Fake videos of real people -- and how to spot them | Supasorn Suwajanakorn

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TED


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Traductor: Paula Motter Revisor: Analia Padin
00:12
Look at these images.
0
12876
1151
Observen estas imágenes y díganme cuál de estos es el Obama verdadero.
00:14
Now, tell me which Obama here is real.
1
14051
2635
00:16
(Video) Barack Obama: To help families refinance their homes,
2
16710
2861
(Vídeo) Barack Obama: Ayudar a las familias a refinanciar sus casas,
00:19
to invest in things like high-tech manufacturing,
3
19595
2647
invertir en producción de alta tecnología,
00:22
clean energy
4
22266
1159
en energía no contaminante
00:23
and the infrastructure that creates good new jobs.
5
23449
2779
y en infraestructura que genera puestos de trabajo.
00:26
Supasorn Suwajanakorn: Anyone?
6
26647
1484
Supasorn Suwajanakorn: ¿Alguien lo sabe?
00:28
The answer is none of them.
7
28155
1874
La respuesta es ninguno.
00:30
(Laughter)
8
30053
1114
(Risas)
00:31
None of these is actually real.
9
31191
1786
Ninguno es el verdadero.
00:33
So let me tell you how we got here.
10
33001
1840
Les diré cómo llegamos a este punto.
00:35
My inspiration for this work
11
35940
1578
Para este trabajo, me inspiré en un proyecto
00:37
was a project meant to preserve our last chance for learning about the Holocaust
12
37542
5411
destinado a preservar nuestra última oportunidad de saber del Holocausto
00:42
from the survivors.
13
42977
1768
a través de sus sobrevivientes.
00:44
It's called New Dimensions in Testimony,
14
44769
2627
Se llama "Nuevas dimensiones en testimonio",
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and it allows you to have interactive conversations
15
47420
3126
y permite mantener una conversación interactiva
00:50
with a hologram of a real Holocaust survivor.
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50570
2556
con el holograma de un verdadero sobreviviente del Holocausto.
00:53
(Video) Man: How did you survive the Holocaust?
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53793
1966
(Vídeo) Hombre: ¿Cómo sobrevivió al Holocausto?
00:55
(Video) Hologram: How did I survive?
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55783
1668
(Vídeo) Holograma: ¿Cómo sobreviví?
00:57
I survived,
19
57912
1807
Sobreviví
01:00
I believe,
20
60419
1527
posiblemente porque la Providencia velaba por mí.
01:01
because providence watched over me.
21
61970
3023
01:05
SS: Turns out these answers were prerecorded in a studio.
22
65573
3454
SS: Estas respuestas fueron previamente grabadas en un estudio.
01:09
Yet the effect is astounding.
23
69051
2452
Sin embargo, el efecto es impresionante.
01:11
You feel so connected to his story and to him as a person.
24
71527
3619
Sentimos una conexión estrecha con su historia y con él como persona.
01:16
I think there's something special about human interaction
25
76011
3301
Pienso que la interacción humana tiene algo especial.
01:19
that makes it much more profound
26
79336
2757
Es mucho más profunda y personal
01:22
and personal
27
82117
2198
01:24
than what books or lectures or movies could ever teach us.
28
84339
3485
que lo transmitido a través de libros, clases o películas.
01:28
So I saw this and began to wonder,
29
88267
2425
Cuando vi esto empecé a preguntarme:
01:30
can we create a model like this for anyone?
30
90716
2810
¿es posible crear un modelo como este con cualquier persona,
01:33
A model that looks, talks and acts just like them?
31
93550
2975
un modelo que se vea, hable y actúe como la persona real?
01:37
So I set out to see if this could be done
32
97573
2007
Así que decidí intentarlo,
01:39
and eventually came up with a new solution
33
99604
2310
y finalmente se me ocurrió una solución
01:41
that can build a model of a person using nothing but these:
34
101938
3220
para construir el modelo de una persona utilizando solo esto que vemos aquí:
01:45
existing photos and videos of a person.
35
105747
2214
fotos y vídeos de esa persona.
01:48
If you can leverage this kind of passive information,
36
108701
2617
El hecho de poder usar información que ya existe,
01:51
just photos and video that are out there,
37
111342
2007
como fotos y vídeos que encontramos por allí,
01:53
that's the key to scaling to anyone.
