Las fotos de arriba pueden parecer retratos o fotos de identificación comunes y corrientes, pero la realidad es mucho más compleja de lo que se ve a simple vista. Usando nuevos avances en inteligencia artificial desarrollados por los investigadores de NVIDIA, el ingeniero en informática Phillip Wang ha creado el sitio web This Person Does Not Exist (Esta persona no existe). Así es: ninguna de las “personas” que aparecen en las fotos es real.
Wang, quien compartió su trabajo en el grupo de Facebook llamado Artificial Intelligence & Deep Learning, creó el sitio para concientizar a la gente sobre la tecnología. “Los rostros son verdaderamente significativos para nuestra cognición, así que decidí poner a prueba ese modelo específico preentrenado”, escribió Wang. “Cada vez que actualices el sitio, la red generará una nueva imagen facial a partir de un vector de 512 dimensiones.”
El sitio usa StyleGANs, que combina imágenes artificiales de manera impecable. Hasta hace poco, la tecnología no era lo suficientemente avanzada para crear imágenes realistas y de buena calidad. Todo cambió cuando NVIDIA publicó su investigación demostrando que era posible crear una imagen de hasta 1024×1024. Ya entrenado el generador, los resultados son fotos falsas que lucen tan realistas como un retrato común y corriente. Basta hacer clic en el botón de actualización de tu navegador para ver una secuencia interminable de caras, todas generadas por computadora.
No hay duda de que el uso de modelos generados por computadora está creciendo exponencialmente (incluso existe una modelo CGI en Japón con decenas de miles de fans de Instagram). Estos avances tecnológicos empiezan a tener aplicaciones positivas como, por ejemplo, en la realidad virtual y en los videojuegos; sin embargo, es necesario tener en cuenta que también hay una creciente preocupación por la seguridad. En manos de las personas equivocadas, estas imágenes realistas podrían ser utilizadas en engaños o para promover noticias falsas.
Conoce más sobre la ciencia detrás del sitio en este artículo sobre StyleGANs.
h/t: [Inverse]
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