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julio 20, 2024

Audios creados con inteligencia artificial: ¿Cómo detectarlos?

 Audios creados con inteligencia artificial: ¿Cómo detectarlos?

Los audios creados con inteligencia artificial se han convertido en una herramienta poderosa, pero también en un potencial riesgo. Imagínese recibir una llamada de un ser querido pidiéndole ayuda urgente. Si la voz suena exactamente como la de esa persona, ¿cómo saber si es real o un audio generado con IA?

La solución de Meta: AudioSeal

Meta ha desarrollado una innovadora solución para este problema llamada AudioSeal. Este sistema de análisis de audios creados con inteligencia artificial, emplea dos redes neuronales: una para añadir marcas de agua invisibles en los audios, y otra para detectar esas señales. Estas marcas son indetectables para el oído humano, pero permiten identificar si un audio ha sido manipulado o generado por inteligencia artificial. Lo más impresionante es que AudioSeal es eficaz incluso en audios largos o editados.

El sistema actual conocido como WavMark presenta ciertas limitaciones, como la inserción de marcas en intervalos de un segundo, lo que lo hace menos efectivo para audios cortos y más vulnerable a ediciones. Además, la detección es lenta y no se puede realizar en tiempo real. Un audio de una hora, por ejemplo, requiere analizar 3.600 segundos de contenido, lo que resulta impráctico.

La efectividad de AudioSeal para los audios creados con inteligencia artificial

La efectividad de AudioSeal para los audios creados con inteligencia artificial
La detección de audios creados con inteligencia artificial será crucial para mantener la confianza

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AudioSeal mejora estos aspectos mediante un generador que inserta marcas de agua de forma aleatoria en cada sección del audio y un detector que evalúa la probabilidad de la presencia de una marca en cada muestra del audio. Este enfoque permite detectar fragmentos de audio sintético dentro de audios largos, incluso si han sido editados. Meta explica:

«A diferencia de los métodos convencionales que se basan en algoritmos de descodificación complejos, el enfoque de detección localizada de AudioSeal facilita una identificación más rápida y eficiente. Este sistema incrementa la velocidad de detección hasta 485 veces más en comparación con las técnicas previas, haciéndolo ideal para aplicaciones a gran escala y en tiempo real.«.

Implementación y desafíos

AudioSeal está disponible en GitHub con licencia comercial, permitiendo que cualquier persona o institución lo implemente en sus sistemas. Sin embargo, la efectividad de esta herramienta depende de su adopción en los sistemas de generación de audio sintético. Además, Meta ha identificado que cuanto más se divulgue sobre el algoritmo de detección, más vulnerable se vuelve el sistema. Si un atacante entiende a fondo cómo funciona AudioSeal, podría potencialmente eludir la detección.

¿Cuáles son las ventajas de AudioSeal?

  1. Detección rápida y eficaz: A diferencia de los métodos tradicionales de audios creados con inteligencia artificialque dependen de complejos algoritmos de descodificación, el enfoque de detección localizada de AudioSeal permite identificar audios manipulados de manera mucho más rápida y eficiente. Esto mejora la velocidad de detección hasta 485 veces en comparación con los métodos anteriores.
  2. Eficiencia en audios largos y editados: AudioSeal es capaz de detectar fragmentos de audio sintético incluso en audios largos o que han sido editados. Esto es posible gracias a su generador de marcas de agua aleatorias y su detector de alta precisión, lo que garantiza una detección robusta y confiable.
  3. Adecuado para aplicaciones a gran escala y en tiempo real: La capacidad de AudioSeal para realizar detecciones de manera rápida y eficaz lo hace ideal para aplicaciones que requieren análisis a gran escala y en tiempo real, como sistemas de seguridad y monitoreo de comunicaciones.

En resumen, la tecnología de audios creados con inteligencia artificial ofrece grandes ventajas, pero también plantea serios desafíos de seguridad. La propuesta de Meta con AudioSeal representa un avance significativo en la detección de audios manipulados, pero su éxito dependerá de la adopción generalizada y de mantener la integridad del sistema ante posibles ataques. La comunidad tecnológica y las instituciones deben colaborar para asegurar que herramientas como esta sean eficaces y robustas, protegiendo así a los usuarios de posibles fraudes y malentendidos.

En última instancia, la detección de audios creados con inteligencia artificial será crucial para mantener la confianza en las comunicaciones digitales, un aspecto cada vez más importante en nuestra sociedad altamente conectada. AudioSeal podría ser una pieza clave en esta lucha, siempre y cuando se implemente de manera adecuada y se mantenga segura contra aquellos que intentan burlar el sistema.

Leonardo Pedraza

Soy Leonardo, redactor especializado en noticias de tecnología y negocios. Te brindo insights para optimizar e impulsar tu empresa.

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