para generar material compositivo para su Cuarteto de Cuerda No. 4.

En 1960, el investigador ruso R.Kh.Zaripov publicó el primer artículo mundial sobre la composición algorítmica de música utilizando la computadora " Ural-1 ". [23]

En 1965, el inventor Ray Kurzweil estrenó una pieza para piano creada por una computadora que era capaz de reconocer patrones en varias composiciones. Luego, la computadora pudo analizar y usar estos patrones para crear melodías novedosas. La computadora debutó en el programa Tengo un secreto de Steve Allen y dejó perplejos a los presentadores hasta que la estrella de cine Henry Morgan adivinó el secreto de Ray. [24]

Antes de 1989, las redes neuronales artificiales se utilizaban para modelar ciertos aspectos de la creatividad. Peter Todd (1989) entrenó por primera vez una red neuronal para reproducir melodías musicales a partir de un conjunto de formación de piezas musicales. Luego utilizó un algoritmo de cambio para modificar los parámetros de entrada de la red. La red pudo generar nueva música aleatoriamente de una manera altamente descontrolada. [25] [26]

En 2014, Ian Goodfellow y sus colegas desarrollaron una nueva clase de sistemas de aprendizaje automático : redes generativas de confrontación ( GAN ). [27] Dos redes neuronales compiten entre sí en un juego (en el sentido de la teoría de juegos , a menudo, pero no siempre, en la 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, un GAN entrenado en fotografías puede generar nuevas fotografías que parecen al menos superficialmente auténticas para los observadores humanos, con muchas características realistas. Aunque originalmente propuesto como una forma de modelo generativopara el aprendizaje no supervisado , las GAN también han demostrado ser útiles para el aprendizaje semi-supervisado , [28] totalmente aprendizaje supervisado , [29] y el aprendizaje por refuerzo . [30] En un seminario de 2016, Yann LeCun describió las GAN como "la mejor idea en aprendizaje automático en los últimos veinte años". [31]

En 2017, Google presentó transformers , [32] un nuevo tipo de arquitectura de red neuronal especializada para el modelado de lenguaje que permitió avances rápidos en el procesamiento del lenguaje natural . Transformers demostró ser capaz de altos niveles de generalización, lo que permitió que redes como GPT-3 y Jukebox de OpenAI sintetizaran texto y música, respectivamente, a un nivel cercano a la habilidad humana. [33] [34]

Ramas de medios sintéticos

Deepfakes

Artículo principal: Deepfake

Deepfakes (un acrónimo de " aprendizaje profundo " y "falso" [35] ) son la forma más prominente de medios sintéticos. [36] [37] Son medios que toman a una persona en una imagen o video existente y la reemplazan con la imagen de otra persona usando redes neuronales artificiales . [38] A menudo combinan y superponen los medios existentes en los medios de origen utilizando técnicas de aprendizaje automático conocidas como codificadores automáticos y redes generativas de confrontación (GAN). [39] [40] Los deepfakes han atraído una gran atención por su uso en videos pornográficos de celebridades ,pornografía 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 de un usuario de Reddit llamado "deepfakes". [38] Él, así como otros en la comunidad de Reddit r / deepfakes, compartieron deepfakes que crearon; muchos videos involucraban rostros de celebridades intercambiados sobre los cuerpos de actrices en videos pornográficos, [38] 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 llamó la atención por primera vez sobre los deepfakes compartidos 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. [38] En febrero de 2018, Reddit prohibió r / deepfakes por compartir pornografía involuntaria. [49] Otros sitios web también han prohibido el uso de deepfakes para la pornografía involuntaria, incluida la plataforma de redes sociales Twitter y el sitio de pornografía Pornhub . [50] Sin embargo, algunos sitios web aún no han prohibido el contenido de Deepfake, incluidos 4chan y 8chan. [51]

El contenido deepfake no pornográfico continúa creciendo en popularidad con videos de creadores de YouTube como Ctrl Shift Face y Shamook, [52] [53] [54] [55] alcanzando millones de visitas. La comunidad de Reddit / SFWdeepfakes se creó específicamente para compartir videos creados para entretenimiento, parodia y sátira. [56] Se lanzó una aplicación móvil, Impressions , para iOS en marzo de 2020. La aplicación proporciona una plataforma para que los usuarios falsifiquen rostros de celebridades en videos en cuestión de minutos. [57]

