¿Médicos conocidos y respetados que promocionan curas «milagrosas» para la diabetes o la hipertensión? Los anuncios engañosos que utilizan la imagen de figuras de autoridad en el ámbito de la salud, manipuladas por inteligencia artificial, inundan las redes sociales, una oleada que, según los expertos, es muy difícil de contener.
En Facebook e Instagram prometen curar la diabetes sin metformina, un fármaco prescrito como tratamiento de primera línea, e incluso incitan a los pacientes a abandonar el tratamiento que “los matará” en favor de oscuros jarabes llamados “naturales”.
Estas estafas rayan en poner en peligro la vida de otras personas y son aún más perniciosas porque se basan en la imagen de médicos estrella, como el doctor Michel Cymes en Francia o el doctor Michael Mosley en el Reino Unido, víctimas de estos “deepfakes”, contenidos en línea generados o modificados mediante inteligencia artificial.
“La gente confía en estos vídeos porque estos médicos han dedicado tiempo a construir una imagen de credibilidad, por lo que les creen, incluso cuando hacen acusaciones completamente descabelladas”, lamenta a la AFP el doctor John Cormack, médico de cabecera británico que colabora en este tema con el British Medical Journal (BMJ).
Estos “deepfakes” han “cogido un gran impulso este año”, observa Henry Adjer, especialista en inteligencia artificial, señalando que los anuncios se dirigen principalmente a un público “ligeramente mayor”, presentando la imagen de “médicos de televisión”.
Contactado por la AFP en mayo, Michel Cymes afirmó que ya había llevado a Meta ante los tribunales para denunciar estas “estafas”.
La británica Hilary Jones, que aparece en vídeos generados por inteligencia artificial que venden una cura falsa para la presión arterial alta y gomitas de cáñamo, ha contratado a un experto para rastrear los anuncios.
“Pero incluso cuando los eliminan, reaparecen al día siguiente con otro nombre”, lamenta en el BMJ.
– “Círculos de conspiración” –
Estas estafas “han ganado impulso gracias a los avances del ‘deep learning’ (tecnología diseñada para permitir que una máquina aprenda por sí sola), explica Frédéric Jurie, profesor e investigador en informática de la Universidad de Caen.
La calidad de las imágenes, el audio y el vídeo deepfake ha avanzado enormemente, señala el especialista: “hoy tenemos acceso a decenas de miles de millones de imágenes y somos capaces de construir algoritmos que pueden modelar todo lo que puede aparecer en las imágenes y regenerarlas. Es lo que llamamos IA generativa”.
Más recientemente, figuras controvertidas, como el profesor Didier Raoult en Francia, han sido víctimas de “deepfake”.
Barbara O'Neill, una naturópata australiana considerada “un peligro para la salud” por las autoridades de su país tras promover el bicarbonato de sodio contra el cáncer, se ha convertido en una estrella de TikTok gracias a fotos “deepfake” en las que vende pastillas para “limpiar los vasos sanguíneos”.
Contactado por AFP, su marido, codirector de la empresa O'Neill, lamenta que “mucha gente utilice la reputación de Barbara para vender productos que ella no recomienda”.
Este fenómeno no sorprende a Henry Adjer para quien “estas personas son modelos para ciertos círculos conspirativos”.
Entre los vídeos falsos que utilizan a Barbara O'Neill, algunos también caen en teorías conspirativas, asegurando que la naturópata murió –lo cual es falso– después de haber descubierto un aceite milagroso, vendido en Amazon.
Frente a estos “deepfakes”, los expertos no son muy optimistas sobre el éxito de las herramientas de detección: “Es como jugar al gato y al ratón”, explica Frédéric Jurie. “En principio, la detección no puede mejorar demasiado, porque si alguien encuentra algo que mejore la detección, entonces la persona que quiera fabricar imágenes falsas utilizará este medio para evitarlo”.
El investigador destaca en cambio “las técnicas que permiten garantizar que el contenido no ha sido alterado, como en el caso de la mensajería, gracias a un software que produce firmas digitales, como un certificado”.
bur-jp/spe/arco
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