Estas aplicaciones te ayudan a detectar imágenes y vídeos falsos desde tu móvil

Hace unos meses, Buzzfeed creó de la nada un vídeo de Barack Obama hablando sobre fake news utilizando inteligencia artificial. El objetivo era demostrar cómo de fácil es hacer decir al expresidente de los Estados Unidos lo que tú quieras y alertar a los ciudadanos de la cantidad de imágenes falsas que vemos al final del día y que tomamos como reales. "Lo he visto con mis propios ojos" ya no es sinónimo de verdad, al menos mientras que la inteligencia artificial siga usándose para falsificar una imagen o un vídeo con resultados increíblemente realistas.

Como suele suceder en estos casos, la misma tecnología que facilita la existencia de estos vídeos hiperrealistas pero falsos —lo que llamamos deepfakes—, es la que hace posible que cualquier ciudadano de a pie pueda detectarlos con un smartphone. Dos startups han desarrollado aplicaciones móviles que utilizan algoritmos para averiguar si una fotografía ha sido manipulada.

Ambas se basan en un método muy extendido para verificar la integridad de una imagen en el momento en el que se captó, según explica MIT Technological Review. Esto implica realizar docenas de controles para asegurarse de que el fotógrafo no intentó falsificar los datos de la ubicación y la marca del tiempo del dispositivo, comprobando si las coordenadas de la cámara, la zona horaria, la altitud y las redes wifi cercanas coinciden, si se refracta la luz en la imagen como lo haría para una escena tridimensional o si alguien está tomando una foto de otra foto bidimensional.

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Este enfoque es particularmente prometedor, según explica Hany Farid, profesor de informática en Dartmouth College, que lleva 20 años luchando contra las imágenes falsas. Farid está asesorando a la startup Truepic para utilizar algoritmos que verifiquen automáticamente las fotos cuando se captan. "Si una imagen de hace viral, se puede comparar con la original para verificar si se ha conservado su integridad", aseguran en el MIT. Truepic almacena las imágenes que toman sus usuarios utilizando blockchain, que combina la criptografía y las redes distribuidas para almacenar y rastrear información de manera segura.

Otra startup que está trabajando ahora para comercializar esta idea es Serelay, que realiza una serie de comprobaciones para determinar dónde se han realizado las modificaciones. La app almacena una especie de huella digital al calcular unos cien valores matemáticos de cada imagen: la compañía afirma que estos valores son suficientes para detectar incluso una edición de un solo píxel y determinar aproximadamente qué sección de la imagen se cambió.

Ambas han adoptado enfoques similares: tienen aplicaciones gratuitas para la cámara en iOS y Android y ofrecen kits de desarrollo de software para hacer que su tecnología sea accesible a las plataformas de otros. Su idea es convertir algún día su tecnología de verificación en un estándar de la industria para las cámaras digitales. Si esto se aplicara a Facebook o Snapchat la repercusión sería mayor. "Una imagen inalterada publicada en las redes sociales podría recibir automáticamente una marca de verificación, como una credencial de verificación de Twitter, lo que indica que coincide con una imagen en su base de datos", explica el MIT. ¿Tendríamos que renunciar entonces a los filtros de Instagram? Aún no se sabe.