A inteligência artificial e o aprendizado de máquina podem fazer maravilhas, desde criar arte até automatizar trabalhos administrativos. Mas eles também são um risco, pois podem capacitar pessoas mal-intencionadas com truques como o deepfake.
À medida que essa tecnologia específica evolui, é uma boa ideia aprender como os deepfakes realmente funcionam e quem gostaria de usá-los - tanto de forma legítima quanto ilegal.
Por que é importante entender como e por que os deepfakes são usados
As aplicações convencionais da tecnologia deepfake giram principalmente em torno de materiais engraçados, pornográficos ou cinematográficos, mas um estudo provou que deepfakes podem enganar o reconhecimento facial. Isso por si só é motivo para se preocupar e levantar a guarda.
Quanto mais a tecnologia é usada na vida cotidiana e em projetos de grande escala, melhor seus desenvolvedores aprendem a criar vídeos falsos perfeitos de pessoas, sejam celebridades ou membros da família.
Entendimento como se proteger de vídeos deepfake
é uma obrigação agora, considerando o quão ansiosamente as indústrias estão adotando as vantagens da tecnologia, especialmente no entretenimento.Hollywood usou em vários projetos muito antes Entrada deepfake AGT da metafísica, que mostrou ao mundo como a criação deepfake pode ser rápida e eficaz. Aqui está o que o processo envolve.
Como funcionam os deepfakes?
Em termos do que está por trás dos deepfakes, uma pista está no nome: deep learning, a ciência das redes neurais artificiais (ANNs). O que eles fazem para os algoritmos deepfake é absorver dados, aprender com eles e criar novos dados na forma de expressões faciais ou de um rosto inteiro sobreposto ao seu.
Os desenvolvedores de software deepfake normalmente usam um dos dois tipos de ANN: autoencoders ou redes adversárias generativas (GANs).
Os codificadores automáticos aprendem a replicar as massas de dados que recebem, principalmente fotos de rostos e expressões, e a recriar os conjuntos de dados solicitados. Eles raramente são cópias exatas, no entanto.
As GANs, por outro lado, possuem um sistema mais inteligente, que inclui um gerador e um discriminador. O primeiro reproduz os dados que aprendeu em deepfakes que devem enganar o segundo.
O discriminador compara as criações do gerador com imagens reais e determina sua eficácia. Os melhores deepfakes, é claro, são aqueles que imitam perfeitamente o comportamento humano.
Então, como os deepfakes são feitos com essa tecnologia? Os algoritmos por trás de aplicativos como Reface e DeepFaceLab aprendem constantemente com os dados que passam por eles para que possam ajustar com eficácia as características e expressões faciais ou sobrepor um rosto ao outro.
O software é basicamente um editor de vídeo projetado especificamente para manipular rostos. Alguns aplicativos são mais complexos do que outros, mas, no geral, você pode fazer qualquer coisa, desde envelhecer alguém até editar a si mesmo em filmes.
Mas a tecnologia ainda tem falhas. A criação de deepfake pode ser mais complicada do que como vídeos falsos ao vivo são feitos, mas pode ser tão simples de detectar quanto falso.
Como identificar um deepfake
Como os deepfakes são feitos principalmente por máquinas, os recursos ou maneirismos do rosto digital nem sempre parecem naturais. Também pode haver erros na configuração do vídeo. Em outras palavras, você pode identificar imagens falsas se souber o que procurar.
Aqui estão alguns sinais indicadores:
- Piscar não natural: o aprendizado de máquina geralmente ignora o piscar de olhos ou faz com que pareça estranho.
- Recursos borrados ou instáveis: o cabelo, a boca ou o queixo de alguém podem estar ligeiramente borrados ou se mover de maneiras estranhas, muitas vezes exageradas.
- Falta ou deturpação da emoção: Pobres deepfakes são impassíveis ou imitam mal as emoções.
- Linguagem corporal estranha: se a pessoa no vídeo mover a cabeça ou o corpo de maneira distorcida ou desarticulada, pode ser um deepfake.
- Cores e iluminação erradas: descolorações, luzes inexplicáveis e sombras são sinais claros de um vídeo falso.
- Objetos inconsistentes: ao ajustar um vídeo, o software deepfake pode cometer erros, como alterar a forma de roupas, joias e itens de fundo.
- áudio ruim: Deepfakes podem distorcer a fala e os sons em um vídeo.
Conseguir o melhor de maneiras de detectar deepfakes aprendendo para que esses vídeos geralmente são feitos e prestando muita atenção aos detalhes nas filmagens que você vê online - diminua a velocidade, se possível.
Além disso, mais e mais ferramentas estão sendo desenvolvidas, como Microsoft Authenticator e Sensity's Detecção forense de deepfake, que analisam vídeos em um nível de minuto.
Quem usa deepfakes?
Os cineastas estão usando cada vez mais deepfakes para envelhecer ou substituir rostos de atores, como em Guerra nas Estrelas. Os artistas conseguem animar retratos e fazê-los falar e cantar.
Os profissionais de marketing estão experimentando a tecnologia deepfake para conteúdo promocional que não exige a contratação de atores. Empresas como a WPP também o aplicam em seus vídeos de treinamento.
Os técnicos, em geral, criam vídeos engraçados onde trocam rostos com amigos ou sobrepõem um ator a outro em filmes populares. Sylvester Stallone assumiu Home Alone, e o Coringa de Heath Ledger apareceu em A Knight's Tale.
Infelizmente, se você explorar para que mais a tecnologia deepfake é usada, encontrará muitos casos maliciosos. Os fabricantes de deepfake gostam de espalhar desinformação e mensagens ofensivas, bem como visar celebridades e colocá-las em filmes adultos. As pessoas são até chantageadas com imagens falsas.
Em sua forma desenfreada atual, deepfake é sinônimo de risco aos direitos de privacidade, segurança, e até direitos autorais, por exemplo, quando o algoritmo claramente usa uma foto ou obra de arte não publicamente disponível.
É por isso que países e marcas estão batendo o pé. A partir de 2021, de acordo com o Mapa da Cyber Civil Rights Initiative das leis de deepfake nos EUA, quatro estados agora reprimem os vídeos deepfake publicados que retratam alguém de maneira explícita ou prejudicial.
A China também está tomando medidas para criminalizar os deepfakes que prejudicam as pessoas e a sociedade, seja violando direitos individuais ou divulgando notícias falsas. Até meta anunciada em 2020 que vídeos enganosos e manipulados não eram bem-vindos.
Além da regulamentação, órgãos oficiais em todo o mundo pressionam por uma melhor detecção e prevenção de crimes deepfake. O Relatório do Instituto Rathenau sobre como a política europeia deve lidar com deepfakes endossa software com ferramentas como alto-falante e reconhecimento facial, detecção de vivacidade de voz e análise de características faciais.
Aprenda como os deepfakes funcionam para enganá-lo
Deepfakes já se tornaram populares, para o bem ou para o mal. Então, aproveite os vídeos engraçados e inspiradores enquanto se prepara para enfrentar qualquer mal-intencionado.
No final das contas, o que é um deepfake como esse, senão uma ferramenta projetada para enganar você? Se você souber o que procurar e como reagir, ela terá menos poder sobre você.
Por exemplo, você poderá detectar deepfakes nas mídias sociais junto com notícias e contas falsas e evitar desinformação, tentativas de phishing e muito mais. À medida que a tecnologia de detecção e prevenção de deepfake melhora, mais suporte aparecerá em seu caminho.