La tecnología sigue creciendo a pasos agigantados, esto ha quedado demostrado con la llegada de la Inteligencia Artificial (IA), la cual llegó para quedarse; sin embargo, no todas son buenas noticias, pues hay quienes usan estas herramientas para robar o defraudar a otros.
Recientemente un hombre de Reino Unido fue víctima de los amantes de lo ajeno, quienes cometieron un fraude al hacerse pasar por la actriz estadounidense Jennifer Aniston, mediante audios, imágenes y mensajes generados con IA.
Paul Davis, de 43 años, fue blanco de una sofisticada estafa, pues la falsa Jennifer Aniston presuntamente se enamoró de él y lo convención de enviarle más de 270 mil dólares en tarjetas de regalo de Apple.
¿Cómo fue la estafa?
Davis relató a The Sun cómo fue que lograron engañarlo durante meses con un perfil falso de la actriz Jennifer Aniston. Como mencionamos anteriormente, el fraude fue ejecutado con mensajes, imágenes editadas y audios generados con Inteligencia Artificial.
Según Davis, la supuesta actriz le enviaba besos y le mandaba imágenes (Deepfakes) sosteniendo carteles en donde le declara su amor, pero lo que terminó por convencerlo fue una imagen dela licencia de conducir de la actriz.
“He recibido videos falsos de Jennifer Aniston diciendo que me ama y pidiéndome dinero”, declaró Davis.
¿Cuánto dinero le sacaron?
La Jennifer Aniston falsa le pidió ayuda para pagar unos servicios en línea a través de tarjetas de regalo de Apple, por lo que Paul Davis compró y envió códigos con un valor de más de 270 mil dólares creyendo que realmente estaba ayudado a la actriz.
Preguntas frecuentes:
¿Qué es un deepfake?
Según la Universidad en Internet (UNIR), el término deepfake surgió en el año 2017 y surge de la combinación de las palabras deep learning y fake, hace referencia a la creación de contenido manipulado mediante el uso de tecnologías avanzadas como la IA. El deepfake puede ser un archivo en video, imagen o voz manipulados con IA.
¿Cómo detectar un deepfake?
- Revisar la autenticidad y veracidad de la fuente, así como el origen del contenido.
- Analizar el contenido con profundidad para identificar anomalías o errores
- Fijarse en la calidad de las imágenes
- Comprobar los sonidos de los audios