38
113373
2056
es la clave para poder modelar cualquier persona.
01:56
By the way, here's Richard Feynman,
39
116119
1777
Por cierto, este es Richard Feynman,
01:57
who in addition to being a Nobel Prize winner in physics
40
117920
3413
quien, además de haber ganado el Premio Nobel de física,
02:01
was also known as a legendary teacher.
41
121357
2453
también fue un legendario profesor.
02:05
Wouldn't it be great if we could bring him back
42
125080
2198
¿No sería maravilloso poder rescatarlo
02:07
to give his lectures and inspire millions of kids,
43
127302
3265
para que diera sus clases e inspirara a millones de jóvenes,
02:10
perhaps not just in English but in any language?
44
130591
2992
no solo en inglés, sino en otros idiomas?
02:14
Or if you could ask our grandparents for advice and hear those comforting words
45
134441
4602
O poder pedir consejos a nuestros abuelos y oír esas palabras reconfortantes
02:19
even if they're no longer with us?
46
139067
1770
aunque ya no estén con nosotros.
02:21
Or maybe using this tool, book authors, alive or not,
47
141683
3396
O quizá con esta herramienta los escritores, vivos o no,
02:25
could read aloud all of their books for anyone interested.
48
145103
2937
podrían leer sus libros en voz alta a quienes estén interesados.
02:29
The creative possibilities here are endless,
49
149199
2437
Las posibilidades creativas son infinitas
02:31
and to me, that's very exciting.
50
151660
1713
y, en mi opinión, esto es sumamente interesante.
02:34
And here's how it's working so far.
51
154595
2002
Les mostraré cómo funciona por ahora.
02:36
First, we introduce a new technique
52
156621
1667
Primero, usamos una nueva técnica para reconstruir un rostro en 3D
02:38
that can reconstruct a high-detailed 3D face model from any image
53
158312
4572
con un alto nivel de detalle a partir de cualquier imagen,
02:42
without ever 3D-scanning the person.
54
162908
2119
sin haber hecho nunca un escaneo en 3D de la persona.
02:45
And here's the same output model from different views.
55
165890
2642
Este es el mismo modelo obtenido, visto desde distintos ángulos.
02:49
This also works on videos,
56
169969
1502
Se puede hacer lo mismo con vídeos,
02:51
by running the same algorithm on each video frame
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171495
2852
ejecutando el mismo algoritmo en cada cuadro del vídeo
02:54
and generating a moving 3D model.
58
174371
2222
y generando un modelo móvil en 3D.
02:57
And here's the same output model from different angles.
59
177538
2772
Aquí vemos el mismo modelo obtenido, desde distintos ángulos.
03:01
It turns out this problem is very challenging,
60
181933
2534
Esta técnica presenta numerosos desafíos,
03:04
but the key trick is that we are going to analyze
61
184491
2525
pero el truco consiste en analizar de antemano
03:07
a large photo collection of the person beforehand.
62
187040
2966
una gran colección de fotos de la persona.
03:10
For George W. Bush, we can just search on Google,
63
190650
2539
Si la persona es George W. Bush, basta con buscar en Google.
03:14
and from that, we are able to build an average model,
64
194309
2499
De allí se puede construir un modelo de base,
03:16
an iterative, refined model to recover the expression
65
196832
3111
perfeccionado iterativamente para recuperar la expresión
03:19
in fine details, like creases and wrinkles.
66
199967
2336
en sus detalles finos,
como las arrugas y líneas de expresión.
03:23
What's fascinating about this
67
203326
1403
Lo fascinante es que la colección de fotos
03:24
is that the photo collection can come from your typical photos.
68
204753
3423
puede hacerse a partir de fotos comunes de la persona,
03:28
It doesn't really matter what expression you're making
69
208200
2603
cualquiera sea la expresión de su rostro o el lugar donde se tomó la foto.
03:30
or where you took those photos.
70
210827
1885
03:32
What matters is that there are a lot of them.
71
212736
2400
Lo que importa es que haya gran cantidad.
