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Gobernanza de Deepfake en Brasil: Un Nuevo Modelo Más Allá de la Detección
Brasil está impulsando un marco regulatorio que prioriza la prevención y la transparencia sobre la detección reactiva en la gestión de *deepfakes* generados por IA, marcando una posible transformación en la gobernanza digital global. Mientras el debate internacional suele centrarse en herramientas de detección, el modelo emergente de Brasil integra obligaciones de etiquetado, responsabilidad de las plataformas y educación pública como pilares fundamentales de su estrategia.
A medida que las herramientas de inteligencia artificial generativa se multiplican en el ecosistema digital de Brasil, los formuladores de políticas han pasado de centrarse tradicionalmente en identificar los deepfakes después de que se propagan a un enfoque más proactivo centrado en la prevención, la etiquetado y la coordinación institucional. Este cambio refleja el creciente reconocimiento de que la detección sola no puede abordar la escala y la velocidad de los medios sintéticos, especialmente en un país con una de las bases de usuarios de redes sociales más grandes del mundo. Al examinar el modelo de gobernanza en evolución de Brasil, esta síntesis evalúa cómo su marco difiere de las políticas reactivas en otros lugares y qué señala para el futuro de la regulación de la IA a nivel mundial. El análisis se basa en informes y análisis de la Asociación Internacional de Profesionales de la Privacidad (IAPP), que proporciona el relato público más detallado hasta la fecha sobre el enfoque de Brasil.
Gobernanza de Deepfake en Brasil: Un Nuevo Paradigma en la Regulación de la IA
La respuesta regulatoria de Brasil ante los deepfakes representa un alejamiento de los modelos centrados en la detección adoptados en otras jurisdicciones. En lugar de confiar principalmente en mecanismos de identificación y retiro posteriores, el marco de Brasil enfatiza la prevención a través de la etiquetado obligatorio, la responsabilidad de la plataforma y la conciencia pública. Este modelo se basa en la comprensión de que una vez que un deepfake circula ampliamente, el daño —ya sea a la reputación, la integridad electoral o la confianza pública— a menudo es irreversible. Al exigir revelaciones claras en el momento de la creación o distribución, Brasil busca reducir la probabilidad de daño antes de que ocurra.
El enfoque se alinea con las tendencias más amplias en la gobernanza digital que priorizan la transparencia sobre la vigilancia. En Brasil, esto se refleja en propuestas que requieren que los creadores de contenido generado por IA incorporen metadatos legibles por máquina o etiquetas visibles que indiquen su origen sintético. Estos requisitos tienen como objetivo empoderar a los usuarios para que tomen decisiones informadas al mismo tiempo que se preserva la libertad de expresión y los casos de uso artísticos. El modelo también reconoce las limitaciones de las tecnologías de detección, que luchan por mantener el ritmo de los avances rápidos en la IA generativa y a menudo producen altas tasas de falsos positivos.
Importantemente, el marco de Brasil no está aislado; se basa en instrumentos legales existentes como el Marco Civil de la Internet (Marco Civil da Internet) y la Ley General de Protección de Datos (LGPD), que ya establecen principios fundamentales para los derechos digitales y la responsabilidad de las plataformas. Al integrar la gobernanza de deepfakes en esta arquitectura legal, Brasil se posiciona como un caso de prueba de cómo los marcos robustos de derechos digitales pueden adaptarse a los riesgos emergentes de la IA.
Análisis de IAPP: lo que implica el enfoque de Brasil
Según la Asociación Internacional de Profesionales de la Privacidad (IAPP), el modelo de gobernanza de deepfakes de Brasil se estructura en torno a tres componentes principales: la prevención mediante el etiquetado, la coordinación institucional y la educación pública. El informe de la IAPP destaca que el enfoque del país evita penalizar directamente la creación de deepfakes, centrándose en cambio en la transparencia y la rendición de cuentas. Esto refleja un equilibrio matizado entre la protección de las personas frente a daños y la preservación de los usos creativos y satíricos de los medios sintéticos.
