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• Similar al Reglamento General de Protec- ción de Datos (RGPD) para la privacidad de datos, promueve el enfoque europeo en la regulación tecnológica global.
• La UE busca un enfoque ético, seguro y confiable para la IA a nivel mundial.
• El Reglamento de Inteligencia Artificial clasifica los riesgos en cuatro niveles y aplica normativas diferentes según el nivel de riesgo (véase la figura 5).
Evidence31 nos deja un interesante análisis fonético —a modo de artículo divulgativo— com- parando su propia voz con la clonación propuesta por un sistema de IA. Espero que los conceptos fonéticos que se explicaron en el apartado 2.2 sirvan al lector para entender qué aspectos de la voz y el habla ha analizado esta fonetista forense y, sobre todo, que esta pieza abra el apetito de mucha más gente por seguir disfrutando de esta interesante disciplina científica que es la fonética.
Bibliografía
Brackett, I. P. (1971), «Parameters of voice quality», en L. E. Travis (ed.), Handbook of Speech Pathology and Audiology, Nueva York, Appleton-Century-Crofts.
Kreiman, J., y Sidtis, D. (2011), Foundations of voice studies: An interdisciplinary approach to voice production and perception, Oxford, Wiley-Blackwell.
San Segundo Fernández, E. (2023a), La fonética forense. Nuevos retos y nuevas líneas de investiga- ción,32 Barcelona, Octaedro.
San Segundo Fernández, E. (2023b), «La fonética forense: qué es y cuáles son sus principales áreas de aplicación»,33 Círculo de Lingüística Aplicada a la Comunicación, vol. 94, pp. 175-187.
San Segundo Fernández, E. (2014). Forensic speaker comparison of Spanish twins and non-twin siblings. Tesis doctoral, Consejo Superior de Investigaciones Científicas y Universidad Interna- cional Menéndez Pelayo.
31 https://blogs.unimelb.edu.au/ language-forensics/2023/11/22/ is-your-voice-really-your-voice-lets-ask-ai-debbie/
32 https://octaedro.com/libro/la-fonetica-forense/ 33 https://revistas.ucm.es/index.php/CLAC/article/
view/79972
Figura 5. Diagrama que muestra una pirámide invertida compuesta por cuatro tipos de sistemas de IA que corresponden a diferentes niveles de riesgo. Este diagrama es interactivo en la web del Consejo de Europa, que permite explorar el gráfico pulsando en los ejemplos de IA para ver el nivel de riesgo y las normas correspondientes.
Me gustaría terminar con un llamamiento a más colaboraciones interdisciplinares e inter- nacionales para la realización de proyectos de investigación que permitan detectar deepfakes y desarrollar sistemas robustos para la detección de ataques de suplantación de identidad. En
el proyecto actual que lidero, conformado por fonetistas, logopedas e ingenieros, tratamos de aportar a esta área de conocimiento nuestra ex- periencia en el análisis fonético acústico-percep- tual y en la comparación forense de hablantes muy similares, fundamentalmente gemelos (San Segundo, 2014). Precisamente sobre gemelos realizó también su tesis doctoral la investigadora australiana Debbie Loakes, que ahora se ha interesado científicamente por la comparación de voces reales y voces clonadas con IA. En el blog del Research Hub for Language in Forensic
PROFUNDIZANDO EN LOS DEEPFAKES: ¿QUÉ HACE HUMANA A UNA VOZ? · EUGENIA SAN SEGUNDO FERNÁNDEZ
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