El humorista estadounidense James Meskimen mira hacia la cámara y empieza su número. Imita las voces y los gestos de varios personajes famosos: John Malkovich, Colin Firth, Robert De Niro… Sin embargo, a medida que cambia de personaje su rostro también lo hace y en lugar de su cara aparece la de aquellos a los que imita: Arnold Schwarzenegger, George Bush o incluso Morgan Freeman. El	La situación ha cambiado enormemente desde 2017, cuando un usuario de Reedit llamado Deepfakes publicó varios videos pornográficos manipulados. Hasta entonces, el coste computacional de crear un video falso de cierta calidad era muy elevado, por lo que solo estaba al alcance de equipos profesionales. Sin embargo, “el problema ha evolucionado mucho a lo largo del último año”, explica el investigador de la Universidad Técnica de Munich, Andreas Roessler, y “hoy en día, existen múltiples métodos en línea que permiten a cualquiera crear videos faciales manipulados”.	Uno de los motivos que han facilitado la propagación de este tipo de videos se encuentra en los avances tecnológicos desarrollados durante los últimos años, especialmente en el campo del reconocimiento facial. "Estos métodos son el fruto de la investigación de la realidad virtual y aumentada y del hecho de que disponemos de métodos cada vez más poderosos para analizar las caras”, afirma Roessler.	Creado de forma conjunta por investigadores de la Universidad Técnica de Munich y la Universidad Federico II de Nápoles, los miembros de este proyecto han generado casi 1.000 vídeos falsos mediante cuatro métodos comunes de manipulación facial. La idea es que estos videos sirvan para entrenar una inteligencia artificial, también basada en aprendizaje profundo, para que aprenda a detectar los	Según Roessler, “estos modelos de aprendizaje automático han producido resultados superiores en comparación con otros enfoques”, sin embargo, aclara este investigador, “tienen el inconveniente de que necesitamos proporcionar muchos datos para poder entrenarlos adecuadamente” y ahí es donde entran en juego los gigantes de internet, que pueden generar bases de datos con miles de videos manipulados para ayudar a entrenar a estas nuevas herramientas.	"La gente ha manipulado imágenes desde que existe la fotografía, pero ahora casi todo el mundo puede crear y distribuir imágenes falsas a una audiencia masiva”, asegura Antonio Torralba, miembro de este proyecto y director del laboratorio de inteligencia artificial IBM Watson en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés). "El objetivo de este concurso es construir sistemas de IA que puedan detectar las pequeñas imperfecciones de una imagen manipulada y exponer así la falsedad de estos videos".	Sin embargo, estos métodos están lejos de resolver el problema de fondo, ya que una vez que un método de detección ha conseguido identificar los pequeños errores de un video manipulado, el algoritmo de generación puede ser actualizado para corregir dichas imperfecciones. Por este motivo, algunos investigadores sostienen que la lucha contra los	
Los gigantes de internet se movilizan contra los vídeos falsos