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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
gerado por inteligência artificial.
Existem ferramentas de detecção, feitas tanto comercialmente quanto euslotcasino 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 euslotcasino 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 euslotcasino eleições, ainda estão atrasadas euslotcasino relação ao rápido ritmo das inovações euslotcasino IA, precisamos encontrar 💲 formas de descobrir se uma imagem, áudio ou
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 euslotcasino 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
,
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 💲 euslotcasino 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 euslotcasino 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 euslotcasino formas de classificar 💲 as diferentes algoritmos que usam para detecção para informar os usuários qual detector funcionaria melhor paraeuslotcasinosituação. 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."
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