Producción, manipulación y modificación artificial de datos y soportes por medios automatizados
Medios sintéticos (también conocidos como medios generados por IA , [1] [2] medios producidos por IA generativa , [3] medios personalizados , contenido personalizado , [4] y coloquialmente como deepfakes [5] ) es un término general para la producción, manipulación y modificación artificial de datos y medios por medios automatizados , especialmente mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial , como por ejemplo con el fin de engañar a las personas o cambiar un significado original. [6] [7] [8] Los medios sintéticos como campo han crecido rápidamente desde la creación de redes generativas de confrontación , principalmente a través del aumento de los deepfakes, así como de la síntesis musical, 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 medios de comunicación a veces no se refieren a métodos individuales como los deepfakes y la síntesis de texto como tales, sino mediante su terminología respectiva (y a menudo utilizan "deepfakes" como eufemismo, por ejemplo, " deepfakes para texto" [ cita necesaria ] para la generación de lenguaje natural ; "deepfakes para voces" para clonación neuronal de voces , etc.) [9] [10] Surgió una atención significativa hacia el campo de los medios sintéticos a partir de 2017, cuando placa base informó sobre el Aparición de vídeos pornográficos alterados por IA para insertar rostros de actrices famosas. [11] [12] Los peligros potenciales de los medios sintéticos incluyen la difusión de información errónea, una mayor pérdida de confianza en instituciones como los medios de comunicación y el gobierno, [11] la automatización masiva de trabajos creativos y periodísticos y una retirada a mundos de fantasía generados por IA. [13] Los medios sintéticos son una forma aplicada de imaginación artificial . [11]
Los medios sintéticos como proceso de arte automatizado se remontan a los autómatas de la antigua civilización griega , donde inventores como Dédalo y Héroe de Alejandría diseñaron máquinas capaces de escribir texto, generar sonidos y reproducir música. [14] [15] La tradición del entretenimiento basado en autómatas floreció a lo largo de la historia, con la capacidad aparentemente mágica de los seres mecánicos para imitar la creatividad humana a menudo atrayendo multitudes en toda Europa, [16] China, [17] India, [18] y así sucesivamente. . 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 completamente de sus diseños mecánicos.
En 1960, el investigador ruso R.Kh.Zaripov publicó el primer artículo mundial sobre la composición musical algorítmica utilizando el ordenador " Ural-1 ". [22]
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 utilizar estos patrones para crear nuevas melodías. La computadora debutó en el programa Tengo un secreto de Steve Allen y dejó perplejos a los presentadores hasta que la estrella de cine 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 por primera vez 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 pudo generar nueva música aleatoriamente de una manera muy descontrolada. [24] [25]
En 2014, Ian Goodfellow y sus colegas desarrollaron una nueva clase de sistemas de aprendizaje automático : redes generativas adversarias (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 en fotografías puede generar nuevas fotografías que parezcan al menos superficialmente auténticas para los observadores humanos y que tengan 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 en 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 avances rápidos en el procesamiento del lenguaje natural . Los transformadores demostraron ser capaces de alcanzar altos niveles de generalización, permitiendo que redes como GPT-3 y Jukebox de OpenAI sinteticen texto y música, respectivamente, a un nivel cercano a la capacidad humana. [32] [33] Ha habido algunos intentos de utilizar GPT-3 y GPT-2 para escribir guiones, lo que ha dado como resultado narrativas dramáticas (el cortometraje italiano Frammenti di Anime Meccaniche [34] , escrito por GPT-2 ) y cómicas. (el cortometraje Solicitors del creador de YouTube Calamity A I escrito por GPT-3). [35]
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 los deepfakes que crearon; muchos videos involucraban rostros de celebridades intercambiados en 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 atención generalizada sobre los deepfakes que se comparten 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] En febrero de 2018, Reddit prohibió r/deepfakes por compartir pornografía involuntaria. [49] Otros sitios web también han prohibido el uso de deepfakes para 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 Deepfake, incluidos 4chan y 8chan . [51]