Síntesis de imágenes

La síntesis de imágenes es la producción artificial de medios visuales, especialmente a través de medios algorítmicos. En el mundo emergente de los medios sintéticos, el trabajo de creación de imágenes digitales, que alguna vez fue el dominio de programadores altamente capacitados y artistas de efectos especiales de Hollywood, podría automatizarse mediante sistemas expertos capaces de producir realismo a gran escala. [58] Un subcampo de esto incluye la síntesis de imágenes humanas , que es el uso de redes neuronales para hacer interpretaciones creíbles e incluso fotorrealistas [59] [60] de semejanzas humanas, en movimiento o inmóviles. Ha existido efectivamente desde principios de la década de 2000 . Muchas películas que utilizan imágenes generadas por computadorahan presentado imágenes sintéticas de personajes similares a los humanos compuestas digitalmente en material fílmico real o simulado. Hacia finales de la década de 2010 , la inteligencia artificial de aprendizaje profundo se aplicó para sintetizar imágenes y videos que parecen humanos, sin necesidad de ayuda humana, una vez que se completó la fase de entrenamiento, mientras que la ruta 7D de la vieja escuela requirió cantidades masivas de trabajo humano. . El sitio web This Person Does Not Exist muestra una síntesis de imágenes humanas totalmente automatizada mediante la generación interminable de imágenes que parecen retratos faciales de rostros humanos. [61] El sitio web fue publicado en febrero de 2019 por Phillip Wang.

Síntesis de audio

Más allá de los deepfakes y la síntesis de imágenes, el audio es otra área en la que se utiliza la IA para crear medios sintéticos. [62] El audio sintetizado será capaz de generar cualquier sonido concebible que pueda lograrse mediante la manipulación de la forma de onda de audio, que posiblemente podría usarse para generar audio de stock de efectos de sonido o simular audio de cosas actualmente imaginarias. [63]

Generación musical

Artículos principales: Música por ordenador , Música e inteligencia artificial y Automatización de la música pop.

La capacidad de generar música a través de medios autónomos y no programables ha sido buscada durante mucho tiempo desde los días de la Antigüedad, y con el desarrollo de la inteligencia artificial, han surgido dos dominios particulares:

  1. La creación robótica de música, ya sea mediante máquinas que tocan instrumentos o clasificando notas de instrumentos virtuales (por ejemplo, mediante archivos MIDI ) [64] [65]
  2. Generación directa de formas de onda que recrean perfectamente la instrumentación y la voz humana sin la necesidad de instrumentos, MIDI u organización de notas prefabricadas. [66]

En 2016, Google DeepMind presentó WaveNet, un modelo generativo profundo de formas de onda de audio sin procesar que podría aprender a comprender qué formas de onda se parecían mejor al habla humana, así como a la instrumentación musical. [67] Otras redes capaces de generar música a través de la manipulación de formas de onda incluyen TacoTron (de Google) y DeepVoice (de Baidu).

Síntesis de voz

Artículo principal: síntesis de voz

La síntesis del habla se ha identificado como una rama popular de los medios sintéticos [68] y se define como la producción artificial del habla humana . Un sistema informático utilizado para este propósito se denomina computadora 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 el texto del idioma normal en voz; otros sistemas presentan representaciones lingüísticas simbólicas como transcripciones fonéticas al habla. [69]

La voz sintetizada se puede crear concatenando fragmentos de voz grabada que se almacenan en una base de datos . Los sistemas difieren en el tamaño de las unidades de voz almacenadas; un sistema que almacena teléfonos o difonos proporciona el rango de salida más grande, pero puede carecer de claridad. Para dominios de uso específicos, el almacenamiento de palabras u oraciones 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". [70]

Los asistentes virtuales como Siri y Alexa tienen la capacidad de convertir texto en audio y sintetizar el habla. [71] WaveNet, DeepMind es un modelo generativo profundo de formas de onda de audio sin procesar, especializado en el habla humana. [67] TacoTron y LyreBird son otras redes capaces de generar un discurso humano creíble. [72]

Generación de lenguaje natural

Artículos principales: Creatividad computacional § Generación de historias y Creatividad computacional § Poesía

La generación de lenguaje natural ( NLG , 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 de formato largo para que las organizaciones puedan automatizar informes personalizados, así como producir contenido personalizado para una aplicación web o móvil. También se puede utilizar para generar breves borrones de texto en conversaciones interactivas (un chatbot ) que incluso pueden 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 inteligencia artificial que genera texto que coincide con su entrada en tema y tono. [73] GPT2 es un transformador , un modelo de aprendizaje automático profundo introducido en 2017 utilizado principalmente en el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP). [74]

