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Facebook e Microsoft promovem concursos para detectar deepfakes

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(Imagem: Reprodução/RenovaMídia)
(Imagem: Reprodução/RenovaMídia)

Nesta quinta-feira (5), o Facebook, a Microsoft, a Partnership on AI e os acadêmicos de sete universidades lançaram um concurso chamado Deepfake Detection Challenge, cujo objetivo é incentivar maneiras de detectar deepfakes, que são aqueles recursos que colocam o rosto de uma pessoa em algum vídeo (com o auxílio de uma inteligência artificial), com a intenção de ser o mais realista possível, chegando a causar confusão, já que um espectador desavisado não sabe se a pessoa fez aquilo mesmo do vídeo ou se é montagem. O concurso será realizado no final de 2019.

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Essa ferramenta já fez parte dos cinemas, como em Forrest Gump, de 1994, em que inseriram Tom Hanks em um clipe de filme antigo para fazer parecer que o ator estava cumprimentando Richard Nixon. No entanto, os deepfakes não têm uma reputação muito boa, exatamente, e geram preocupação (já que, dentre as funcionalidades do deepfake, é possível colocar o rosto de um político em um ator pornô, por exemplo). Mike Schroepfer, diretor técnico do Facebook, teme que os especialistas em inteligência artificial estejam gastando muito tempo aperfeiçoando deepfakes e não estejam gastando tempo suficiente para encontrar maneiras de detectá-los.

Os organizadores do Deepfake Detection Challenge não especificaram os prêmios para o concurso, mas o que se sabe é que ele vai durar até o começo de 2020. O concurso vai acontecer da seguinte forma: os participantes terão acesso a uma coleção de vídeos deepfake que o Facebook planeja lançar em dezembro. Os vídeos contarão com atores profissionais que consentiram em usar seus rostos nos deepfakes, mas Schroepfer conta que esses vídeos serão semelhantes a vídeos reais do Facebook. O diretor técnico afirma que nenhum dado de usuário do Facebook será usado.

Um grande desafio para os pesquisadores é a necessidade de acumular vários exemplos de deepfakes para treinar um sistema de detecção. Schroepfer diz que é relativamente fácil detectar uma falha profunda quando um sistema já está acostumado com o vídeo original, mas fora isso, é muito difícil. Ele defende ainda que a ideia do concurso não é criar um sistema que acabe com todos os deepfakes para sempre, mas encontrar maneiras de tornar mais difícil e mais caro criar deepfakes aceitáveis.

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Fonte: Wired