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Uma ferramenta para detectar deepfakes é transparente sobre suas limitações

Você, presumivelmente um ser humano, é uma parte crucial na detecção 🌛 de uma

ou

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gerado por inteligência artificial.

Existem ferramentas de detecção, feitas tanto comercialmente quanto jogo de futebol que ganha dinheiro laboratórios de pesquisa, 🌛 que podem ajudar. Para usar esses detectores de deepfakes, você envia ou vincula uma peça de mídia que suspeita ser 🌛 falsa, e o detector dá uma probabilidade jogo de futebol que ganha dinheiro porcentagem de que ela tenha sido gerada por IA.

Mas seus sentidos e 🌛 uma compreensão de alguns indicativos importantes fornecem muita informação ao analisar mídia para ver se ela é um deepfake.

Enquanto as 🌛 regulamentações para deepfakes, especialmente jogo de futebol que ganha dinheiro eleições, ainda estão atrasadas jogo de futebol que ganha dinheiro relação ao rápido ritmo das inovações jogo de futebol que ganha dinheiro IA, precisamos encontrar 🌛 formas de descobrir se uma imagem, áudio ou

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é realmente real.

Siwei Lyu criou uma delas, o DeepFake-o-meter, na Universidade 🌛 de Buffalo. Sua ferramenta é gratuita e de código aberto, compilando mais de uma dúzia de algoritmos de outros laboratórios 🌛 de pesquisa jogo de futebol que ganha dinheiro um lugar. Os usuários podem enviar uma mídia e executá-la através dessas diferentes ferramentas de laboratórios para 🌛 obter uma ideia de se ela pode ser gerada por IA.

O DeepFake-o-meter mostra tanto os benefícios quanto as limitações das 🌛 ferramentas de detecção de IA. Quando executamos algumas deepfakes conhecidas através das diferentes algoritmos, os detectores deram uma classificação para 🌛 o mesmo

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,

ou gravação de áudio de 0% a 100% de chance de ser gerada por IA.

A IA 🌛 e os algoritmos usados para detectá-la podem ser influenciados pela maneira como são ensinados. No caso do DeepFake-o-meter, a ferramenta 🌛 é transparente sobre essa variabilidade nos resultados, enquanto um detector comercial comprado na loja de aplicativos é menos claro sobre 🌛 suas limitações, ele disse.

"Acho que uma imagem falsa de confiabilidade é pior do que baixa confiabilidade, porque se você confiar 🌛 jogo de futebol que ganha dinheiro um sistema que fundamentalmente não é confiável para funcionar, pode causar problemas no futuro", disse Lyu.

Seu sistema ainda é 🌛 rudimentar para os usuários, tendo sido lançado publicamente apenas jogo de futebol que ganha dinheiro janeiro deste ano. Mas seu objetivo é que jornalistas, pesquisadores, 🌛 investigadores e usuários comuns possam enviar mídias para verificar se são reais. Sua equipe está trabalhando jogo de futebol que ganha dinheiro formas de classificar 🌛 as diferentes algoritmos que usam para detecção para informar os usuários qual detector funcionaria melhor parajogo de futebol que ganha dinheirosituação. Os usuários 🌛 podem optar por compartilhar a mídia que enviam com a equipe de pesquisa de Lyu para ajudá-lo a melhorar o 🌛 site.

Lyu frequentemente atua como fonte experiente para jornalistas que tentam avaliar se algo pode ser um deepfake, então ele nos 🌛 mostrou algumas instâncias bem conhecidas de deepfakery recentes para mostrar as maneiras pelas quais podemos dizer que eles não são 🌛 reais.

"Um operador humano precisa ser trazido para fazer a análise", disse ele. "Acho que é crucial ser uma colaboração homem-algoritmo. 🌛 Deepfakes são um problema social-técnico. Não vai ser resolvido puramente pela tecnologia. Tem que haver uma interface com humanos."