No es nuevo este desarrollo de rostros GAN, pero en tiempos de Inteligencia Artificial se volvió a mencionar su nombre. Adelantado para su época, pero hoy es un peligro latente.

En medio de importantes desarrollos como las inteligencias artificiales aplicadas a diversos campos, se volvió a hablar de un “viejo conocido”. Este fue el caso de GAN, un software desarrollado en 2014 por la firma de seguridad ESET.

GAN, en sus silgas traducidas al Español, significa “Redes Generativas Adversarias”, lo cual significa que a partir de rostros reales y una serie de programaciones, puede crear nuevas caras que nunca antes hayan existido ni existan actualmente, con base en una serie de modificaciones.

Como se puede visualizar en la anterior imagen, una serie de fotografías “repetidas” consta de múltiples ejemplares capaces de modificar el rostro hasta hacerlo irreconocible con respecto al original.

Si bien el desarrollo cuenta con importantes ventajas como, por ejemplo, para empresas publicitarias que desean «exhibir» su nuevo maquillaje o mostrar un proyecto de construcción sin necesidad de tener que pagarle a modelos reales, puede emplearse e, incluso, reducir costos.

No obstante, también se alerta sobre peligros como la falsificación de identidad, pues recreando un rostro GAN es posible crear perfiles en redes sociales o aplicaciones de compra para simular ser una persona o usuario de plataformas de transporte y, al mismo tiempo, cometer delitos.

Otro de los daños que puede generar un rostro GAN es que es capaz de simular escenarios reales con personas distintas, lo cual para autoridades de investigación puede llegar a ser dispendioso y difícil de identificar.

ESET, desarrolladora, incluso llego a afirmar:

«La creación de rostros similares a los de personas públicas, como pueden ser celebridades, pueden facilitar los fraudes de robo o suplantación de identidad. Pensemos en el reconocimiento facial como método de autenticación y las posibilidades que ofrecen los rostros GAN como instrumento para sortear este método de autenticación y acceder a la cuenta de un tercero. Vale la pena mencionar también que si bien muchos métodos de reconocimiento facial no funcionan bien cuando las imágenes son de baja resolución, estudios han demostrado que la tecnología GAN ha demostrado ser efectiva para mejorar la precisión de las tecnologías de reconocimiento facial ante estos escenarios. Por otra parte, también es importante mencionar que las empresas están al tanto de los riesgos y están desarrollando funcionalidades para detectar estas imágenes falsas. LinkedIn, por ejemplo, anunció en 2022 nuevas funcionalidades que utilizan Inteligencia Artificial (IA) para identificar perfiles que utilizan generadores de imágenes sintéticas mediante IA».

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