Uma ameaça que não vai desaparecer tão cedo

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O progresso em tecnologias como inteligência artificial, computação em nuvem e IoT está aproximando o mundo e ajudando a humanidade a resolver alguns dos seus maiores desafios.

Seja eliminando a pobreza ou curando doenças anteriormente incuráveis, é a tecnologia que está iluminando o caminho. Mas dito isso, o avanço rápido da tecnologia e da IA ​​em particular está criando alguns desafios por conta própria.

É claro que a ficção científica nos faria acreditar que a IA é uma ameaça para a humanidade – que pode dominar o mundo e desencadear terror sobre a humanidade.

No entanto, não deve ser a perspectiva de robôs assassinos que deve nos preocupar. Mas outra coisa que é mais iminente. E ouso dizer, igualmente sinistro.

Alguns antecedentes

Em 1997, um projeto de referência chamado programa de gravação de vídeo foi publicado. Ele usou imagens existentes de uma pessoa para criar um vídeo completamente novo, onde elas apresentavam palavras de uma faixa de áudio diferente. Este projeto usou técnicas de aprendizado de máquina para fazer conexões entre o formato do rosto de uma pessoa e os sons que estavam produzindo.

Duas décadas depois, um programa semelhante chamado "Sintetizando Obama" mostrava o ex-presidente dos EUA dizendo coisas que ele nunca disse.

Esses projetos eram principalmente para fins de pesquisa acadêmica. No entanto, eles provariam ser os precursores do que agora conhecemos como deepfakes.

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A ascensão dos Deepfakes

Foi no segundo semestre de 2017, quando um usuário do Reddit chamado deepfakes começou a postar vídeos editados. Esses vídeos foram feitos usando a tecnologia de aprendizado profundo (daí o nome) e envolviam rostos de celebridades em corpos de atrizes pornográficas. Alguns dos menos prejudiciais tiveram o rosto do ator Nicolas Cage trocado por diferentes cenas do filme.

Aqui está um exemplo de um deepfake com o famoso ator Keanu Reeves:

(incorporação) https://www.youtube.com/watch?v=k4pHdNvPZ20 (/ incorporação)

O usuário publicou o código de aprendizado de máquina usado para criar esses vídeos e logo uma comunidade inteira chamada r / deepfakes surgiu no Reddit. As coisas pioraram quando o FakeApp foi lançado em janeiro de 2018. Agora, qualquer pessoa pode sobrepor o rosto das pessoas nos corpos de outras pessoas.

Avanço rápido de hoje. O flagelo dos deepfakes agora está espalhado por toda a esfera online. Todos podem fazer vídeos falsos de celebridades, políticos e até de seus vizinhos.

O FakeApp usa a IA para gerar construções faciais precisas e aplicá-lo a um vídeo. Para isso, não é necessário vídeos da vítima em potencial. Eles podem se contentar com imagens de qualidade decente, disponíveis na linha do tempo das mídias sociais de uma pessoa.

Com a perspectiva de espalhar seus vídeos falsos pela Web, até ameaças como roubos de domínio e ataques do tipo intermediário parecem menos ameaçadoras em comparação.

As empresas estão sentindo o calor

Embora a perspectiva de a IA divulgar notícias falsas seja um pouco assustadora, os deepfakes podem devastar completamente os negócios. As empresas podem perder milhões com criminosos se passando por CEOs e divulgando seus vídeos falsos.

Com esses vídeos se tornando mais realistas a cada dia, uma imitação convincente pode fazer com que as ações de uma empresa despencem. Por exemplo, se um vídeo falso de Jeff Bezos anunciando defeitos nos produtos da Amazon se tornasse viral, a empresa veria sua queda nos preços das ações.

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Mesmo as pequenas empresas estão preocupadas com essa ameaça emergente, Julia Markle supervisiona o conteúdo digital da ClothingRIC, uma startup que divulga cupons para itens de vestuário e estilo de vida. Ela acredita que sua organização está ainda mais exposta a vídeos falsificados. "Ao contrário da Microsoft e da Apple, não temos um exército de advogados ou especialistas, caso já tenhamos enfrentado uma situação de profunda crise".

No entanto, existe o risco de vídeos manipulados prejudicar os negócios para o mundo corporativo.

Gigantes da tecnologia se preparam para uma batalha

Percebendo a urgência do assunto, as empresas clamam por defesas e tentam desenvolver ferramentas de detecção.

1. Facebook

O Facebook está lançando um conjunto de dados de vídeos e rostos como parte do Deepfake Detection Challenge (DFDC). O objetivo dessa atividade, segundo Mike Schroepfer, diretor de tecnologia do Facebook, é "produzir tecnologia que todos possam usar para detectar melhor quando a IA foi usada para alterar um vídeo, a fim de enganar o espectador".

Amazon, Microsoft e uma variedade de instituições acadêmicas e de pesquisa estão envolvidas nesta campanha.

2. Google

Enquanto isso, o Google está dando uma contribuição semelhante à luta contra o deepfake. A gigante dos mecanismos de busca lançou 3000 vídeos deepfake por conta própria, em um esforço para ajudar os pesquisadores que trabalham nas ferramentas de detecção.

Usando atores profissionais, a empresa filmou várias cenas e usou métodos de criação deepfake publicamente disponíveis para desenvolver o banco de dados. Os pesquisadores podem utilizar esse conjunto de dados e treinar suas ferramentas de detecção, tornando-os mais eficazes e precisos.

3. Twitter

O Twitter é outra plataforma social que está projetando uma política para enfrentar o surgimento de deepfakes. Chamando de "mídia sintética e manipulada", o Twitter divulgou uma série de tweets no mês passado, buscando feedback dos usuários sobre o assunto.

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Ele definiu vídeos de IA com troca de face como "mídia que foi significativamente alterada ou criada de uma maneira que altera o significado / objetivo original ou faz parecer que certos eventos ocorreram que realmente não aconteceram".

Anteriormente, o site proibia vídeos pornográficos falsos, mas ainda não estabeleceu uma política ampla para regulamentar vídeos manipulados em larga escala.

Detectando Deepfakes para internautas comuns

Até que um mecanismo confiável seja formado para rastrear falhas profundas, os espectadores podem procurar algumas falhas para determinar se estão sendo enganadas.

Aqui estão alguns dos sinais de que o vídeo que você está assistindo foi modificado.

• Tom de pele:

Normalmente, o tom de pele do rosto de uma pessoa em um vídeo editado é diferente do resto do corpo. Além disso, parece mais suave.

• Piscando incomum:

Até o momento, o algoritmo não é avançado o suficiente para criar vídeos nos quais a pessoa pisca normalmente.

• Fala lenta:

As pessoas representadas nos vídeos falam devagar. Enquanto isso, o áudio não corresponde à voz real.

• Bordas do rosto:

Na maioria dos vídeos manipulados, as bordas do rosto ficam embaçadas e sutilmente se misturam ao fundo.

• aparência estranha:

Em suma, os deepfakes têm uma aparência estranha, geralmente observável a olho nu.

Felizmente, a tecnologia não chegou a um ponto em que vídeos falsos são impecáveis. Mas isso mudará gradualmente nos próximos anos.

O longo caminho à frente

Embora seja tranquilizador que empresas como Google e Facebook estão investindo em ferramentas de detecção de deepfake, a tecnologia contra a qual estão enfrentando está se desenvolvendo rapidamente. A partir de agora, a comunidade tecnológica está se recuperando, enquanto a ameaça de deepfakes mais sofisticados está batendo à porta. Só podemos imaginar que tipo de caos ocorrerá à medida que a linha entre fato e ficção se esvai ainda mais.

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