La clave está en las Community Notes, una herramienta de la plataforma para etiquetar contenidos que no son lo que dicen ser.
Elon Musk reveló que tiene la solución para combatir las noticias falsas y los deepfakes en X/Twitter.
Las estafas realizadas con deepfakes están a la orden del día. Gracias a los avances de la tecnología y los desarrollos con inteligencia artificial, cada día más gente es engañada por videos que muestran a personas que no son quienes dicen ser.
A este problema se le suman la difusión por redes sociales de noticias falsas, con diferentes propósitos. Desde campañas políticas, pasando por difamación, hasta propaganda de guerra, las fake news invadieron hace años las plataformas como Twitter, ahora llamada X.
Sin embargo, Elon Musk, nuevo dueño de la red social de microblogging, afirmó esta semana que tiene la solución contra este flagelo.
El CEO de Tesla reveló que ya existe una herramienta para vencer las estafas de deepfake y la difusión de las noticias falsas. Musk lo afirmó citando un tuit de Community Notes, una función de la aplicación X que ofrece correcciones a las publicaciones, a menudo advirtiendo a los lectores sobre información falsa o engañosa en ellas o simplemente proporcionando actualizaciones.
Community Notes lanzó recientemente una actualización que incluye mejoras en la coincidencia de imágenes. Ayudará a mostrar esta notas de aclaración en un mayor número de publicaciones, aproximadamente un 30% más, que contengan imágenes similares o idénticas.
Elon Musk comentó esta actualización: “Esto debería marcar una gran diferencia a la hora de derrotar a los deepfakes”.
El tuit de Musk fue bien recibido por los usuarios de la red social, quienes aprovecharon para reclamarle que a veces las Community Notes no son suficientes y que la plataforma debería ponerse más dura para combatir las fake news y los videos deepfake que promocionan estafas.
¿Qué son los Deepfakes?
Los deepfakes son un tipo de contenido multimedia generado por algoritmos de aprendizaje automático que pueden reemplazar el rostro, la voz, o incluso el cuerpo de una persona, insertarlo en un clip de video y hacerlo actuar o interactuar de acuerdo a lo que desee quien lo programa.
Esto se logra mediante la recopilación de datos de imágenes y videos de la persona a ser sustituida y luego se utiliza para entrenar el modelo de inteligencia artificial. Una vez que el modelo está entrenado, se puede superponer el rostro de la persona en el cuerpo de otra, en un video, o crear diálogos que parezcan auténticos pero que, en realidad, son generados por la IA.
