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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 9️⃣ de uma

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gerado por inteligência artificial.

Existem ferramentas de detecção, feitas tanto comercialmente quanto código de bônus aposta ganha laboratórios de pesquisa, 9️⃣ que podem ajudar. Para usar esses detectores de deepfakes, você envia ou vincula uma peça de mídia que suspeita ser 9️⃣ falsa, e o detector dá uma probabilidade código de bônus aposta ganha porcentagem de que ela tenha sido gerada por IA.

Mas seus sentidos e 9️⃣ uma compreensão de alguns indicativos importantes fornecem muita informação ao analisar mídia para ver se ela é um deepfake.

Enquanto as 9️⃣ regulamentações para deepfakes, especialmente código de bônus aposta ganha eleições, ainda estão atrasadas código de bônus aposta ganha relação ao rápido ritmo das inovações código de bônus aposta ganha IA, precisamos encontrar 9️⃣ 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 9️⃣ de Buffalo. Sua ferramenta é gratuita e de código aberto, compilando mais de uma dúzia de algoritmos de outros laboratórios 9️⃣ de pesquisa código de bônus aposta ganha um lugar. Os usuários podem enviar uma mídia e executá-la através dessas diferentes ferramentas de laboratórios para 9️⃣ obter uma ideia de se ela pode ser gerada por IA.

O DeepFake-o-meter mostra tanto os benefícios quanto as limitações das 9️⃣ ferramentas de detecção de IA. Quando executamos algumas deepfakes conhecidas através das diferentes algoritmos, os detectores deram uma classificação para 9️⃣ o mesmo

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,

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

A IA 9️⃣ e os algoritmos usados para detectá-la podem ser influenciados pela maneira como são ensinados. No caso do DeepFake-o-meter, a ferramenta 9️⃣ é transparente sobre essa variabilidade nos resultados, enquanto um detector comercial comprado na loja de aplicativos é menos claro sobre 9️⃣ suas limitações, ele disse.

"Acho que uma imagem falsa de confiabilidade é pior do que baixa confiabilidade, porque se você confiar 9️⃣ código de bônus aposta ganha um sistema que fundamentalmente não é confiável para funcionar, pode causar problemas no futuro", disse Lyu.

Seu sistema ainda é 9️⃣ rudimentar para os usuários, tendo sido lançado publicamente apenas código de bônus aposta ganha janeiro deste ano. Mas seu objetivo é que jornalistas, pesquisadores, 9️⃣ investigadores e usuários comuns possam enviar mídias para verificar se são reais. Sua equipe está trabalhando código de bônus aposta ganha formas de classificar 9️⃣ as diferentes algoritmos que usam para detecção para informar os usuários qual detector funcionaria melhor paracódigo de bônus aposta ganhasituação. Os usuários 9️⃣ podem optar por compartilhar a mídia que enviam com a equipe de pesquisa de Lyu para ajudá-lo a melhorar o 9️⃣ site.

Lyu frequentemente atua como fonte experiente para jornalistas que tentam avaliar se algo pode ser um deepfake, então ele nos 9️⃣ mostrou algumas instâncias bem conhecidas de deepfakery recentes para mostrar as maneiras pelas quais podemos dizer que eles não são 9️⃣ reais.

"Um operador humano precisa ser trazido para fazer a análise", disse ele. "Acho que é crucial ser uma colaboração homem-algoritmo. 9️⃣ Deepfakes são um problema social-técnico. Não vai ser resolvido puramente pela tecnologia. Tem que haver uma interface com humanos."