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Terça, 25 de Junho de 2019

Novo método usa movimentos sutis das pessoas para detectar vídeos deepfake Terça, 25 de Junho de 2019

Novo método usa movimentos sutis das pessoas para detectar vídeos deepfake
Vídeo deepfake do ex-presidente Barack Obama

A qualidade e velocidade em que vídeos falsos podem ser feitos usando redes neurais e deep learning prometem tornar a próxima eleição presidencial nos EUA, no ano que vem, um pesadelo. Mas, ao explorar algo negligenciado nas atuais técnicas de deepfake, pesquisadores encontraram uma forma automatizada de detectar vídeos falsos.

Vídeos deepfake estão longe de serem perfeitos. Criados a partir de gigantescas bibliotecas de imagens tiradas da internet, estes arquivos são gerados em baixa resolução (o que ajuda a ocultar as imperfeições) e parecem excessivamente compactados. Mas a tecnologia está melhorando a um ritmo surpreendente, e falhas no processo, como vídeos deepfake que eram fáceis de detectar porque as pessoas nunca piscam, estão melhorando rapidamente para torná-los cada vez mais verossímeis.

É uma corrida armamentista em que nenhum dos lados vai deixar a evolução de lado. No entanto, os pesquisadores da Universidade da Califórnia em Berkeley e da Universidade do Sul da Califórnia acreditam que eles desenvolveram a próxima arma de batalha neste ramo ou, em bom português, eles acham que conseguem identificar com precisão vídeos falsos.

Usando um processo semelhante ao modo como os deepfakes são criados — estudando as imagens existentes da atual safra de candidatos presidenciais —, eles treinaram uma inteligência artificial para procurar a presença de uma “assinatura biométrica suave” de cada pessoa.

Parece complicado, mas quando falamos, todos nós temos maneiras sutis, porém únicas, de movimentar nossos corpos, cabeças, mãos, olhos e até lábios. Tudo é feito subconscientemente — você não percebe o que seu corpo está fazendo, nem sua mente imediatamente reconhece quando outra pessoa está fazendo — mas, como resultado, é um detalhe que as técnicas atuais de deep Learning não levam em consideração para criar um deepfake.

Em um teste, a nova inteligência artificial conseguiu identificar com precisão o vídeo deepfake em 92% das vezes, incluindo vídeos criados usando diversas técnicas, inclusive aqueles com qualidade de imagem degradada por serem muito comprimidos.

Os pesquisadores planejam melhorar a taxa de sucesso da inteligência artificial ao considerar a cadência e características da voz da pessoa. No entanto, a realidade é que as técnicas de deepfake estão evoluindo e melhorando a tal ponto que eles deverão compensar para serem capazes de enganar esta inteligência artificial antes de 2020. Esta pesquisa representa uma vitória, mas a guerra pela busca da verdade na internet só está começando.

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