Hace ya una eternidad —vale, no son más que unos años, pero en el mundo de la tecnología puede parecer una eternidad—, los investigadores fueron capaces de crear una Inteligencia Artificial, llamada StyleGAN, que generaba personas que no existían. El objetivo de este proyecto era bastante sencillo, y consistía en darle a una inteligencia artificial dos fotografías de dos personas que existen —o no— y crear una persona que no existe pero que mezcla rasgos de las dos, haciendo que para cualquier observador esa nueva persona sea totalmente real. Muy difícil de diferenciar de una persona real “de verdad”, que tendremos que empezar a enfatizar.
Tal vez sean otra persona, o tal vez sean solamente una Inteligencia Artificial pensada para charlar con ella, resolverte problemas o ayudarte a configurar algo. Vamos, un tradicional Chat-Bot conversacional vestido de largo con un modelo humano suficientemente veraz que no existe.
Algo parecido a como, en la popular serie Altered Carbon, las personas cambian de funda inyectando su yo en forma de pastilla de chip que lleva tu personalidad. Es decir, una funda artificial mejorada que parece ser humano, pero que realmente no lo es, controlada por un software que es “Human”, pero que podría ser “IA”. De hecho, las IA juegan un papel muy chulo en este futuro distópico pintado por esta maravilla de serie llamada Carbono alterado, o Altered Carbon, que si no has visto, te más que recomiendo si te gusta la ciencia ficción.
El caso es que, volviendo a nuestras IAs de hoy en día, y dejando las IA del futuro distópico ese que va a acabar con nosotros dentro de unos años, a principios de este 2022 se hizo un experimento bastante curioso con esas personas creadas por Inteligencia Artificial. El estudio, que se publicó en un artículo titulado «AI-synthesized faces are indistinguishable from real faces and more trustworthy» («Las caras sintetizadas con Inteligencia Artificial son indistinguibles de las caras reales y dan más confianza a las personas»), realiza tres curiosos experimentos para saber si los seres humanos somos capaces de reconocer qué caras son reales y cuáles creadas con IA.
Vale, si estás leyendo esto en esta sección, seguro que ya puedes aventurarte a pronosticar los resultados, pero es que el que aciertes en tu suposición es más que significativo del mundo en el que nos encontramos, donde hasta el carrete de las fotos de tu teléfono móvil lleva inteligencia artificial para reconocer a qué razas de perros has hecho fotografías —fíjate la cantidad de datos que le estamos dando a estas compañías—.
Pues bien, el primer experimento consistía en, de las 800 caras de la base de datos, enseñar 128 caras (creadas por IA y reales) a 315 personas, y el resultado medio de acierto de cada cara, es decir, acertar si era real o sintética, fue de 48,2%. Lo que deja claro que en cada cara, de media, se fallaba más que se acertaba a reconocerla. Y este dato es brutal, porque un chimpancé dando golpes a una tecla de S y otra R con los ojos cerrados, debería haber acertado el 50% (así es la estadística), pero no. Por debajo del mono aleatorio quedaron los humanos fijándose con cuidado en cada fotografía.
¡Qué trilera esta IA que nos consigue confundir hasta con las caras de verdad! ¿O es que ya vemos tantas caras de mentira en las fotografías de las portadas de las revistas y las redes sociales como Instagram, donde todos somos guapos, que se nos ha olvidado ya cómo somos las personas? ¿Ya no estamos acostumbrados a ver a la gente con sus orejas, sus granos, sus pelos mal afeitados y esas imperfecciones que nos hacen tan únicos y diferentes?
Lo cierto es que es así, y en la foto de arriba, podéis ver con (R) si es una cara Real y con (S) si es una cara Sintética hecha por IA, y delante el porcentaje de acierto de los humanos reconociendo si era R o S. Como veis, hay algunas que nos parecen muy reales y otras muy sintéticas, pero las más de las veces no las reconocemos.
