Opinión de: Ken Miyachi, fundador de BitMind
Los detectores centralizados de deepfakes están estructuralmente desalineados, son frágiles y se están quedando atrás. La industria de las criptomonedas necesita una defensa criptonativa: redes de detección descentralizadas que recompensen a muchos proveedores de modelos independientes por detectar falsificaciones del mundo real y registren esos juicios on-chain.
El resultado: Transparencia y uso componible en exchanges, monederos y finanzas descentralizadas (DeFi).
Solo el primer trimestre vio 200 millones de dólares robados a través de estafas de deepfakes, con más del 40% del fraude cripto de alto valor ahora atribuido a suplantaciones generadas por IA.
A medida que los criminales utilizan deepfakes para eludir los procesos de KYC y suplantar a ejecutivos en transferencias fraudulentas, la industria de las criptomonedas se enfrenta a una amenaza existencial que los sistemas de detección centralizados no pueden resolver.
La detección centralizada está fallando
El fallo principal es arquitectónico.
Los detectores centralizados están en conflicto y aislados, con sistemas cerrados a proveedores detectando mejor sus propias salidas de modelo, pero pasando por alto otras. Cuando las mismas empresas construyen tanto generadores como detectores, los incentivos se difuminan. Estos detectores son estáticos y lentos, a diferencia de sus contrapartes descentralizadas, y se entrenan contra los trucos del mes pasado mientras los adversarios iteran en tiempo real.
La industria de las criptomonedas no puede subcontratar esto a los mismos sistemas cerrados que los deepfakes superan sin esperar los mismos inconvenientes. Es hora de cambiar esa mentalidad y pasar a las redes de detección descentralizadas.
Las agencias de aplicación de la ley en Asia desmantelaron 87 redes de estafas de deepfakes, que utilizaban deepfakes generados por IA para suplantar a figuras como Elon Musk y funcionarios gubernamentales. Las estafas han evolucionado para incluir suplantaciones en vivo con deepfakes durante videollamadas, donde los estafadores se hacen pasar por ejecutivos de la blockchain para autorizar transacciones no autorizadas.
Por ejemplo, el presidente ejecutivo de Strategy, Michael Saylor, advirtió el año pasado que su equipo elimina aproximadamente 80 videos falsos de YouTube generados por IA que lo suplantan diariamente, promocionando sorteos falsos de Bitcoin a través de códigos QR, lo que destaca la persistencia de estos ataques en las plataformas sociales.
La CEO de Bitget, Gracy Chen, declaró ella misma: “La velocidad con la que los estafadores pueden ahora generar videos sintéticos, junto con la naturaleza viral de las redes sociales, otorga a los deepfakes una ventaja única tanto en alcance como en credibilidad.”
Cuando las herramientas de detección tradicionales logran solo un 69% de precisión en deepfakes del mundo real, se crea un enorme punto ciego que los criminales explotan. El CEO de OpenAI, Sam Altman, advirtió recientemente de una “crisis de fraude inminente” porque la IA ha “derrotado la mayoría de los métodos de autenticación”. La industria de las criptomonedas necesita soluciones que evolucionen tan rápido como las propias amenazas.
Estas vulnerabilidades se extienden incluso a la manipulación emocional, como se ha visto en las estafas románticas impulsadas por IA, donde los deepfakes y los chatbots fabrican relaciones personales para extraer fondos.
El problema fundamental radica en confiar en que las principales empresas de IA se autorregulen sus propios resultados en medio de presiones políticas y económicas. SynthID de Google solo detecta contenido de su propio sistema Gemini, ignorando los deepfakes de herramientas de la competencia. Los conflictos de interés se vuelven inevitables cuando las mismas empresas que crean IA generativa también controlan los sistemas de detección.
Un estudio de marzo de 2025 encontró que incluso los mejores detectores centralizados cayeron de un 86% de precisión en conjuntos de datos controlados a solo un 69% en contenido del mundo real. Estos sistemas estáticos se entrenan una vez con bases de datos existentes y esperan funcionar para siempre, pero los criminales se adaptan más rápido de lo que las autoridades centralizadas pueden responder.
Una defensa descentralizada y criptonativa
Las redes de detección descentralizadas representan verdaderos principios de la blockchain aplicados a la seguridad digital. Así como Bitcoin resolvió el problema del doble gasto distribuyendo la confianza, la detección descentralizada resuelve el problema de la autenticidad distribuyendo la verificación entre mineros competidores.
Las plataformas pueden habilitar este enfoque creando mecanismos de incentivos donde los desarrolladores de IA compiten para construir modelos de detección superiores.
Las recompensas criptoeconómicas dirigen automáticamente el talento hacia las soluciones más efectivas, con los participantes compensados en función del rendimiento real de sus modelos contra deepfakes del mundo real. Este marco competitivo ha demostrado una precisión significativamente mayor en contenido diverso en comparación con las alternativas centralizadas, logrando resultados que los sistemas estáticos no pueden igualar.
Un enfoque de verificación descentralizado se vuelve esencial, ya que la IA generativa se convertirá en un mercado de 1.300.000 millones de dólares para 2032, lo que requiere mecanismos de autenticación escalables que coincidan con el rápido desarrollo de la IA.
Los métodos convencionales son fácilmente alterados o eludidos, mientras que las bases de datos centralizadas son propensas a ataques. Solo el libro mayor inmutable de la blockchain proporciona la base transparente y segura para combatir el aumento proyectado de estafas cripto impulsadas por IA.
Las estafas de deepfakes podrían representar el 70% de los delitos cripto sin protocolos de detección descentralizados para 2026. Ataques como el vaciado de la cuenta de OKX por 11 millones de dólares mediante suplantación de IA demuestran cuán vulnerables siguen siendo los exchanges centralizados a los ataques sofisticados de deepfakes.
Las plataformas DeFi se enfrentan a un riesgo particular, ya que las transacciones seudónimas ya complican la verificación.
Cuando los criminales pueden generar identidades de IA convincentes para los procesos de KYC o suplantar a los desarrolladores de protocolos, las medidas de seguridad tradicionales resultan inadecuadas. La detección descentralizada ofrece la única solución escalable que coincide con los principios sin confianza de DeFi.
Alineación regulatoria y el camino a seguir
Los reguladores exigen cada vez más mecanismos de autenticación robustos a las plataformas de criptomonedas, y las redes de detección descentralizadas ya ofrecen herramientas orientadas al consumidor que verifican el contenido al instante. ¿Por qué no trabajar junto a las empresas que proporcionan una verificación auditable y transparente que incluso satisface los requisitos regulatorios, manteniendo la innovación sin permisos que impulsa la adopción de la blockchain?
El sector de la blockchain y las criptomonedas se enfrenta a una coyuntura crítica: o se aferra a los sistemas de detección centralizados que inevitablemente se quedan atrás de la ingeniosidad criminal, o adopta arquitecturas descentralizadas que transforman los incentivos competitivos de la industria en un poderoso escudo contra el fraude impulsado por la IA.
Opinión de: Ken Miyachi, fundador de BitMind.
Este artículo tiene fines de información general y no pretende ser ni debe tomarse como asesoramiento legal o de inversión. Los puntos de vista, pensamientos y opiniones expresados aquí son únicamente los del autor y no reflejan ni representan necesariamente los puntos de vista y opiniones de Cointelegraph.