Mientras la atención pública se concentra en los deepfakes generados por inteligencia artificial, una forma de manipulación mucho más simple y frecuente sigue circulando sin llamar tanto la atención: el «cheapfake», también llamado «shallowfake». Entender esta distinción ayuda a identificar la manipulación más común, no solo la más sofisticada.
La definición y su origen
El término fue acuñado por las investigadoras Britt Paris y Joan Donovan, quienes lo definieron como una manipulación audiovisual creada con software más accesible y barato —o directamente sin ningún software—. A diferencia del deepfake, que usa redes neuronales e inteligencia artificial para crear contenido sintético, el cheapfake reutiliza material real: video, audio o imágenes genuinas, alteradas mediante edición simple, descontextualización o etiquetado engañoso.
Las técnicas más comunes
Las formas más frecuentes de cheapfake incluyen alterar la velocidad de un video para cambiar la impresión de cómo se comporta o habla una persona, cortar y reordenar fragmentos de audio o video para construir una narrativa engañosa, y recontextualizar imágenes o metraje genuino presentándolo como si correspondiera a un evento distinto del real. Un ejemplo ampliamente documentado es un video de la entonces vocera de la Cámara de Representantes de Estados Unidos, Nancy Pelosi, que fue ralentizado en un 75% para hacerla parecer que arrastraba las palabras.
Por qué el cheapfake puede ser tan peligroso como el deepfake
Especialistas en manipulación mediática señalan que, aunque los cheapfakes son menos convincentes técnicamente que los deepfakes, tienen muchas menos barreras para ser creados y difundidos, y aun así logran desinformar y confundir. Esto se debe a que casi cualquier persona con conocimientos básicos de edición puede producir uno, mientras que un deepfake sofisticado requiere experiencia técnica y recursos computacionales específicos. En la práctica, esto hace que los cheapfakes sean mucho más frecuentes en la desinformación política diaria que los deepfakes de alta gama.
Por qué es más difícil de detectar de lo que parece
Un cheapfake no presenta las anomalías típicas que delatan a un deepfake generado por IA —como manos con dedos de más o parpadeo poco natural—, porque el material de origen es genuino. Lo que cambia es el contexto, la velocidad o el corte, elementos que requieren conocer la fuente original del contenido para detectarlos, no un análisis técnico de la imagen en sí.
Cómo protegerse de un cheapfake
La recomendación de especialistas en verificación es simple: buscar etiquetas o descripciones que indiquen si el contenido fue creado con fines de entretenimiento o si carece de fuente citada, y ante cualquier duda, retroceder a las preguntas básicas de verificación: ¿de dónde viene este video?, ¿existe una versión más larga o el contexto original?, ¿otros medios de verificación ya lo investigaron? Cuando no hay etiquetas ni fuentes citadas, esa ausencia es en sí misma una señal de alerta.
Fuentes
– Media Manipulation Casebook (Harvard Shorenstein Center), «Cheap fake» — https://mediamanipulation.org/definitions/cheap-fake/
– AVID Open Access, «‘Cheap Fakes'» — https://avidopenaccess.org/resource/cheap-fakes/
– Poynter / MediaWise, «Cheap fakes vs. deepfakes» — https://www.poynter.org/mediawise/is-this-legit-digital-media-literacy-101/cheap-fakes-vs-deepfakes/
– Antispoofing Wiki, «Types and origin of cheapfakes» — https://antispoofing.org/cheapfakes-definition-overview-and-potential-threats/