El contenido deepfake no pornográfico continúa ganando popularidad con videos de creadores de YouTube como Ctrl Shift Face y Shamook. [52] [53] En marzo de 2020 se lanzó una aplicación móvil, Impressions, para iOS . La aplicación proporciona una plataforma para que los usuarios falsifiquen rostros de celebridades en videos en cuestión de minutos. [54]
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 dominio de programadores altamente calificados y artistas de efectos especiales de Hollywood) podría automatizarse mediante sistemas expertos capaces de producir realismo a gran escala. [55] Un subcampo de esto incluye la síntesis de imágenes humanas , que es el uso de redes neuronales para hacer representaciones creíbles e incluso fotorrealistas [56] [57] de semejanzas humanas, en movimiento o fijas. Ha existido efectivamente desde principios de la década de 2000. Muchas películas que utilizan imágenes generadas por computadora han presentado imágenes sintéticas de personajes parecidos a humanos compuestos digitalmente sobre material cinematográfico real o simulado. Hacia finales de la década de 2010 , se aplicó inteligencia artificial de aprendizaje profundo para sintetizar imágenes y videos que parecen humanos, sin necesidad de asistencia humana, una vez completada la fase de entrenamiento, mientras que la ruta 7D de la vieja escuela requería enormes cantidades de trabajo humano. . El sitio web This Person Does Not Exist muestra una síntesis de imágenes humanas totalmente automatizada generando sin cesar imágenes que parecen retratos faciales de rostros humanos. [58]
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. [59] El audio sintetizado será capaz de generar cualquier sonido imaginable que pueda lograrse mediante la manipulación de formas de onda de audio, que posiblemente podría usarse para generar audio original de efectos de sonido o simular audio de cosas actualmente imaginarias. [60]
arte de IA
Una imagen generada por DALL-E 2 basada en el mensaje de texto "El arte de la vaca secuestrada por un OVNI en el medio oeste en los años 60".
Los artistas comenzaron a crear arte con IA a mediados o finales del siglo XX, cuando se fundó la disciplina. A principios del siglo XXI, aumentó la disponibilidad de herramientas artísticas de IA para el público en general, brindando oportunidades de uso fuera del ámbito académico y de los artistas profesionales. A lo largo de su historia, el arte con inteligencia artificial ha planteado muchas preocupaciones filosóficas, incluidas las relacionadas con los derechos de autor, el engaño y su impacto en los artistas tradicionales, incluidos sus ingresos.
Se han desarrollado muchos mecanismos para crear arte con IA, incluida la generación procesal de imágenes "basada en reglas" utilizando patrones matemáticos, algoritmos que simulan pinceladas y otros efectos pintados, y algoritmos de aprendizaje profundo, como redes generativas adversarias (GAN) y transformadores .
Varias empresas han lanzado aplicaciones que transforman fotografías en imágenes artísticas con el estilo de conjuntos de pinturas conocidos. [62] [63]
El sitio web Artbreeder , lanzado en 2018, utiliza los modelos StyleGAN y BigGAN [64] [65] para permitir a los usuarios generar y modificar imágenes como rostros, paisajes y pinturas. [66]
Varios programas utilizan modelos de texto a imagen para generar una variedad de imágenes basadas en varias indicaciones de texto . Incluyen VQGAN+CLIP de EleutherAI que se lanzó en 2021, [67] DALL-E de OpenAI que lanzó una serie de imágenes en enero de 2021, [68] Imagen y Parti de Google Brain que se anunció en mayo de 2022, NUWA-Infinity de Microsoft , [69] [70] y Stable Diffusion , que se lanzó en agosto de 2022. [71] [72] Stability.ai tiene una interfaz web de Stable Diffusion llamada DreamStudio. [73] Stable Diffusion es un software de código fuente disponible que permite un mayor desarrollo, como complementos para Krita , Photoshop , Blender y GIMP , [74] así como la interfaz de usuario de código abierto basada en web Automatic1111 . [75] [76] [77] El principal modelo preentrenado de Stable Diffusion se comparte en Hugging Face Hub . [78]
Hay muchos otros programas de generación de arte de IA, incluidas aplicaciones móviles sencillas orientadas al consumidor y portátiles Jupyter que requieren GPU potentes para funcionar de forma eficaz. [79] Las funcionalidades adicionales incluyen "Inversión textual", que se refiere a permitir el uso de conceptos proporcionados por el usuario (como un objeto o un estilo) aprendidos de algunas imágenes. Con la inversión textual, se puede generar arte novedoso y personalizado a partir de las palabras asociadas (las palabras clave que se han asignado al concepto aprendido, a menudo abstracto) [80] [81] y extensiones/ ajustes del modelo (ver también: cabina de ensueño ).
