NTSB bloquea el acceso al expediente después de que la IA recrea las voces de pilotos muertos a partir de datos de la cabina
NTSB retira el acceso al expediente después de que recreaciones de voces hechas por IA se difundieran en línea
La Junta Nacional de Seguridad del Transporte (NTSB) eliminó temporalmente el acceso público a su sistema de expedientes tras descubrir que se había utilizado IA para recrear las voces de pilotos que fallecieron en un accidente de un avión de UPS el año pasado, y que el audio estaba circulando en internet.
La agencia dijo el viernes que restauró el acceso al sistema de expedientes pero mantuvo 42 investigaciones cerradas mientras revisa la cuestión, incluido el caso del vuelo UPS 2976 en Louisville, Kentucky.
El incidente pone de relieve un problema creciente para los registros públicos en la era de la IA generativa. La NTSB tiene prohibido por ley federal colocar las grabaciones de audio de cabina en su sistema de expedientes, el cual ha estado abierto al público durante mucho tiempo y contiene material extenso de las investigaciones de accidentes. Pero en este caso, el expediente del vuelo de UPS incluía un archivo de espectrograma del registrador de voz de la cabina.
Un espectrograma convierte el sonido en una imagen al mapear frecuencias y otra información de audio en forma visual. Scott Manley, un popular creador de contenidos de YouTube que cubre física, astronomía y videojuegos, señaló en X que los datos incrustados en la imagen podrían potencialmente usarse para reconstruir audio.
Eso es aparentemente lo que ocurrió. Según la NTSB, personas tomaron el espectrograma y la transcripción disponible públicamente y usaron herramientas de IA, incluyendo Codex, para crear aproximaciones del audio del registrador de voz de la cabina del accidente. Las voces recreadas se difundieron luego por internet.
La medida de la agencia de restringir el sistema de expedientes subraya cómo incluso datos que no son explícitamente audio pueden transformarse en algo mucho más cercano a la grabación original cuando se combinan con herramientas modernas de IA. Para investigadores y reguladores, plantea nuevas preguntas sobre qué debería seguir siendo público y qué puede inferirse a partir de documentos que nunca tuvieron la intención de contener los sonidos en sí mismos.
Fuentes:
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