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Google lança medidas para combater deepfakes explícitos na Busca

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PhotoMIX Company/Pexels
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O Google anunciou novas medidas para combater a disseminação de deepfakes explícitos em seus resultados de busca. As atualizações visam facilitar a remoção de imagens falsas não consensuais e aprimorar os sistemas de classificação para reduzir a visibilidade desse tipo de conteúdo.

Agora, os usuários podem solicitar a remoção de imagens explícitas falsas e, após a aceitação, os sistemas do Google filtrarão resultados explícitos similares e removerão duplicatas.

Segundo a companhia, a solicitação de remoção de conteúdos da Busca “já provou ser bem-sucedida no tratamento de outros tipos de imagens não consensuais, e agora os mesmos recursos podem ser usados para imagens explícitas falsas também”.

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Menos deepfakes nos resultados do Google

Além de ampliar o recurso para remoção de deepfakes na Busca, o Google informou que fez ajustes no sistema de classificação para diminuir a aparição de deepfakes explícitos em buscas específicas.

Em consultas que busquem intencionalmente por deepfakes de uma pessoa, serão priorizados conteúdos de alta qualidade e não explícitos — como artigos de notícias.

“As atualizações que fizemos este ano reduziram a exposição a resultados de imagens explícitas nesses tipos de consultas em mais de 70%. Com essas mudanças, as pessoas podem ler sobre o impacto que os deepfakes estão tendo na sociedade, em vez de ver páginas com imagens falsas não consensuais”, informa o comunicado do Google desta quarta-feira (31).

Para diferenciar entre conteúdos explícitos reais e deepfakes, o Google desenvolve mecanismos que promovam conteúdos legítimos e rebaixem os falsos. Sites com um grande volume de remoções de imagens explícitas falsas também serão desvalorizados nos resultados da Busca.

“Essa abordagem funcionou bem para outros tipos de conteúdo prejudicial, e nossos testes mostram que será uma maneira valiosa de reduzir conteúdo explícito falso nos resultados de pesquisa”, destacou a Big Tech.

Conheça também o estudo que apresenta uma técnica para identificar deepfakes, inspirada em métodos utilizados na astronomia.

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