generacion musical
La capacidad de generar música a través de medios autónomos y no programables ha sido buscada desde los días de la Antigüedad, y con los avances en inteligencia artificial, han surgido dos dominios particulares:
La creación robótica de música, ya sea a través de máquinas que tocan instrumentos o clasificando notas de instrumentos virtuales (como a través de archivos MIDI ) [82] [83]
Genera directamente formas de onda que recrean perfectamente la instrumentación y la voz humana sin necesidad de instrumentos, MIDI u organización de notas prefabricadas. [84]
Síntesis de voz
La síntesis de voz ha sido identificada como una rama popular de los medios sintéticos [85] y se define como la producción artificial del habla humana . Un sistema informático utilizado para este fin se denomina computadora de voz o sintetizador de voz y puede implementarse en productos de software o hardware . Un sistema de texto a voz ( TTS ) convierte texto en lenguaje normal en voz; otros sistemas convierten representaciones lingüísticas simbólicas como transcripciones fonéticas en el habla. [86]
El habla 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 mayor rango de salida, pero puede carecer de claridad. Para dominios de uso específicos, el almacenamiento de palabras u oraciones completas permite obtener resultados 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". [87]
Los asistentes virtuales como Siri y Alexa tienen la capacidad de convertir texto en audio y sintetizar voz. [88]
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 parecían más al habla humana y a la instrumentación musical. [89] Algunos proyectos ofrecen generaciones de voz sintética en tiempo real utilizando aprendizaje profundo, como 15.ai , una herramienta de conversión de texto a voz de aplicación web desarrollada por un científico investigador del MIT . [90] [91] [92] [93]
Generación de lenguaje natural
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 automaticen informes personalizados, así como para producir contenido personalizado para una aplicación web o móvil. También se puede utilizar para generar breves anuncios de texto en conversaciones interactivas (un chatbot ) que incluso podrían leerse mediante 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. [94] GPT2 es un transformador, un modelo de aprendizaje automático profundo introducido en 2017 y utilizado principalmente en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN). [95]
Síntesis de medios interactivos
Los medios generados por IA se pueden utilizar para desarrollar un sistema de gráficos híbrido que podría usarse en videojuegos, películas y realidad virtual, [96] 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. [97] [98] [99] La empresa de hardware informático Nvidia también ha trabajado en demostraciones de videojuegos generadas por IA, como un modelo que puede generar un juego interactivo basado en vídeos no interactivos. [100] A través de la generación de procedimientos , 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". [100]
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 "potenciales para ser utilizados para socavar la seguridad nacional, erosionar la confianza pública en nuestra democracia y otras razones nefastas". [106]
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 euros. [107] El caso generó preocupación por la falta de métodos de cifrado en los teléfonos, así como por la confianza incondicional que a menudo se otorga a la voz y a los medios de comunicación en general. [108]
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 . [109]
Usos e impactos potenciales
Las técnicas de medios sintéticos implican generar, manipular y alterar datos para emular procesos creativos en una escala mucho más rápida y precisa. [110] Como resultado, los usos potenciales son tan amplios como la propia creatividad humana, y van 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 [111] que está creciendo rápidamente con el aumento de los OTT . [112] Las organizaciones de noticias han explorado formas de utilizar la síntesis de vídeo y otras tecnologías de medios sintéticos para ser más eficientes y atractivos. [113] [114] Los peligros potenciales futuros incluyen el uso de una combinación de diferentes subcampos para generar noticias falsas , [115] enjambres de robots en lenguaje natural que generan tendencias y memes , la generación de evidencia falsa y una posible adicción al contenido personalizado y a una retirada. en mundos de fantasía generados por IA dentro de la realidad virtual. [13]
