Adobe, identificará fotos que han sido manipuladas con IA y ‘machine learning’ este software tendría el objetivo de ayudar a monitorizar y verificar la autenticidad de los medios digitales y centrado en la manipulación de imágenes.

Los expertos forenses digitales son los responsables de investigar cuando una imagen o vídeo ha sido manipulado, un trabajo de varias horas que pocas personas son capaces de hacer. Aquí por supuesto entra el tema de Photoshop, que hoy por hoy es una de las herramientas más potentes cuando se trata de edición fotográfica y de imágenes. Pues Adobe, el creador de Photoshop, adelantó que ya está trabajando en software potenciado con machine learning para detectar imágenes falsas o editadas.

Este software, aún sin nombre ni fecha tentativa de lanzamiento, se encuentra en una etapa muy temprana de desarrollo y buscaría ser una especie de «antídoto», esto ante la creciente muestra de imágenes falsas sin verificación que son difundidas, y compartidas, por todo el mundo en cuestión de segundos.

Durante la Conferencia CVPR Computer Vision, Adobe mostró un pequeño avance de esta técnica que se basa en prácticas forenses digitales hechas por humanos, la cuales ahora pueden ser automatizadas usando machine learning en mucho menor tiempo. Sin duda se trata de un proyecto interesante de alguien que ha basado su principal línea de negocio en edición de imágenes.

Según Adobe, este software tendría el objetivo de «ayudar a monitorizar y verificar la autenticidad de los medios digitales» y estaría centrado principalmente en tres tipos de manipulación de imágenes: empalme, donde se combinan dos partes de imágenes diferentes; clonación, donde los objetos dentro de una imagen son copiados y pegados; y eliminación, cuando un objeto se remueve por completo.

Según Adobe, con su nuevo software no necesitaríamos varios días para conocer los resultados, ya que esto se haría en segundos. Eso sí, estaría limitado a su uso únicamente en imágenes y no en vídeos.

Adobe ha explicado que la plataforma de machine learning que han desarrollado ha sido entrenada usando un gran conjunto de imágenes editadas, con lo que ha sido posible detectar los patrones comunes que dan indicios de alteraciones. Aunque el sistema muestra un avance significativo, aún necesitan hacer varias pruebas antes de crear un software final que esté disponible para todos los usuarios, por lo que todavía toca esperar al menos un par de años.