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ejemplo gan

A nadie pillará por sorpresa el hecho de que las GANs, redes generativas antagónicas, aplicadas a la creación de imágenes, están suponiendo un cambio de paradigma en sectores tan estratégicos para las STEM como es el mundo del diseño y la ilustración.

De hecho, ya lo comentamos por esta santa casa: Si tu trabajo requiere creatividad, con las nuevas IAs tienes un problema.

El artículo, por supuesto, tiene algo de amarillismo en el título, pero no deja de entrever una realidad que cada vez nos salpicará más a todos nosotros: Las IAs están haciendo un trabajo más que decente en ámbitos históricamente asociados al humano, como es el dibujo y la escritura.

Y lo mejor/peor de todo: lo están consiguiendo a pasos de gigante, y en muy poco tiempo.

Pero como en toda crisis, hay oportunidades, y una de ellas radica en el hecho de que quizás nuestro papel como creadores pase a ser el día de mañana el saber dirigir los hilos de unas IAs, que serán las encargadas del trabajo monótono de reproducir las ideas que tenemos nosotros en la cabeza.

Ya profundizaré más en esto en un próximo artículo que tengo pensado publicar, pero mientras tanto, quería aprovechar que estamos en petit comité, para repasar algunas de las últimas noticias que nos ha dejado este sector en los últimos días.

EL NEGOCIO DE LOS BANCOS DE IMÁGENES

Obviamente, ha sido democratizarse el acceso a IAs como Dalle2 o Stable Diffusion, y surgir los ya clásicos oportunistas que han visto filón en esto de crear masivamente imágenes y ponerlas a vender en plataformas de compra/venta.

A las pocas semanas de ello, tanto Shutterstock como Getty prohibieron expresamente en su POS la venta de imágenes creadas por inteligencia artificial.

¿La razón principal? La dificultad de saber a día de hoy quién tiene la propiedad de esta obra.

  • ¿Es el autor, que con sus inputs, se ha encargado de ser la cabeza pensante de ese pincel que es la IA?
  • ¿Es la IA, al ser ella la que realmente ha pintado ese cuadro?
  • ¿O es el propio motor, y por ende los desarrolladores que están detrás, los dueños de cualquiera de estas imágenes?

La Organización Mundial de Propiedad Intelectual (OMPI), por ejemplo, señala (EN) que solo las personas pueden ser autoras de obras creativas, por lo que estas creaciones basadas en IA están en una especie de limbo.

Que no hablamos de esa histórica foto viral de una selfie que se sacó un mono (EN), y que en 2018 un juez estadounidense determinó que el mono, al ser un animal, no podía tener los derechos de autor de la imagen.

Hablamos de una IA, es decir, un software creado por humanos, y esto complica enormemente el proceso de decidir quién es el propietario de la obra.

Como decía, estas dos grandes plataformas comenzaron a eliminar las fotos marcadas como creadas por IA y prohibirlas… hasta que estos días, el banco estadounidense parece haber llegado a un acuerdo con OpenAI (EN) para integrar Dall-e en su plataforma.

El movimiento puede verse de varias maneras:

  • Por un lado, de pronto, se abre un negocio muchísimo más lucrativo para un banco de imágenes como Shutterstock, y es que se saltan al intermediario (el humano). Al llegar a un acuerdo con una de las grandes plataformas de GANs, los ingresos seguramente se repartirán muchísimo más «eficazmente» entre ambas partes, dejando a sus creadores de contenido humanos fuera del contrato.
  • Por otro lado, y para no levantar ampollas, Shutterstock ha creado un «Fondo para Contribuidores», en el que se espera que se compense a todos los artistas cuyos trabajos han servido y servirán para entrenar estas IAs.

Un tenso juego en el que el artista, se mire por donde se mire, quedará en muy mala posición, ya que ya no solo le tocará ahora competir contra una máquina capaz de generar automáticamente miles de ilustraciones, sino que además sigue teniendo expresamente prohibido el uso de la IA como herramienta, jugando por tanto en desigualdad de oportunidades.

EL NEGOCIO DE LA EXPLOTACIÓN ILÍCITA DE LAS IAS

Pero claro, hay negocio en esto de usar una máquina para generar contenido.

Ahí tenemos buena parte de la comunidad SEO, auténtica lacra de Internet al llenar sistemáticamente la red de contenido basura con el único fin de monetizarse, que han corrido raudos y veloces a exprimir al máximo estas tecnologías con el afán, nuevamente, de ahorrarse el coste del copywriter, y poder sacar webs automáticas como churros para seguir inundando las SERPs de más basura.

Y el otro día por Business Insider (EN) alertaban de que cada vez más supuestas páginas corporativas estaban haciendo uso de fotos de personas falsas (generadas por IA) para dotar de una apariencia de organización a proyectos donde en la mayoría de los casos solo hay una o dos personas detrás.

Eso sin olvidarnos de las campañas de phishing, por supuesto, que han encontrado filón en esto de crear personas falsas para engañar a las víctimas.

De nuevo, un ejemplo más de picaresca.

EL NEGOCIO DE IDENTIFICAR LOS CONTENIDOS GENERADOS POR LAS IAS

Llegamos a la guinda del pastel:

A sabiendas de que hay mucho interés en explotar, para bien y para mal, este tipo de herramientas, ¿qué podemos hacer, como usuarios y como administradores de plataformas, para identificar el contenido generado por IAs del que es real y/o ha sido creado por humanos?

La respuesta, en parte, ya la di en aquel tutorial sobre cómo identificar deepfakes, ya que las herramientas de generación de ultrafalsificaciones adolecen de los mismos artefactos que adolecen las GANs en sus creaciones.

Principalmente, y en el caso de rostros, además de tener problemas para generar caras desiguales, y cometer habitualmente fallos visuales en elementos tan complejos de pintar como son los pelos, el resultado de la mayoría de estas imágenes de supuestos humanos tienen en común que son «personas sin alma». Que tienen la vista perdida, impersonal.

Algo que nuestro ojo está muy bien entrenado, a poco que nos paremos y nos fijemos en las imágenes.

¿Quieres un ejemplo? Por aquí te dejo varias supuestas personas creadas ahora mismo, para preparar este artículo, con ThisPersonNotExist (EN):

¿Te das cuenta que todos tienen como la mirada apagada? Como si no hubiera nada más detrás (porque realmente no hay nada).

Estos mismos artefactos son los que sistemas como los de LinkedIn (EN) están empezando a aplicar en sus herramientas de identificación de cuentas falsas:

Nuestro nuevo modelo basado en aprendizaje profundo verifica de manera proactiva las cargas de fotos de perfil para determinar si la imagen es generada por IA utilizando tecnología de punta diseñada para detectar artefactos de imagen sutiles asociados con el proceso de generación de imágenes sintéticas basado en IA sin realizar reconocimiento facial o análisis biométricos.

Y también los que se espera que estén desarrollando la C2PA (la Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido) para ayudar a plataformas de bancos de imágenes como las anteriormente citadas a identificar el contenido generado por IA del que simplemente ha sido generado por un humano.

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