La IAPP señala que el modelo de Brasil se inspira en la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, particularmente en su énfasis en la regulación basada en riesgos y las obligaciones de transparencia. Sin embargo, Brasil parece ir más allá al incorporar directamente los requisitos de etiquetado en su marco legal en lugar de confiar únicamente en los estándares voluntarios de la industria. El informe también destaca que el enfoque de Brasil todavía está evolucionando, con consultas en curso entre las agencias gubernamentales, la sociedad civil y las plataformas tecnológicas para perfeccionar los detalles de la implementación.
Una característica distintiva del modelo de Brasil, como lo describe la IAPP, es el papel de la Autoridad Nacional de Protección de Datos (ANPD) en la supervisión del cumplimiento de las normas de etiquetado y divulgación. La ANPD, ya encargada de hacer cumplir la LGPD, sería responsable de investigar las quejas, emitir orientación y potencialmente imponer sanciones por incumplimiento. Esta integración de la gobernanza de deepfakes en un organismo regulatorio existente se considera una solución pragmática para evitar la creación de estructuras burocráticas duplicadas.
La IAPP también destaca que el enfoque de Brasil no es estático. El informe señala las propuestas legislativas que se están considerando en el Congreso Nacional que codificarían los requisitos de etiquetado de deepfakes y establecerían sanciones para las plataformas que no los hagan cumplir. Estas propuestas reflejan un creciente consenso entre los formuladores de políticas de que la autorregulación ha demostrado ser insuficiente para abordar la magnitud del desafío de los deepfakes en Brasil.
Comparación entre Outlets: Dónde los Informes Coinciden y Divergen
En la actualidad, el análisis público más detallado sobre el modelo de gobernanza de deepfakes de Brasil proviene de la Asociación Internacional de Profesionales de la Privacidad (IAPP, por sus siglas en inglés), que ofrece una visión general exhaustiva de la estructura, los fundamentos legales y los roles institucionales del marco. Los informes de la IAPP destacan por su enfoque en la prevención, el etiquetado y la integración de la gobernanza de deepfakes en organismos reguladores existentes, como la ANPD. Este énfasis en la prevención por encima de la detección distingue el enfoque de Brasil de los modelos adoptados en otros países, donde las herramientas de detección y los mecanismos de retirada suelen dominar el debate político.
Si bien el análisis de la IAPP es el más detallado disponible, es importante señalar que representa una sola perspectiva dentro de un panorama mediático más amplio. Al momento de escribir este artículo, ningún otro medio independiente ha publicado investigaciones detalladas sobre el modelo de gobernanza de *deepfakes* de Brasil, lo que deja un vacío en la corroboración entre distintos medios. Esta falta de múltiples fuentes subraya la etapa temprana del desarrollo de políticas en Brasil y la necesidad de un escrutinio continuo a medida que el marco madure y se implemente.
Dada la ausencia de cuentas competidoras, los informes de la IAPP se erigen como la principal fuente de información sobre el modelo de gobernanza de deepfakes de Brasil. Sin embargo, esto no disminuye el valor de su análisis; más bien, destaca la importancia de monitorear cómo evoluciona el modelo y cómo es recibido por las partes interesadas en el gobierno, la sociedad civil y el sector tecnológico. A medida que las propuestas de Brasil pasen del debate a la legislación y la aplicación, podrían surgir informes adicionales de medios como Reuters, AP o medios locales brasileños para proporcionar mayor contexto y crítica.
Las Afirmaciones Principales: Prevención sobre Detección en la Política de Deepfake
Prevención a través de Etiquetado
La principal afirmación del modelo de gobernanza de deepfakes de Brasil es que la prevención, lograda a través de la etiquetado obligatorio, puede reducir el daño de manera más efectiva que la detección después de los hechos. Según la IAPP, este enfoque se basa en la creencia de que los usuarios son menos propensos a ser engañados si están inmediatamente al tanto de que el contenido es sintético. El requisito de etiquetado no solo se aplica a contenido engañoso explícito, sino también a contenido que podría razonablemente ser confundido con contenido real, como informes de noticias generados por IA o comentarios políticos.