Síntesis de medios interactivos

Artículo principal: Generación procesal

Los medios generados por IA se pueden usar para desarrollar un sistema de gráficos híbridos que podría usarse en videojuegos, películas y realidad virtual, [75] así como en juegos basados ​​en texto como AI Dungeon 2, que usa GPT-2 o GPT-3 para permitir posibilidades casi infinitas que de otro modo serían imposibles de crear a través de los métodos tradicionales de desarrollo de juegos. [76] [77] La empresa de hardware informático Nvidia también ha trabajado en demostraciones de videojuegos desarrolladas generadas por IA, como un modelo que puede generar un juego interactivo basado en videos no interactivos. [78] A través de la generación procesal, las técnicas de medios sintéticos pueden eventualmente usarse para "ayudar a los diseñadores y desarrolladores a crear recursos artísticos, niveles de diseño e incluso construir juegos completos desde cero". [78]

Preocupaciones y controversias

Los deepfakes se han utilizado para tergiversar políticos conocidos en videos. En videos separados, el rostro del presidente argentino Mauricio Macri ha sido reemplazado por el rostro de Adolf Hitler , y el rostro de Angela Merkel ha sido reemplazado por el de Donald Trump . [79] [80]

En junio de 2019, se lanzó una aplicación descargable de Windows y Linux llamada DeepNude que usaba redes neuronales, específicamente redes generativas de confrontación , para quitar la ropa de las imágenes de mujeres. La aplicación tenía una versión paga y no paga, y la versión paga costaba 50 dólares. [81] [82] El 27 de junio, los creadores eliminaron la aplicación y reembolsaron a los consumidores. [83]

El Congreso de Estados Unidos celebró una reunión en el Senado para discutir los impactos generalizados de los medios sintéticos, incluidos los deepfakes, y los describió como "potencialmente usados ​​para socavar la seguridad nacional, erosionar la confianza pública en nuestra democracia y otras nefastas razones". [84]

En 2019, se utilizó la tecnología de clonación de voz para hacerse pasar por la voz de un director ejecutivo y exigir una transferencia fraudulenta de 220.000 €. [85] El caso planteó preocupaciones sobre la falta de métodos de cifrado en los teléfonos, así como la confianza incondicional que a menudo se da a la voz y a los medios en general. [86]

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. [87]

Posibles usos e impactos

Las técnicas de medios sintéticos implican generar, manipular y alterar datos para emular procesos creativos en una escala mucho más rápida y precisa. [88] Como resultado, los usos potenciales son tan amplios como la propia creatividad humana, desde revolucionar la industria del entretenimiento hasta acelerar la investigación y la producción académica. La aplicación inicial ha sido sincronizar los movimientos de los labios para aumentar la participación del doblaje normal [89] que está creciendo rápidamente con el aumento de los OTT . [90] En el panorama más amplio, los medios sintéticos democratizarán el costo de producción de los medios y limitarán la necesidad de costosas cámaras, equipos de grabación y efectos visuales. [91]Las grandes organizaciones de noticias ya están explorando cómo pueden usar la síntesis de video y otras tecnologías de medios sintéticos para ser más eficientes y atractivas. [92] [93] Los posibles peligros futuros incluyen el uso de una combinación de diferentes subcampos para generar noticias falsas , [94] enjambres de bots de lenguaje natural que generan tendencias y memes , se generan pruebas falsas y una posible adicción al contenido personalizado y un retiro en mundos de fantasía generados por IA dentro de la realidad virtual. [14]

En 2019, Elon Musk advirtió sobre el uso potencial de bots avanzados de generación de texto para manipular a los humanos en las plataformas de redes sociales. [95] En el futuro, se pueden emplear incluso bots más avanzados para hacer astroturfing o demonizar aplicaciones, sitios web y movimientos políticos, así como para sobrecargar memes y tendencias culturales, incluidos aquellos generados con el único propósito de ser promovidos por bots hasta los humanos los perpetúan sin más ayuda.

Los generadores de lenguaje natural basados ​​en el aprendizaje por refuerzo profundo tienen el potencial de ser los primeros sistemas de inteligencia artificial en pasar la prueba de Turing y potencialmente usarse como chatbots avanzados, [96] que luego pueden usarse para forjar relaciones artificiales de una manera similar a la de 2013. film Her y spam con comentarios creíbles en artículos de noticias.