Los robots avanzados de generación de texto podrían usarse potencialmente para manipular las plataformas de redes sociales mediante tácticas como el astroturfing . [116] [117]
Un caso de uso para la generación de lenguaje natural es generar o ayudar a escribir novelas y cuentos, [119] mientras que otros desarrollos potenciales son el de editores estilísticos para emular a escritores profesionales. [120]
Las herramientas de síntesis de imágenes pueden agilizar o incluso automatizar completamente la creación de ciertos aspectos de las ilustraciones visuales, como dibujos animados , cómics y caricaturas políticas . [121] 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 reducirse a prácticamente nada y permitir la creación de "franquicias multimedia de dormitorio" donde personas singulares pueden generar resultados. indistinguibles de las producciones de mayor presupuesto por poco más que el coste de funcionamiento de su ordenador. [122] Las herramientas de creación de personajes y escenas ya no se basarán en recursos prediseñados, limitaciones temáticas o habilidades personales, sino que se basarán en ajustar ciertos parámetros y brindar suficiente información. [123]
Se ha utilizado una combinación de síntesis de voz y deepfakes para reducir automáticamente el discurso de un actor a varios idiomas sin necesidad de volver a filmar ni tomar clases de idiomas. [122] Las empresas también pueden utilizarlo para la incorporación de empleados, aprendizaje electrónico, explicaciones y videos instructivos [124]
También se teme un aumento de los ciberataques debido a que los métodos de phishing , catfishing y social hacking se automatizan más fácilmente mediante nuevos métodos tecnológicos. [108]
En teoría, los robots de generación de lenguaje natural combinados con redes de síntesis de imágenes pueden usarse para obstruir 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 aparentemente legítimos. [125]
Se ha especulado sobre el uso de deepfakes para crear actores digitales para futuras películas. Humanos construidos/alterados digitalmente ya se han utilizado en películas anteriormente, y los deepfakes podrían contribuir a nuevos desarrollos en el futuro cercano. [126] La tecnología amateur deepfake 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 , [127] y técnicas similares a las utilizadas por Se utilizaron deepfakes para la actuación de la princesa Leia en Rogue One . [128]
Las GAN se pueden utilizar para crear fotografías de modelos de moda imaginarios, sin necesidad de contratar un modelo, fotógrafo, maquillador o pagar un estudio y transporte. [129] 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 [130] o miembros de la familia. [131] 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 modelaje de moda , que pueden correr un mayor riesgo de ser automatizadas. [132] [133]
En 2019, Dadabots presentó una corriente de death metal generada por IA que continúa sin pausas. [134]
También es posible generar artistas musicales y sus respectivas marcas desde cero, incluida música, vídeos, entrevistas y material promocional generados por IA. Por el contrario, la música existente se puede alterar completamente a voluntad, como cambiar letras, cantantes, instrumentación y composición. [135] En 2018, utilizando un proceso de WaveNet para la transferencia de timbre musical, los investigadores pudieron cambiar géneros enteros de uno a otro. [136] Mediante el uso de inteligencia artificial, bandas y artistas antiguos pueden ser "revividos" para lanzar nuevo material sin pausa, que incluso puede incluir conciertos "en vivo" e imágenes promocionales.
La manipulación de fotografías impulsada por redes neuronales tiene el potencial de incitar a comportamientos de regímenes totalitarios y absolutistas . [137] Un gobierno o comunidad totalitaria suficientemente paranoica puede participar 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 sociedades por lo demás racionales y democráticas, ciertos grupos sociales y políticos pueden utilizar la síntesis 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 objetivas y hechos científicos como "potencialmente inventados". [55]
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