La IAPP señala que la etiquetado puede adoptar múltiples formas, incluyendo divulgaciones visibles (por ejemplo, “Este contenido fue generado por IA”) y metadatos legibles por máquina incrustados en el archivo. Este último es particularmente importante para sistemas automatizados que pueden extraer o redistribuir contenido a través de plataformas, asegurando que la etiquetado persista incluso cuando el contenido se vuelve a publicar. Este enfoque dual aborda las preocupaciones de que las etiquetas visibles puedan ser eliminadas u oscurecidas, al mismo tiempo que permite la aplicación técnica por parte de las plataformas y los reguladores.
Responsabilidad de la Plataforma y Coordinación Institucional
Otra afirmación fundamental es que las plataformas deben desempeñar un papel activo en la aplicación de los requisitos de etiquetado y en la gestión de las infracciones. La IAPP informa que el modelo de Brasil asigna a las plataformas la responsabilidad de supervisar el cumplimiento, responder a las quejas de los usuarios y cooperar con la ANPD en las investigaciones. Esto refleja una tendencia más amplia en la gobernanza digital hacia la rendición de cuentas de los intermediarios por el contenido que alojan, en particular cuando este plantea riesgos para los procesos democráticos o los derechos individuales.
La IAPP también destaca el papel de la coordinación institucional entre los órganos reguladores de Brasil. Se espera que la ANPD, el Ministerio de Justicia y la autoridad electoral colaboren en el desarrollo de directrices, el intercambio de datos y el abordaje de cuestiones transversales como la integridad electoral. Este enfoque coordinado está diseñado para prevenir lagunas o superposiciones en la aplicación y para garantizar que los riesgos relacionados con los deepfakes se aborden de manera integral en lugar de en silos.
Educación Pública y Concientización
Una tercera afirmación es que la educación pública es esencial para el éxito del modelo. La IAPP señala que el marco de Brasil incluye disposiciones para campañas públicas que informen a los usuarios sobre los riesgos de los deepfakes, cómo identificarlos y cómo denunciar contenido sospechoso. Este énfasis en la educación refleja una comprensión de que las soluciones técnicas solas son insuficientes; los usuarios también deben estar equipados con el conocimiento para navegar en un entorno de medios sintéticos cada vez más complejo.
La IAPP informa que estas campañas están concebidas como esfuerzos multi-actor, que involucran a agencias gubernamentales, organizaciones de la sociedad civil y plataformas tecnológicas. El objetivo es llegar a audiencias diversas, incluidos grupos vulnerables como los ancianos o las poblaciones de bajos ingresos que pueden estar menos familiarizados con las tecnologías de inteligencia artificial. Al fomentar una cultura de alfabetización mediática, Brasil tiene como objetivo reducir la prevalencia general de daños relacionados con los deepfakes, incluso cuando la propia tecnología se vuelva más sofisticada.
Síntesis de Evidencias: Lo que el Informe Combinado Revela
Tomados en conjunto, los informes disponibles —principalmente del IAPP— revelan un modelo de gobernanza que es a la vez ambicioso y pragmático. El enfoque de Brasil en la prevención a través de la etiquetado, la rendición de cuentas de las plataformas y la educación pública representa una desviación de los enfoques centrados en la detección que dominan gran parte de la conversación global. Este cambio no es meramente retórico; se refleja en la integración de la gobernanza de los deepfakes en los marcos legales y las instituciones regulatorias existentes, como la ANPD y el Marco Civil da Internet.
El énfasis del modelo en la transparencia y el empoderamiento del usuario se alinea con los principios más amplios de los derechos digitales, incluidos los consagrados en la LGPD. Al exigir divulgaciones claras y incorporar la rendición de cuentas en las operaciones de la plataforma, Brasil está tratando de crear un entorno regulatorio que sea a la vez ejecutable y adaptable al rápido cambio tecnológico. Este enfoque también reconoce las limitaciones de las tecnologías de detección, que a menudo son intensivas en recursos, propensas a errores y fácilmente eludidas por actores maliciosos.
Sin embargo, el modelo no está exento de desafíos. La IAPP señala que el éxito del marco brasileño dependerá de varios factores, entre ellos la disposición de las plataformas para invertir en sistemas de detección y aplicación, la capacidad de la ANPD para gestionar quejas e investigaciones, y el compromiso del público con las campañas educativas. Además, la dependencia del modelo en la etiquetación plantea dudas sobre la aplicación en entornos descentralizados o cifrados, donde el contenido puede resultar difícil de monitorear o modificar.