Pues nada, vamos a darle otra vuelta de tuerca, y hacemos el experimento número 2. Vamos a entrenar al Humano diciéndole en cada interacción si acierta o falla. Esto le hará pensar más su decisión en base a los fallos o aciertos anteriores. Y el resultado mejoró, llegando hasta el 59% de acierto, pero aún muy lejos de tener una selección fiable de un 95% o similar. Para ello, se probó con 128 caras por cada persona de prueba, y un total de 215 personas. Así que un proceso de entrenamiento como este dejó que más del 41% de las veces, de media, se fallará al saber si era real o creada por AI.
Difícil de discernir, parece el mundo que viene. Pero lo que más me impactó, al final, fue el tercer experimento, donde se hablaba de “confianza”. ¿Qué grado de confianza te inspira esta cara, siendo el 0 ninguna y el 7 mucha? Y el resultado te hará explotar la cabeza, porque las caras sintéticas generan mucha más confianza que las de las personas reales.
Es normal que las empresas, viendo estos resultados, quieran empezar a poner a personas creadas por IA en los puntos de atención de clientes. No se van a enfadar, no tienen ego, son programables, siempre van a dar los resultados dentro de los límites del entrenamiento, y además son más confiables. ¿O no? Ya veremos, que hay mucho que analizar aún sobre la explicabilidad del aprendizaje de una IA que puede llevarnos a cosas no deseadas.
Lo cierto es que el mundo en el que estamos es este, y uno de los experimentos para crear personas que no existen ha sido aprender de los escritores y ver si son capaces de hacer lo que los autores de nuestras novelas favoritas quieren de nosotros: imaginar y ver en nuestra mente cómo son los personajes de sus aventuras.
Para eso, como evolución de StyleGan apareció GanBreeder, (ahora ArtBreeder) una nueva IA que permite mezclar “genes” de diferentes personas —Reales o Sintéticas— y jugar a crear personas nuevas que no existen —o que sí existen pero no lo sabemos—, permitiéndote crear tus personajes, o imaginar cómo son los personajes que están pasando por tu mente en tus aventuras.
El funcionamiento es sencillo: configuras un padre, una madre, un patrón de raza, edad, género, parámetros fundamentales y vas alimentando con ArtBreeder a tus personajes para visualizarlos. Y juegas a ser un creador de nuevas personas, como hacen los escritores en sus novelas. En este caso he metido más edad, más genes latinos, y he dejado que el paso de la vida corra por este nuevo ser imaginado por una IA según lo que yo le he dicho.
Y lo cierto es que cada vez son más espectaculares. Os podría poner cientos de fotos de personas que no existen y son imposibles de diferenciar de las que existen. Pero como experimento literario, saber cómo la gente ve a tus personajes, o ver cómo los ve la Inteligencia Artificial, es interesante.
Esto lo ha hecho un usuario de ArtBreeder con los personajes de Harry Potter —con todos ellos— y el resultado ha sido más que curioso. Podéis ir a verlos todos en la web que ha publicado en imgur, porque merece más que la pena ver cómo usando IA y tomando las descripciones de un escritor, se pueden crear a personas salidas de la novela.
Arriba tenéis a Dudley Dursley, y la siguiente imagen es la de Hermione. ¿Son las esas las imágenes de las personas que tenía en mente J. K. Rowling? Pues seguro que no exactamente, pero sí es como una persona las ha creado usando una Inteligencia Artificial para crear personas.
En este caso se ha hecho modificando los parámetros de entrada para la IA con una página web tocando botones, pero se puede configurar en función de cómo el escritor describa los rasgos físicos del personaje en la narrativa de la novela. Eso sí, me encantaría ver a una Inteligencia Artificial intentado crear a una persona con las palabras del gran Quevedo:
Érase un hombre a una nariz pegado,
érase una nariz superlativa,
érase una alquitara medio viva,
érase un peje espada mal barbado;
era un reloj de sol mal encarado.
érase un elefante boca arriba,
érase una nariz sayón y escriba,
un Ovidio Nasón mal narigado.
Érase el espolón de una galera,
érase una pirámide de Egipto,
los doce tribus de narices era;
érase un naricísimo infinito,
frisón archinariz, caratulera,
sabañón garrafal, morado y frito.
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