Esta persona no existe: la escalofriante inteligencia artificial que inventa rostros humanos

La web utiliza redes neuronales antagónicas para generar las imágenes artificiales.

'This Person Does Not Exist' es obra del ingeniero de Uber Phillip Wang. ¿El motivo? «Demostrar de lo que son capaces las redes neuronales antagónicas», GANs por sus siglas en inglés.

Las redes neuronales antagónicas se llaman así porque compiten entre ellas. Están compuestas de dos partes, un generador y un discriminador. El primero se encarga de crear imágenes nuevas a partir de las reales con las que ha sido alimentado, mientras que el discriminador tiene que identificar si esas imágenes generadas son reales o falsas. El objetivo, tras miles de intentos, es engañar al discriminador: cuando éste no consiga diferenciar entre una imagen artificial y otra real, entonces, las GANs funcionan al 100%.

Esta nueva técnica conlleva algunos peligros: sería fácil crear cuentas falsas de Facebook, de Twitter o de otras redes sociales, que no tendrían la posibilidad de cotejar con un banco de imágenes si esa persona es un modelo o un usuario anónimo.

El concepto de las GANs fue acuñado en 2014 por el experto en aprendizaje automático Ian Goodfellow. Si bien, inicialmente las Redes de Confrontación Generativa no eran capaces de generar imágenes de buena calidad que superaran los 1024 píxeles, la tecnología fue evolucionando principalmente de la mano de Nvidia.

Nvidia aprovechó su trabajo en el campo unidades de procesamiento de gráficos y con el equipo liderado por Tero Karras comenzó a desarrollar avances que llevaron a las GANs al punto en el que están actualmente, haciendo posibles proyectos como «This Person Does Not Exist».

Pero no todo está perdido. Hay algunas características en estas fotografías que sí nos permiten distinguir si se trata de una imagen artificial o real.

El pelo es una de ellas, ya que es muy difícil de imitar para los algoritmos. El cabello desordenado también le trae problemas a estas redes neuronales.

El fondo es otro motivo por el que sospechar: si está borroso o es incoherente con el contexto de la foto, es falsa. Algunas imágenes artificiales también son asimétricas, ya que las redes neuronales antagónicas pueden ser buenas creando imágenes, pero no lo son tanto a la hora de crear puntos de fuga: si los ojos miran en la misma dirección o hay una oreja, un pendiente o una ceja más alta que la otra, la foto es falsa.

Si los dientes de la persona son demasiado grandes o están descompensados en relación a su cara es otro motivo para no creernos la foto. Y por último, como las GANs no pueden establecer diferencias entre hombres y mujeres, puede resultar que en una foto aparezca alguien con un pendiente, media barba, un ojo maquillado y otro sin maquillar. Por si acaso, sospeche siempre.