Una auditoría sobre deepfakes parlamentarias detecta 138 diputadas de 22 países expuestas a desnudos sintéticos en la Unión Europea. El informe, la primera radiografía hecha a escala comunitaria, sitúa el negocio de las aplicaciones que los generan en más de 22 millones de euros al mes.
Claves de la operación
- 138 parlamentarias en el punto de mira. El estudio ‘Who Gets Deepfaked?’ identifica representantes de 22 Estados miembros entre 5.872 cargos rastreados y calcula una brecha de género de 33 a 1.
- Un negocio de 22 millones al mes. El Institute for Strategic Dialogue cifra en esa cantidad la facturación de las aplicaciones para desnudar comercializadas a través de App Store y Play Store solo durante abril.
- España queda en el margen del análisis. El autor del informe confirma ‘unos pocos registros indirectos’ de diputadas españolas y atribuye la infrarrepresentación a la estructura de apellidos compuestos.
Lena Schilling tenía 25 años y era la política más joven de la Eurocámara cuando la llamaron desde el think tank berlinés Agora Digitale Transformation. Los analistas habían localizado fotografías reales de sus inicios políticos reconvertidas en falsos desnudos con inteligencia artificial. ‘Vi a baby Lena, a una versión más joven de mí misma, siendo desnudada contra mi voluntad’, relata la eurodiputada austriaca de Los Verdes. ‘Fue algo profundamente aterrador, degradante y chocante’. Su equipo activó los protocolos de emergencia, presentó una denuncia ante la policía y ella convirtió el episodio en una petición pública contra las nudifier apps.
Una brecha de 33 a 1 que el algoritmo hace visible
El informe ‘Who Gets Deepfaked?’, firmado por el investigador Benjamin Schultz para Agora Digitale Transformation con financiación de la Fundación Mercator, rastreó entre el 16 y el 20 de julio los nombres de 5.872 parlamentarios nacionales en activo frente a un catálogo de 160 dominios vinculados a pornografía sintética y filtraciones. El resultado: 138 parlamentarias de 22 Estados miembros aparecen vinculadas a montajes no consentidos. Entre los hombres figuran nueve, y ocho de ellos solo en índices de búsqueda no localizables de forma directa. El rastreo cubre parlamentos nacionales, no la Eurocámara, que será objeto de una segunda fase.
La proporción desmonta cualquier lectura anecdótica. Una de cada 14 parlamentarias europeas, el 7,3%, está expuesta en estas redes; entre sus colegas masculinos, una de cada 500, el 0,2%. El riesgo es 33 veces mayor para una mujer que para un diputado. La exposición tampoco se reparte por igual dentro del colectivo femenino: ministras y líderes de partido concentran los casos porque la prominencia institucional funciona como acelerador. El peaje, concluye el estudio, es estructural.
El negocio que cobra por desnudar: cuatro clics y ninguna responsabilidad
La auditoría describe el mecanismo con precisión incómoda. Los gateways imitan páginas de estilo Wikipedia donde, junto al retrato oficial de la diputada, aparece un enlace destacado que ofrece desnudarla. El equipo identificó 97 de estos portales dirigidos contra representantes europeas y 61 de ellos con fotografías e información listas para procesar. Como el archivo final no se aloja en el servidor del portal, los administradores eluden las acusaciones de difusión de pornografía no consentida y actúan solo como facilitadores. En los foros asociados se organizan votaciones sobre a quién desnudar después.
Detrás del acoso opera una industria. Un análisis del Institute for Strategic Dialogue cifra en más de 22 millones de euros la facturación de las aplicaciones para desnudar distribuidas a través de App Store y Play Store solo en abril. El negocio se sostiene sobre una asimetría regulatoria sin resolver: la víctima denuncia y el desarrollador cobra. Schilling lo resume sin rodeos: ‘Las grandes plataformas están ganando auténticas fortunas a costa de abusar digitalmente de las mujeres sin que ellas lo consientan’.
El daño no se mide por los archivos que se retiran, sino por la facilidad con la que cualquiera puede repetir la humillación cuatro clics después.
A la escalada se suma la circulación de de modelos de aprendizaje automático modificados. Informes de AI Forensics citados en el estudio han localizado en plataformas como Hugging Face modelos entrenados sobre la cara de parlamentarias concretas para generar desnudos a medida. El Center for Countering Digital Hate estimó que el Grok de Elon Musk produjo tres millones de deepfakes en once días, entre el 29 de diciembre y el 8 de enero.
Los buscadores amplifican el daño incluso después de la intervención judicial. Tras la incautación del dominio CFake por los departamentos de Justicia de Estados Unidos y Francia, la API de búsqueda de Google seguía devolviendo 47 registros activos más de tres meses después del cierre. ‘Si los usuarios todavía pueden buscar el nombre de la afectada junto a la palabra desnuda y eso les lleva al enlace, la humillación persiste’, argumenta Schultz. Mantener esos índices obliga a las víctimas a revivir el trauma psicológico y reputacional una y otra vez.
El punto ciego que la Ley de IA todavía no cubre
El Reglamento Europeo de IA desplegó sus obligaciones de transparencia sobre contenido sintético el pasado 2 de agosto. Su artículo 50 exige etiquetar lo generado o manipulado, pero no obliga a retirar el material ni a bloquear los dominios que lo indexan. La Ley de Servicios Digitales sí permite exigir a las plataformas la eliminación de contenido ilícito, aunque la carga de la prueba recae sobre la víctima, que debe localizar y notificar cada réplica. Es el mismo problema que el estudio detectó en los buscadores.
En España el marco sigue siendo reactivo. La Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial, con sede en A Coruña, coordina la vigilancia del reglamento europeo pero no tiene competencia sancionadora directa sobre este tipo de abuso. La herramienta más utilizada sigue siendo la Ley Orgánica 1/1982 de protección del honor, la intimidad y la propia imagen, diseñada para un mundo analógico. La vía civil exige identificar a un responsable que opera desde jurisdicciones opacas, un ejercicio casi imposible cuando el portal se limita a enlazar. Cabe recordar que Schultz confirma ‘unos pocos registros indirectos’ que afectan a diputadas españolas y sostiene que la cifra real será ‘significativamente superior’ a la captada, un problema metodológico que compara con el cirílico búlgaro o los signos diacríticos eslovacos.
Los Países Bajos ya han convertido los datos en iniciativa legislativa: una coalición multipartidista de diputadas encabezada por Suzanne Kröger impulsa cambios normativos nacionales desde que conoció las cifras. Ese es el examen al que se enfrenta el resto de la UE, España incluida. La segunda fase del estudio, centrada en la Eurocámara, permitirá medir si las instituciones que legislan sobre inteligencia artificial se protegen con el mismo rigor con el que exigen transparencia a las plataformas. Mientras tanto, las páginas siguen abiertas.
