La Inteligencia Artificial (IA) podría generar rostros que coincidan con las expresiones de sujetos anónimos para otorgarles privacidad, sin perder su capacidad de expresarse.
Una nueva técnica utiliza redes generativas de confrontación (GAN, por sus siglas en inglés), la tecnología detrás de las falsificaciones profundas, para hacer anónimo a alguien en una foto o video.
¿Cómo funciona? El algoritmo extrae información sobre la expresión facial de la persona al encontrar la posición de los ojos, oídos, hombros y nariz. Luego usa una GAN, entrenada en una base de datos de 1,5 millones de imágenes de caras, para crear una cara completamente nueva con la misma expresión y la combina en la foto original, conservando el mismo fondo.
El proyecto ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Noruega; sin embargo, la técnica aún es muy experimental. Funciona en muchos tipos de fotos y caras, pero aún así se dispara cuando la cara está parcialmente oculta o si gira en ángulos particulares. La técnica también es muy problemática para el video.
Esta no es la primera técnica de anonimato facial basada en IA. Un artículo publicado en febrero por investigadores de la Universidad de Albany utilizó el aprendizaje profundo para trasplantar elementos clave de las expresiones faciales de un sujeto a otra persona. Ese método requería que un donante consentido ofreciera su rostro como el nuevo lienzo para las expresiones.
Esto es mportante debido a que el anonimato facial se usa para proteger la identidad de alguien (como un denunciante) en fotos y videos. Pero las técnicas tradicionales, como el desenfoque y la pixelación, corren el riesgo de estar incompletas (es decir, la identidad de la persona se puede descubrir de todos modos) o eliminar por completo la personalidad de la persona (por ejemplo, al eliminar las expresiones faciales). Debido a que las GAN no usan la cara original del sujeto, eliminan cualquier riesgo del problema anterior. También pueden recrear expresiones faciales en alta resolución, lo que ofrece una solución para esto último.
No siempre es el malo
La técnica también demuestra una nueva propuesta de valor para las GAN, que han desarrollado una mala reputación por reducir la barrera para producir información errónea persuasiva.
Si bien este estudio se limitó a los medios visuales, por extensión, muestra cómo las GAN también podrían aplicarse al audio para anonimizar las voces.