Inteligência artificial pode ser a nova faca de dois gumes da pirataria

Por Wagner Wakka | 25 de Julho de 2018 às 23h25

A pirataria é um dos principais problemas do mercado desde que o ser humano começou a trocar coisas entre si em busca de riqueza. Contudo, uma nova tecnologia pode ajudar a mitigar isso: a inteligência artificial (IA). É o que defende o guru da tecnologia, Mike Elgan. Em artigo recente publicado na Computerworld, ele defende que ensinar as máquinas a reconhecerem detalhes pode fazer com que produtos falsos sejam cada vez menos acessíveis.

Elgan estima que cerca de 2,5% do que se é comercializado se trata de produtos falsos. Embora a porcentagem seja pequena, o montante pode chegar a 1 trilhão de dólares. Neste cenário, dados mais recentes da Organização Mundial do Comércio (OMC) apontam que cerca de 20% das infrações de propriedade intelectual são ligadas a produtos dos Estados Unidos. Mais alarmante é que não apenas eletrônicos, roupas e outros objetos são pirateados, mas parte considerável desta indústria é de consumíveis. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), 10% dos remédios comercializados são falsos.

Junto a isso, uma nova forma de falsificação surge. Elgan aponta que um estudo da Vidyuth Srinivasan, empresa voltada para realidade virtual, mostra que inteligência artificial tem sido usada para tentar implementar detalhes que aprimoram falsificações. Um dos exemplos são os Deepfakes, aquele vídeos em que uma IA utiliza um gigantesco banco de imagens para recriar um vídeo como o rosto de uma pessoa e o corpo de outra.

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Tal qual o banco de dados de imagens usados no Deepfakes, falsificadores alimentam cada vez mais bancos de dados com imagens, modelos 3D e outras mídias de produtos originais para “ensinar” um computador a produzir uma réplica o mais próximo da legítima possível.

Como combater isso? Também usando de machine learning e IA. A IBM tem trabalhado em uma ferramenta chamada Crypto Anchor Verifier, por exemplo. O programa é leve e roda em qualquer celular, apenas usando reconhecimento de imagem. O usuário tira uma foto do produto e, então, o app compara com uma série de dados que têm para informar sobre a legitimidade.

Para garantir sigilo, em caso de conteúdos muito valiosos, o programa também trabalha com dados em um sistema de blockchain, o qual não pode ser alterado de forma tão simples. Ainda, este banco de dados seria alimentado pelas próprias empresas que fazem tais produtos.

Junto com a IBM, outra empresa está trabalhando com técnicas semelhantes. O Counterfeit Repor (TCR) é uma empresa com foco em expor produtos falsificados que são vendidos em e-commerce. Um dos clientes é a Amazon, em cuja loja eles já encontraram cerca de 58 mil produtos falsos desde 2016.

Segundo a gigante do varejo, cerca de 99% dos produtos na loja são originais, uma vez que a maioria das lojas parceiras da Amazon passa por controles e testes baseados em machine learning e investigações.

Outro exemplo: o grupo chinês Alibaba tem um sistema com 20 marcas internacionais chamada Big Data Anti-Counterfeiting. Com isso, a empresa usa uma série de informações de seus parceiros comerciais para alimentar um banco de dados de reconhecimento de produtos falsos por IA.

Também na Ásia, o app Smart Detective já é utilizado por grandes empresas de autenticação para ajudar a identificar produtos de luxo falsificados.

Fonte: ComputerWorld

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