03:35
And we are still missing color here,
72
215160
1736
Pero todavía nos falta el color,
03:36
so next, we develop a new blending technique
73
216920
2348
así que a desarrollamos una nueva técnica de mezcla
03:39
that improves upon a single averaging method
74
219292
2836
que funciona mejor que un simple promedio
03:42
and produces sharp facial textures and colors.
75
222152
2818
y produce texturas y colores faciales definidos.
03:45
And this can be done for any expression.
76
225779
2771
Y esto se puede aplicar a cualquier expresión.
03:49
Now we have a control of a model of a person,
77
229485
2499
Ahora podemos controlar el modelo de una persona,
03:52
and the way it's controlled now is by a sequence of static photos.
78
232008
3795
a través de una secuencia de fotos estáticas.
03:55
Notice how the wrinkles come and go, depending on the expression.
79
235827
3126
Observen cómo aparecen y desaparecen las líneas del rostro según la expresión.
04:00
We can also use a video to drive the model.
80
240109
2746
También se puede usar un vídeo para manejar el modelo.
04:02
(Video) Daniel Craig: Right, but somehow,
81
242879
2593
(Vídeo) Daniel Craig: Sí, pero de alguna manera,
04:05
we've managed to attract some more amazing people.
82
245496
3771
logramos atraer más gente increíble.
SS: Y aquí tenemos otra demo entretenida.
04:10
SS: And here's another fun demo.
83
250021
1642
04:11
So what you see here are controllable models
84
251687
2246
Estos son modelos controlables de personas
04:13
of people I built from their internet photos.
85
253957
2444
que construí a partir de fotos disponibles en la web.
04:16
Now, if you transfer the motion from the input video,
86
256425
2904
Trasladando el movimiento del vídeo original,
04:19
we can actually drive the entire party.
87
259353
2152
podemos manejar todos los modelos juntos.
04:21
George W. Bush: It's a difficult bill to pass,
88
261529
2172
George W. Bush: No es una ley fácil de aprobar
04:23
because there's a lot of moving parts,
89
263725
2303
porque es un tema muy complejo
04:26
and the legislative processes can be ugly.
90
266052
5231
y los procesos legislativos a veces son difíciles.
04:31
(Applause)
91
271307
1630
(Aplausos)
04:32
SS: So coming back a little bit,
92
272961
1837
SS: Retomando lo anterior,
04:34
our ultimate goal, rather, is to capture their mannerisms
93
274822
3191
nuestro objetivo principal es captar los gestos típicos
04:38
or the unique way each of these people talks and smiles.
94
278037
3045
o el modo particular de hablar y sonreír de cada persona.
04:41
So to do that, can we actually teach the computer
95
281106
2313
Para lograrlo, ¿es posible enseñarle a la computadora
04:43
to imitate the way someone talks
96
283443
2222
a imitar cómo habla una persona
04:45
by only showing it video footage of the person?
97
285689
2420
con solo mostrarle vídeos de ella?
04:48
And what I did exactly was, I let a computer watch
98
288898
2577
Lo que yo hice exactamente fue mostrarle a la computadora
04:51
14 hours of pure Barack Obama giving addresses.
99
291499
3277
14 horas de vídeos con discursos de Barack Obama.
04:55
And here's what we can produce given only his audio.
100
295443
3516
Y esto es lo se puede obtener tan solo con el audio.
04:58
(Video) BO: The results are clear.
101
298983
1777
(Vídeo) BO: Los resultados son claros.
05:00
America's businesses have created 14.5 million new jobs
102
300784
4349
Las empresas en EE. UU. han creado 14,5 millones de puestos de trabajo
05:05
over 75 straight months.
103
305157
2774
en un período de 75 meses.
05:07
SS: So what's being synthesized here is only the mouth region,
104
307955
2905
SS: En este caso sintetizamos solo la parte de la boca.
05:10
and here's how we do it.
105
310884
1540
Les mostraré cómo lo hacemos.
05:12
Our pipeline uses a neural network
106
312764
1826
Nuestro sistema de datos usa una red neuronal
05:14
to convert and input audio into these mouth points.
107
314614
2936
para convertir audio e ingresarlo en estos puntos de la boca.
05:18
(Video) BO: We get it through our job or through Medicare or Medicaid.
108
318547
4225
(Vídeo) BO: Lo conseguimos mediante nuestro trabajo, Medicare o Medicaid.
