Estas nuevas herramientas podrían ayudar a proteger nuestras imágenes de la IA

Nuevas herramientas para proteger nuestras imágenes de la IA

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Las herramientas para lidiar con la manipulación de imágenes por IA no son ni perfectas ni suficientes por sí solas. Aún podrías tomar una captura de pantalla de una imagen protegida con PhotoGuard y usar un sistema de IA para editarla, por ejemplo. ¶ Crédito: Stephanie Arnett/MITTR | Pexels, Midjourney

A principios de este año, cuando me di cuenta de lo ridículamente fácil que la IA generativa ha hecho manipular las imágenes de las personas, ajusté al máximo la configuración de privacidad en mis cuentas de redes sociales y cambié mis fotos de perfil de Facebook y Twitter por ilustraciones de mí misma. La revelación llegó después de jugar con software de edición de imágenes basado en Stable Diffusion y varias aplicaciones deepfake. Con una foto de perfil tomada de Twitter y unos clics y respuestas de texto, pude generar videos deepfake pornográficos de mí misma y editar la ropa de mi foto. Como periodista mujer, he experimentado más de mi parte justa de abuso en línea. Estaba tratando de ver cuánto peor podría ser con las nuevas herramientas de IA a disposición de las personas.

Aunque el deepfake porn no consensuado se ha utilizado para atormentar a las mujeres durante años, la última generación de IA lo convierte en un problema aún mayor. Estos sistemas son mucho más fáciles de usar que las tecnologías deepfake anteriores y pueden generar imágenes que parecen completamente convincentes.

Los sistemas de AI de imagen a imagen, que permiten a las personas editar imágenes existentes mediante IA generativa, “pueden tener una calidad muy alta… porque básicamente se basan en una única imagen de alta resolución existente”, me dice Ben Zhao, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Chicago. “El resultado que se obtiene tiene la misma calidad, la misma resolución, el mismo nivel de detalle, porque a menudo [el sistema de IA] simplemente está moviendo cosas de un lugar a otro”.

Desde MIT Technology Review Ver Artículo Completo

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