IA clona a doctores reales y viraliza consejos de salud falsos
- Malka Mekler
- hace 1 día
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Investigadores identificaron cientos de deepfakes que manipulan voz e imagen de médicos para dirigir usuarios a sitios de venta de suplementos no comprobados.
La proliferación de videos hiperrealistas que imitan a profesionales de la salud está exponiendo una nueva vulnerabilidad en el ecosistema digital. Según The Guardian, plataformas como TikTok, X, Facebook y YouTube están alojando deepfakes generados con inteligencia artificial que suplantan a médicos y especialistas para difundir recomendaciones falsas y dirigir tráfico a sitios de venta de suplementos.
El mecanismo detrás de esta táctica se basa en modelos de generación audiovisual capaces de reconstruir rostros, gestos y patrones de voz a partir de grabaciones auténticas disponibles en línea. Estas redes neuronales ajustan fotogramas y audio para sincronizar expresiones, modular tonos y producir clips que replican con precisión a los expertos originales, incluso si el contenido no guarda relación con su área de trabajo. Full Fact, la organización de verificación que rastreó cientos de estos videos, explicó que los creadores reutilizan transmisiones de conferencias, comparecencias públicas y presentaciones académicas como materia prima para sintetizar declaraciones completamente nuevas.
Leo Benedictus, investigador de Full Fact, señaló que los responsables emplean modelos de clonación facial y de voz para que “alguien bien respetado o con una gran audiencia parezca estar respaldando suplementos para tratar una amplia gama de dolencias”. Esta manipulación permite insertar información fabricada, como supuestos efectos secundarios o beneficios inexistentes, sin alterar la coherencia visual del material, lo que incrementa su credibilidad en entornos de consumo rápido como los feeds verticales.
Uno de los casos identificados involucró la clonación del profesor David Taylor-Robinson, cuyo rostro fue replicado para simular que discutía síntomas asociados a la menopausia, pese a que su especialidad es la salud infantil. El deepfake utilizó grabaciones reales de un evento de Public Health England en 2017 y una audiencia parlamentaria reciente, combinando segmentos para generar nuevas frases mediante modelos generativos de voz. Según el académico, incluso se detectaron videos en los que su versión sintetizada emitía expresiones que él nunca pronunció.
Las plataformas tardaron semanas en retirar el material. TikTok, que finalmente eliminó los clips tras la denuncia, afirmó que la circulación de contenido sintético dañino es un reto “a escala de industria” y que continúa invirtiendo en sistemas automatizados para detectarlo. Estas herramientas, basadas en técnicas de análisis forense digital, comparan patrones de compresión, irregularidades de parpadeo y artefactos en la sincronización labial para identificar ediciones generadas por IA.
Full Fact también detectó contenido manipulado del exdirector de Public Health England, Duncan Selbie, y de especialistas como Tim Spector. En todos los casos, los videos mostraban un alto nivel de coherencia visual y vocal, reflejo de la madurez alcanzada por los modelos de síntesis audiovisual, capaces de reconstruir texturas, microgestos y prosodia con mínimos puntos de referencia.
La dimensión tecnológica del problema ha reactivado llamados para exigir mayor trazabilidad en el contenido generado por IA. Voceros consultados por el medio advirtieron que, sin mecanismos robustos de etiquetado y autenticación, los deepfakes seguirán diluyendo la confianza en los expertos y saturando las plataformas con mensajes imposibles de distinguir de material legítimo.
Mientras crece la presión hacia las empresas tecnológicas, los verificadores coinciden en que la capacidad de la IA para imitar identidades en video avanza más rápido que las herramientas de detección, lo que convierte estas falsificaciones en una de las amenazas emergentes más complejas del entorno digital actual.