Un caso de uso para la generación de lenguaje natural es generar o ayudar a escribir novelas y cuentos, [97] mientras que otros desarrollos potenciales son los de los editores estilísticos para emular a los escritores profesionales. [98] La misma técnica podría usarse para la composición de canciones, poesía y escritura técnica, así como para reescribir libros antiguos en los estilos de otros autores y generar conclusiones para series incompletas. [99]

Las herramientas de síntesis de imágenes pueden agilizar o incluso automatizar completamente la creación de ciertos aspectos de ilustraciones visuales, como dibujos animados , historietas y dibujos animados políticos . [100] [101] Debido a que el proceso de automatización elimina la necesidad de equipos de diseñadores, artistas y otras personas involucradas en la creación de entretenimiento, los costos podrían caer a prácticamente nada y permitir la creación de "franquicias multimedia de dormitorio" donde personas singulares puede generar resultados indistinguibles de las producciones de mayor presupuesto por poco más que el costo de funcionamiento de su computadora. [102]Las herramientas de creación de personajes y escenas ya no se basarán en recursos prefabricados, limitaciones temáticas o habilidades personales, sino que se basarán en ajustar ciertos parámetros y dar suficiente información. [103]

Se ha utilizado una combinación de síntesis de voz y deepfakes para reducir automáticamente el habla de un actor a varios idiomas sin la necesidad de volver a grabar o clases de idioma. [102]

También se ha temido un aumento de los ciberataques debido a que los métodos de phishing , catfishing y hackeo social están automatizados por nuevos métodos tecnológicos. [86]

Los bots de generación de lenguaje natural mezclados con redes de síntesis de imágenes pueden teóricamente usarse para obstruir los resultados de búsqueda, llenando los motores de búsqueda con billones de blogs, sitios web y spam de marketing que de otra manera serían inútiles pero que parecen legítimos. [104]

Se ha especulado sobre el uso de deepfakes para crear actores digitales para películas futuras. Los seres humanos construidos / alterados digitalmente ya se han utilizado en películas antes, y los deepfakes podrían contribuir a nuevos desarrollos en un futuro próximo. [105] La tecnología amateur deepfake ya se ha utilizado para insertar caras en películas existentes, como la inserción de la cara joven de Harrison Ford en la cara de Han Solo en Solo: A Star Wars Story , [106] y técnicas similares a las utilizadas por Los deepfakes se utilizaron para la actuación de la princesa Leia en Rogue One . [107]

Las GAN se pueden usar para crear fotos de modelos de moda imaginarios, sin necesidad de contratar a un modelo, fotógrafo, maquillador o pagar un estudio y transporte. [108] Las GAN se pueden utilizar para crear campañas publicitarias de moda que incluyan grupos más diversos de modelos, lo que puede aumentar la intención de compra entre personas que se parecen a los modelos [109] o miembros de la familia. [110] Las GAN también se pueden utilizar para crear retratos, paisajes y portadas de álbumes . La capacidad de las GAN para generar cuerpos humanos fotorrealistas presenta un desafío para industrias como la del modelado de moda , que pueden correr un mayor riesgo de ser automatizadas. [111] [112]

En 2019, Dadabots dio a conocer un flujo de death metal generado por IA que permanece en curso sin pausas. [113]

Los artistas musicales y sus respectivas marcas también pueden generarse desde cero, incluida la música, los videos, las entrevistas y el material promocional generados por IA. Por el contrario, la música existente se puede alterar completamente a voluntad, como cambiar la letra, los cantantes, la instrumentación y la composición. [114] En 2018, utilizando un proceso de WaveNet para la transferencia de timbre musical, los investigadores pudieron cambiar géneros enteros de uno a otro. [115] Mediante el uso de inteligencia artificial, las bandas y los artistas antiguos pueden ser "revividos" para lanzar material nuevo sin pausa, que incluso puede incluir conciertos "en vivo" e imágenes promocionales.

La red neuronal con motor manipulación de la foto tiene el potencial de ABET los comportamientos de los totalitarios y absolutistas regímenes. [116] Un gobierno o comunidad totalitaria suficientemente paranoica puede involucrarse en una eliminación total de la historia utilizando todo tipo de tecnologías sintéticas, fabricando historia y personalidades, así como cualquier evidencia de su existencia en todo momento. Incluso en situaciones que de otro modo serían racionales y democráticasEn las sociedades, ciertos grupos sociales y políticos pueden utilizar sintéticos para crear capullos culturales, políticos y científicos que reducen en gran medida o incluso destruyen por completo la capacidad del público para ponerse de acuerdo sobre hechos objetivos básicos. Por el contrario, la existencia de medios sintéticos se utilizará para desacreditar fuentes de noticias fácticas y hechos científicos como "potencialmente fabricados". [58]

Ver también

  • Arte algorítmico
  • Imaginación artificial
  • Periodismo_automatizado
  • Creatividad computacional
  • Música de computadora
  • DALL-E
  • Deepfakes
  • Arte generativo
  • Red de confrontación generativa
  • GPT-3
  • Síntesis de imágenes humanas
  • Transformador (modelo de aprendizaje automático)
  • WaveNet

Referencias

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