A pesar de estos desafíos, el enfoque de Brasil ofrece una alternativa convincente al statu quo. Al priorizar la prevención y la transparencia, busca reducir el daño causado por los deepfakes mientras preserva el espacio para usos creativos y satíricos de los medios sintéticos. Este equilibrio es fundamental en una sociedad democrática, donde las políticas demasiado restrictivas corren el riesgo de sofocar la expresión mientras que los enfoques demasiado permisivos corren el riesgo de permitir la manipulación.
¿Quién se ve afectado y cómo se propagan los deepfakes en el ecosistema digital de Brasil
Partes interesadas clave
Brasil’s deepfake governance model afecta a una amplia gama de partes interesadas, desde usuarios individuales hasta grandes plataformas tecnológicas. A nivel individual, el modelo busca proteger a los ciudadanos de daños como el daño a la reputación, el fraude financiero y la manipulación electoral. Según el IAPP, estos riesgos son especialmente agudos en Brasil debido al alto nivel de uso de redes sociales y la prevalencia de desinformación en el discurso político.
En el nivel de la plataforma, el modelo impone nuevas obligaciones para monitorear, etiquetar y abordar contenido de deepfake. La IAPP señala que esto incluye desarrollar sistemas automatizados para detectar medios sintéticos, implementar mecanismos de informes de usuarios y cooperar con los reguladores en investigaciones. Para plataformas más pequeñas o aquellas con recursos limitados, estas obligaciones pueden plantear importantes desafíos operativos.
Las organizaciones de la sociedad civil, incluidos los grupos de alfabetización mediática y los defensores de los derechos digitales, también se ven afectadas por el modelo. La IAPP informa que se espera que estas organizaciones desempeñen un papel clave en las campañas de educación pública, la defensa de los grupos vulnerables y el seguimiento del cumplimiento de las plataformas. Su participación es fundamental para garantizar que los beneficios del modelo se distribuyan de manera equitativa y que las comunidades marginadas no se queden atrás.
Caminos de la difusión de Deepfake
Según la IAPP, los deepfakes en Brasil se propagan principalmente a través de plataformas de redes sociales, aplicaciones de mensajería y ecosistemas de contenido viral. Los altos niveles de penetración de smartphones y uso de redes sociales en el país crean un terreno fértil para la rápida diseminación de medios sintéticos. Las campañas políticas, por ejemplo, han sido identificadas como un vector importante para la distribución de deepfakes, con actores que utilizan audio o video sintético para impersonar a candidatos o difundir información falsa.
La IAPP también destaca el papel de las aplicaciones de mensajería cerradas, como WhatsApp, en la difusión de los deepfakes. Estas plataformas, que se utilizan ampliamente en Brasil tanto para la comunicación personal como política, plantean desafíos únicos para la detección y el cumplimiento debido a su cifrado de extremo a extremo. La dependencia del modelo de la etiquetación y el informe de los usuarios puede ser menos efectiva en estos entornos, donde el contenido a menudo se comparte de forma privada y sin contexto.
Otra vía de difusión de los deepfakes es a través de las redes de influencers y los agregadores de contenido. La IAPP señala que estos actores a menudo reutilizan o remezclan los medios sintéticos para atraer compromiso, amplificando su alcance e impacto. Abordar este desafío requerirá no solo soluciones técnicas sino también cambios en los incentivos de las plataformas, como relegar el contenido que carece de etiquetado adecuado o proviene de fuentes no verificadas.
Señales de Alerta y Lista de Verificación para Desmentir para las Partes Interesadas
Para ayudar a las partes interesadas, ya sean formuladores de políticas, operadores de plataformas, periodistas o el público en general, a identificar y responder a los deepfakes, la siguiente lista de verificación resume las señales de advertencia clave y los pasos de verificación. Estos se basan en las características estructurales del modelo de gobernanza de Brasil y los desafíos operativos destacados en la información de la IAPP.