05:22
SS: Then we synthesize the texture, enhance details and teeth,
109
322796
3420
SS: Luego sintetizamos la textura, mejoramos los detalles y los dientes,
05:26
and blend it into the head and background from a source video.
110
326240
3074
y lo incorporamos a la cabeza y al fondo del vídeo original.
05:29
(Video) BO: Women can get free checkups,
111
329338
1905
(Vídeo) BO: La mujer tiene derecho al chequeo gratuito.
05:31
and you can't get charged more just for being a woman.
112
331267
2968
No se le puede cobrar más solo por ser mujer.
05:34
Young people can stay on a parent's plan until they turn 26.
113
334973
3306
Los jóvenes tienen la cobertura del plan de sus padres hasta los 26.
05:39
SS: I think these results seem very realistic and intriguing,
114
339267
2952
SS: Creo que estos resultados son muy realistas y fascinantes,
05:42
but at the same time frightening, even to me.
115
342243
3173
pero al mismo tiempo son aterradores, incluso para mí.
05:45
Our goal was to build an accurate model of a person, not to misrepresent them.
116
345440
4015
Nuestra idea fue crear el modelo exacto de una persona, no tergiversarla.
05:49
But one thing that concerns me is its potential for misuse.
117
349956
3111
Pero hay algo que me preocupa, y es su potencial de ser usado indebidamente.
05:53
People have been thinking about this problem for a long time,
118
353958
2971
Este problema es motivo de preocupación hace tiempo,
05:56
since the days when Photoshop first hit the market.
119
356953
2381
desde que Photoshop entró al mercado por primera vez.
05:59
As a researcher, I'm also working on countermeasure technology,
120
359862
3801
Como investigador, también trabajo en tecnología de prevención,
06:03
and I'm part of an ongoing effort at AI Foundation,
121
363687
2942
y formo parte de "AI Foundation",
06:06
which uses a combination of machine learning and human moderators
122
366653
3397
donde combinamos el aprendizaje automático con el control humano
06:10
to detect fake images and videos,
123
370074
2144
para detectar imágenes y vídeos falsos, combatiendo mi propio trabajo.
06:12
fighting against my own work.
124
372242
1514
06:14
And one of the tools we plan to release is called Reality Defender,
125
374675
3190
Una de las herramientas que queremos lanzar se llama "Reality Defender",
06:17
which is a web-browser plug-in that can flag potentially fake content
126
377889
4039
un complemento para el navegador que detecta contenido potencialmente falso
06:21
automatically, right in the browser.
127
381952
2533
automáticamente en el buscador.
06:24
(Applause)
128
384509
4228
(Aplausos)
06:28
Despite all this, though,
129
388761
1453
Pero, aun así,
06:30
fake videos could do a lot of damage,
130
390238
1840
los vídeos falsos pueden causar un gran daño,
06:32
even before anyone has a chance to verify,
131
392102
3294
incluso antes de ser chequeados.
06:35
so it's very important that we make everyone aware
132
395420
2722
Por eso es fundamental que la gente esté al tanto de este tipo de cosas
06:38
of what's currently possible
133
398166
2007
06:40
so we can have the right assumption and be critical about what we see.
134
400197
3369
y pueda sacar las conclusiones correctas y juzgar lo que ve.
06:44
There's still a long way to go before we can fully model individual people
135
404423
5007
Todavía falta mucho para llegar a modelar completamente una persona en particular
06:49
and before we can ensure the safety of this technology.
136
409454
2786
y garantizar la seguridad de esta tecnología.
Pero estoy entusiasmado y lleno de esperanza,
06:53
But I'm excited and hopeful,
137
413097
1587
06:54
because if we use it right and carefully,
138
414708
3539
porque si esta herramienta se usa con buen juicio
06:58
this tool can allow any individual's positive impact on the world
139
418271
4309
puede permitir amplificar enormemente
el impacto positivo de cualquier persona en el mundo
07:02
to be massively scaled
140
422604
2190
07:04
and really help shape our future the way we want it to be.
141
424818
2742
y ayudarnos a forjar el futuro que queremos.
07:07
Thank you.
142
427584
1151
Gracias.
07:08
(Applause)
143
428759
5090
(Aplausos)
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