Esta nueva tecnología amenaza el derecho a la propia imagen y el derecho al honor y las principales afectadas de los vídeos ‘deepfake’ son las mujeres
Es posible que, si estamos al corriente de las nuevas tecnologías, hayamos escuchado estos últimos años el concepto de deepfake en programas de televisión, en periódicos o en Internet. Los vídeos denominados deepfake son aquellos en los que, usando como base un vídeo ya existente en el que aparece una persona, se puede sustituir la cara, la voz e incluso los gestos de esta para que así parezca que hace o dice otra cosa a lo que se decía en el vídeo original. Basta decir que esta tecnología es sumamente peligrosa para los derechos inherentes a cualquier persona como pueden ser el derecho a la propia imagen y el derecho al honor.
Desde el momento en el que se empezaron a crear este tipo de vídeos mediante Inteligencia Artificial, ha habido una gran polémica. Y es que, el origen de los deepfake, parte de una vulneración de derechos fundamentales. El término ‘deepfake’ proviene de las palabras inglesas deep learning (aprendizaje profundo) y fake (falso) y tiene su origen en el alias del hacker que creó y popularizó esta tecnología. Este usuario se dedicaba a subir a un foro de la red social Reddit una serie de vídeos porno editados en los que sustituía las caras de las actrices porno por las de actrices famosas como Emma Watson, Natalie Portman o Jessica Alba.
Esta tecnología está en manos de cualquiera puesto que, a día de hoy, existen multitud de aplicaciones y programas gratuitos para realizar deepfakes que cualquiera con conexión a Internet puede descargar. Además, no es necesario un gran conocimiento de informática o del programa en cuestión para hacer estos vídeos falsos, sino que lo único que se necesita es un poco de tiempo y paciencia.
Los ‘deepfakes’ están afectando mayoritariamente a las personas que tienen una gran presencia pública como políticos, actrices y cantantes entre muchos otros. Hace unos meses el famoso rapero Jay-Z interponía una demanda al canal de YouTube “Vocal Synthesis” porque estos habían creado un deepfake de audio del rapero en el que mediante Inteligencia Artificial hicieron que éste recitaba a Shakespeare.
De todos modos, son las mujeres las que más se están viendo afectadas por estos vídeos falsos. En un artículo de Business Insider se recoge un estudio realizado por Deeptrace, en el que afirman que en 2019 existían alrededor de 15.000 vídeos deepfake en la red y un 96% de estos eran vídeos pornográficos. Esto es, hace un año había 14.400 vídeos de pornografía involuntaria. Este mismo estudio demuestra que de 2018 a 2019 hubo un aumento de 7.000 vídeos deepfake, por lo que podríamos vaticinar que ya figuran, por lo menos, más de 20.000 vídeos de este tipo en Internet y que la mayoría siguen afectando a los derechos de las mujeres.
En este caso los derechos que se ven vulnerados son el derecho al honor y a la imagen propia, que se encuentran catalogados en España como derechos fundamentales al estar recogidos en el artículo 18 de la Constitución Española y regulados en la “Ley Orgánica 1/1982, de 5 de mayo, sobre protección civil del derecho al honor, a la intimidad personal y familiar y a la propia imagen”. La LO 1/1982 dice expresamente en su artículo 7 que se considerarán intromisiones ilegítimas “la captación, reproducción o publicación por fotografía, filme o cualquier otro procedimiento, de la imagen de una persona en lugares o momentos de su vida privada o fuera de ellos” (art. 7.5) y “la utilización del nombre, de la voz o de la imagen de una persona para fines publicitarios, comerciales o de naturaleza análoga” (art. 7.6) siempre y cuando no sea para la realización de una caricatura (art. 8.2.b) de dichas personas. Por todo ello, y al entender que la pornografía involuntaria no encaja de ninguna manera en la clasificación de ‘caricatura’, podemos concluir que estos vídeos vulneran los derechos de imagen y del honor de las mujeres que salen en ellos.
Esto, sumado a la cada vez más complicada detección de vídeos generados por Inteligencia Artificial y a la dificultad de eliminar información de la red, puede llegar a tener graves consecuencias. Ejemplo de la dificultad de detección de los deepfake es el intento de Facebook de encontrar un algoritmo que detectase estos mediante un concurso abierto al público. De un total de 35.000 algoritmos que se presentaron, el mejor tenía un porcentaje de acierto del 65%.
A la vista de todo ello y aunque no exista aún una tecnología que pueda hacer frente a esta creciente problemática, la Unión Europea ya está tomando cartas en el asunto. La UNICRI (Instituto Interregional de Investigación sobre Justicia y Crimen de las Naciones Unidas) junto a Trend Micro pide en su informe “Malicious uses and abuses of artificial intelligence” a las instituciones europeas que empiecen a actuar para evitar los -cada vez más cercanos- peligros de esta tecnología.