- Artículos con artefactos de audio o video inusualesBusque inconsistencias en la iluminación, las expresiones faciales, los patrones de parpadeo o la sincronización de audio que puedan indicar manipulación sintética. Estos artefactos suelen ser sutiles pero pueden detectarse mediante una observación cuidadosa o herramientas especializadas.
- Falta de atribución de fuente:El contenido que se comparte sin información clara sobre su origen, creador o contexto original debe ser tratado con escepticismo. La IAPP enfatiza que los requisitos de etiquetado tienen como objetivo abordar esta brecha asegurando que el contenido sintético sea identificado claramente.
- Lenguaje emocional o sensacionalistaLos deepfakes a menudo se utilizan para provocar fuertes reacciones emocionales, como indignación o miedo. Ten cuidado con el contenido que utiliza lenguaje exagerado o inflamatorio para impulsar el compromiso.
- Inconsistencia en marcas de tiempo o metadatos:
- Etiquetas o Advertencias de la Plataforma:Plataformas que han implementado sistemas de etiquetado, como los previstos en el modelo de Brasil, pueden mostrar advertencias o revelaciones sobre contenido sintético. Estas etiquetas deben ser tratadas como señales de alerta, incluso si el contenido en sí mismo parece legítimo.
- Cuentas o Fuentes no Verificadas:El contenido compartido por cuentas con poca o ninguna historia verificable, o de fuentes con un historial de difusión de información errónea, es más probable que sea sintético o manipulado.
- Difusión Rápida Sin Contexto:Los deepfakes a menudo se propagan rápidamente en las redes sociales y aplicaciones de mensajería sin suficiente contexto ni información de fondo. Ten cuidado con el contenido que se vuelve viral sin explicaciones claras de su origen o propósito.
- Solicitudes de Información Personal:Algunos deepfakes se utilizan en conjunto con ataques de phishing o ingeniería social. Ten cuidado con contenido que solicita información sensible o anima a los usuarios a hacer clic en enlaces sospechosos.
Para desmentir, las partes interesadas deben priorizar la verificación cruzada utilizando múltiples fuentes, herramientas de búsqueda de imágenes o videos inversas y consulta con organizaciones de verificación de hechos. La IAPP señala que las campañas de educación pública en Brasil se espera que incluyan capacitación en estas técnicas, enfatizando que la alfabetización mediática es una defensa crítica contra los deepfakes.
Respuestas institucionales y de expertos al marco de deepfakes de Brasil
Gobierno y Agencias Regulatorias
El IAPP informa que el modelo de gobernanza de deepfake de Brasil ha sido recibido con optimismo cauteloso por parte de las agencias gubernamentales y los organismos reguladores. En particular, la ANPD se posiciona como un actor central en la aplicación de los requisitos de etiquetado y en la atención de las violaciones. El mandato existente de la agencia bajo la LGPD proporciona una base legal para su rol, aunque el IAPP señala que podrían requerirse recursos adicionales y fortalecimiento de capacidades para manejar el volumen de quejas e investigaciones.
El Ministerio de Justicia y la autoridad electoral también se espera que desempeñen roles clave en la coordinación de respuestas a los riesgos relacionados con deepfakes, especialmente durante los períodos electorales. La IAPP destaca que estas agencias están trabajando para desarrollar directrices para plataformas y usuarios, así como para establecer protocolos de respuesta rápida ante amenazas emergentes. Esta coordinación interinstitucional se considera esencial para evitar lagunas o solapamientos en la aplicación de normas.
Plataformas Tecnológicas
Según la IAPP, las plataformas tecnológicas que operan en Brasil han expresado su apoyo al énfasis del modelo en la transparencia y la rendición de cuentas. Sin embargo, el informe señala que las plataformas han planteado preocupaciones sobre los desafíos operativos de implementar sistemas de etiquetado, particularmente para las empresas más pequeñas o con menos recursos. Algunas plataformas también han enfatizado la necesidad de definiciones claras de lo que constituye un deepfake, para evitar la censura excesiva o la aplicación inconsistente.
