Una mujer surcoreana fue estafada por un sujeto en internet que se hizo pasar por el multimillonario Elon Musk, CEO de Tesla, a través del uso de la tecnología deepfake, una rama de la inteligencia artificial (IA).

En concreto, la víctima perdió 70 millones de wones coreanos, alrededor de 50 mil dólares (cerca de 47 millones de pesos chilenos) al transferir dinero a esta persona, creyendo que invertiría con él y la convertiría en millonaria también. 

Según contó el portal The Korea Herald, ésta lamentable historia comenzó el 17 de julio de 2023, cuando la mujer -que no reveló su identidad- aceptó la solicitud de seguimiento en Instagram de un perfil que afirmaba ser de Elon Musk. A pesar de que ella puso en duda su veracidad, las conversaciones empezaron a ser recurrentes, hasta que llegó a creer que realmente se trataba del empresario, una de las personas con más dinero del mundo.

Cuando llegó el momento de verse por cámara, el estafador utilizó la tecnología deepfake para que la mentira siguiera siendo creíble. Esto significa que el sujeto imitó la apariencia de Elon Musk y la utilizó para decirle, incluso, que la amaba. 

En ese momento, ella cayó en su juego y procedió a depositar esa cantidad de dinero, con el sueño de volverse rica.

"Musk me envió su tarjeta de identificación y una foto de él trabajando. Además, Musk habló sobre sus hijos y sobre tomar un helicóptero para ir a trabajar a Tesla o SpaceX. También explicó que contacta a los fans al azar", explicó la víctima.

¿Qué es la tecnología deepfake, que utilizaron para simular ser Elon Musk?

Deepfake es una técnica de IA que se usa para crear contenido falso, imágenes o videos, mediante la manipulación y superposición de elementos generados por un PC en material existente. 

Cabe destacar que el término deepfake proviene de la combinación de las palabras en inglés deep learning (aprendizaje profundo) -otra rama de IA- y fake, que significa falso. 

En la práctica, se utilizan algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, para analizar, aprender y luego sintetizar patrones faciales y vocales a partir de grandes conjuntos de datos.

Esto permite a los creadores de deepfakes tomar la apariencia y la voz de una persona y aplicarla a otra en un video o una grabación de audio, creando contenido que puede parecer auténtico a simple vista o escucha.

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