Scopri come diventare una celebrità: l’app Deep Fake che trasforma i tuoi video è un gioco da ragazzi!

Scopri come diventare una celebrità: l’app Deep Fake che trasforma i tuoi video è un gioco da ragazzi!
Deep Fake

All’interno del panorama tecnologico contemporaneo, emerge con prepotenza il fenomeno dei video conosciuti come “Deep Fake”. Questa terminologia fa riferimento a una categoria di contenuti multimediali generati mediante algoritmi di apprendimento automatico, quali reti neurali, in grado di sovrapporre volti e modulare espressioni e voci in modo tale che un individuo possa apparire e suonare come un altro. La facilità di creazione di tali contenuti ha sollevato numerose discussioni in ambito etico e di sicurezza informatica.

Il processo alla base della generazione di un Deep Fake inizia con la raccolta di un ampio set di dati, ovvero immagini e video della persona che si desidera replicare. Queste informazioni vengono poi alimentate a un algoritmo di apprendimento profondo, il quale, attraverso meccanismi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, apprende a distinguere e replicare i tratti distintivi della persona in questione.

Una volta compiuta questa fase di addestramento, l’algoritmo è in grado di generare nuove immagini o sequenze video in cui il volto della persona originale può essere sostituito con quello di un’altra. Il fine di tale procedimento è ottenere un risultato visivamente coerente e convincente, tanto che l’occhio umano possa trovarsi in difficoltà nel distinguere il falso dal vero.

Le applicazioni che consentono di creare contenuti Deep Fake sono notevolmente intuitive. L’utente, spesso senza necessità di approfondite conoscenze tecniche, può selezionare il personaggio pubblico di cui desidera assumere le fattezze, dopodiché carica una propria immagine fotografica. A questo punto, l’applicazione effettua il processo di mappatura del volto dell’utente sul volto della celebrità, ottenendo così un video in cui l’utente sembra essere la star scelta.

Il carattere tecnologicamente avanzato di questi algoritmi risiede nell’abilità di gestire in maniera sofisticata le sfumature delle espressioni facciali, le variazioni di luce e ombra e i movimenti corporei. I modelli generativi utilizzati sono spesso varianti di reti generative avversarie, o GAN, che si basano su un sistema di due reti neurali in competizione tra loro: una rete genera nuovi dati mentre l’altra valuta la loro autenticità.

Nonostante la semplicità d’uso di queste applicazioni, non si può ignorare il potenziale impatto negativo dei Deep Fakes. La diffusione di falsi convincenti può avere ripercussioni sul piano sociale, politico e personale, potendo essere impiegati per diffondere disinformazione o compromettere la reputazione di individui. La distinzione tra realtà e finzione diventa, quindi, sempre più sfumata, imponendo un dibattito su come regolamentare e contrastare l’uso improprio di questa tecnologia.

Nel complesso, la tecnologia Deep Fake rappresenta un esempio lampante di come l’avanzamento scientifico e tecnologico possa trasformare radicalmente il modo in cui percepiamo e interagiamo con i media. Come accade spesso con le nuove tecnologie, l’ambivalenza tra le potenzialità positive e i rischi associati richiede una riflessione approfondita e una responsabilità collettiva nella gestione dell’impatto sociale di queste innovazioni.