La IAPP informa que las plataformas están explorando soluciones técnicas, como herramientas de detección con inteligencia artificial y la incorporación de metadatos, para cumplir con los requisitos de etiquetado. Sin embargo, estas herramientas no son infalibles, y las plataformas reconocen que la supervisión humana y la denuncia de los usuarios seguirán siendo componentes críticos de sus estrategias de cumplimiento. La IAPP también señala que las plataformas están colaborando con organizaciones de la sociedad civil para desarrollar las mejores prácticas y garantizar que sus enfoques estén alineados con las necesidades de las comunidades vulnerables.
Sociedad Civil y Academia
Las organizaciones de la sociedad civil y las instituciones académicas han acogido con beneplácito el enfoque de Brasil en la prevención y la educación pública, considerándolo un enfoque más sostenible que la detección reactivo. La IAPP informa que estos interesados están activamente involucrados en la promoción, la investigación y los esfuerzos de creación de capacidad para apoyar la implementación del modelo. Por ejemplo, algunas organizaciones están desarrollando currículos de alfabetización mediática para escuelas y centros comunitarios, mientras que otras están realizando investigaciones sobre la prevalencia y el impacto de los deepfakes en Brasil.
La IAPP también destaca el papel de los defensores de los derechos digitales en supervisar el cumplimiento de las plataformas y abogar por una mayor protección de los grupos marginados. Estos defensores argumentan que el modelo de Brasil debe ser inclusivo y equitativo, asegurando que los beneficios de la prevención y la transparencia se distribuyan en toda la sociedad. Esto incluye abordar los riesgos específicos a los que se enfrentan las mujeres, las personas LGBTQ+ y otros grupos que son desproporcionadamente objetivo del abuso de deepfakes.
Análisis Original: Lo que este modelo señala para la gobernanza global de la IA
El modelo de gobernanza de deepfakes de Brasil representa más que un experimento de política; señala un posible cambio de paradigma en la forma en que las sociedades regulan el contenido generado por inteligencia artificial. Al priorizar la prevención, la transparencia y la coordinación institucional, Brasil está desafiando la suposición de que la detección y la retirada son las únicas respuestas viables a los deepfakes. Este enfoque se alinea con un creciente cuerpo de investigación que sugiere que la alfabetización mediática y el empoderamiento del usuario son componentes críticos de cualquier estrategia de gobernanza efectiva.
Una de las implicaciones más significativas del modelo de Brasil es su énfasis en la etiquetación como herramienta principal para la reducción de daños. A diferencia de la detección, que se basa en identificar contenido después de que se ha difundido, la etiquetación opera en el punto de creación o distribución, reduciendo la probabilidad de engaño. Este cambio de una gobernanza reactiva a una proactiva es particularmente relevante en el contexto de la inteligencia artificial generativa, donde el volumen y la velocidad del contenido sintético a menudo superan las capacidades de los sistemas de detección.
Otro señal clave es la integración de la gobernanza de los deepfakes en los marcos legales e institucionales existentes. Al aprovechar la ANPD y el Marco Civil da Internet, Brasil evita la necesidad de crear estructuras burocráticas completamente nuevas, en su lugar, se basa en una base de derechos digitales y rendición de cuentas de las plataformas. Este enfoque pragmático puede ofrecer un modelo para otros países que buscan regular la IA sin reinventar la rueda.
Sin embargo, el modelo de Brasil no está exento de riesgos. La confianza en la etiquetación plantea dudas sobre el cumplimiento en entornos descentralizados o cifrados, donde el contenido puede ser difícil de monitorear o modificar. Además, el éxito del modelo dependerá de la voluntad de las plataformas de invertir en sistemas de detección y cumplimiento, así como de la capacidad de los reguladores de manejar quejas e investigaciones. Estos desafíos subrayan la necesidad de una evaluación y adaptación continuas a medida que se implementa el modelo.
En última instancia, el enfoque de Brasil ofrece una alternativa convincente al statu quo, que prioriza la prevención, la transparencia y el empoderamiento del usuario. A medida que la inteligencia artificial generativa continúa redefiniendo el panorama de los medios, este modelo puede servir como un caso de prueba para cómo las sociedades pueden gobernar el contenido generado por IA de maneras que protejan los valores democráticos y los derechos individuales. Las implicaciones globales son significativas, particularmente para los países que luchan con desafíos similares en la integridad electoral, la desinformación y los derechos digitales.
Pasos concretos para formuladores de políticas, plataformas y el público
Para los Responsables de Políticas
Los formuladores de políticas en Brasil y más allá pueden tomar varias medidas para apoyar la implementación y evolución del modelo de gobernanza de deepfakes. Primero, deberían priorizar el desarrollo de definiciones claras y neutrales en cuanto a la tecnología de deepfakes y contenido sintético, para evitar la censura excesiva o la aplicación inconsistente. La IAPP señala que estas definiciones deben equilibrar la necesidad de protección con la preservación de usos creativos y satíricos de la IA.
En segundo lugar, los formuladores de políticas deberían invertir en la creación de capacidad para las agencias reguladoras, particularmente la ANPD, para asegurarse de que tengan los recursos y la experiencia necesarios para hacer cumplir los requisitos de etiquetado y abordar las violaciones. Esto incluye la capacitación para investigadores, el desarrollo de herramientas técnicas y la colaboración con contrapartes internacionales para compartir las mejores prácticas.
Tercero, los formuladores de políticas deberían apoyar iniciativas de múltiples partes interesadas para desarrollar currículos de alfabetización mediática, campañas de educación pública y estándares técnicos para etiquetado y metadatos. Estas iniciativas deberían ser inclusivas y equitativas, asegurando que los beneficios de la prevención y la transparencia se distribuyan en toda la sociedad.
Para Plataformas
Las plataformas tecnológicas que operan en Brasil deben tomar medidas proactivas para cumplir con el modelo de gobernanza de deepfakes, incluso mientras continúa evolucionando. La IAPP informa que las plataformas deben priorizar el desarrollo de sistemas automatizados para detectar contenido sintético, incrustar metadatos legibles por máquina y mostrar etiquetas visibles. Estos sistemas deben estar diseñados para minimizar los falsos positivos y preservar la privacidad del usuario.
Plataformas también deben invertir en mecanismos de reporteo de usuarios y supervisión humana para abordar las brechas en la detección automatizada. La IAPP señala que los reportes de usuarios son un componente crítico en la aplicación de normas, especialmente en entornos donde el contenido se comparte de manera privada o sin contexto. Las plataformas también deben colaborar con organizaciones de la sociedad civil para desarrollar mejores prácticas y garantizar que sus enfoques estén alineados con las necesidades de las comunidades vulnerables.
Finalmente, las plataformas deben ser transparentes sobre sus estrategias de aplicación, incluidos los criterios utilizados para identificar y etiquetar contenido sintético. Esta transparencia es esencial para generar confianza pública y para asegurar que el modelo de gobernanza sea percibido como justo y responsable.
Para el Público
Las personas en Brasil y más allá pueden tomar medidas para protegerse de los deepfakes y apoyar el éxito del modelo de gobernanza. La IAPP enfatiza la importancia de la alfabetización mediática, incluyendo aprender a identificar señales de advertencia como artefactos de audio o visuales inusuales, falta de atribución de fuente y lenguaje emocional o sensacionalista. Se espera que las campañas de educación pública incluyan capacitación en estas técnicas, pero las personas también pueden buscar recursos de organizaciones de la sociedad civil y grupos de verificación de hechos.
Las personas también deben priorizar la verificación cruzada utilizando múltiples fuentes y herramientas, como la búsqueda inversa de imágenes o videos. La IAPP señala que estas técnicas pueden ayudar a los usuarios a determinar si el contenido ha sido manipulado o sacado de contexto. Además, las personas deben ser cautelosas al compartir contenido que carece de etiquetado adecuado o proviene de fuentes no verificadas, ya que esto puede amplificar la difusión de deepfakes.
Finalmente, las personas pueden apoyar el modelo de gobernanza informando contenido sospechoso a las plataformas y a las agencias reguladoras. La IAPP informa que los informes de los usuarios son un componente crítico del cumplimiento, y la participación pública es esencial para garantizar que los beneficios del modelo se distribuyan de manera equitativa.
