A Inteligência Artificial encontra-se a evoluir rapidamente no mercado, e isso tem vindo a levantar algumas questões, sobretudo as relacionadas com os deepfakes. Esta tecnologia tem vindo a propagar-se em força pela internet, e plataformas sociais como o Facebook e Reddit encontram-se a desenvolver as suas próprias ferramentas que permitam detetar casos de conteúdos deepfake.
No entanto, este género de sistemas ainda necessita de um grande esforço de desenvolvimento para serem perfeitos. Mesmo com uma elevada capacidade a identificar conteúdos falsos, existe uma grande margem de erro. É aqui que uma nova tecnologia se encontra a surgir, que permite identificar conteúdos deepfake usando apenas o reflexo dos olhos dos utilizadores.
Esta nova tecnologia, desenvolvida por um conjunto de investigadores da Universidade de Buffalo, é um sistema relativamente simples, mas eficaz, em detetar conteúdos deepfake. Os investigadores afirmam que o sistema possuí uma taxa de sucesso a rondar os 94%, o que será consideravelmente acima do que muitas tecnologias atuais permitem.
Este sistema, além de detetar as tradicionais irregularidades que podem surgir sobre a cara dos utilizadores e os movimentos faciais, vai mais longe ao analisar até o reflexo dos olhos. Este é um ponto onde pode ser complicado de falsificar, visto que o reflexo necessita de ser consistente entre todas as imagens criadas, e isso é complicado de replicar.
Este sistema, basicamente, analisa as diferenças entre o reflexo e entre cada frame de um vídeo ou de várias fotos. Para fotos estáticas, o sistema também se encontra preparado para lidar com as mesmas, analisando a diferença de reflexo entre cada um dos olhos e indicando o potencial para se tratar de um deepfake ou não.
Isto acontece porque, em todos tiradas de sujeitos reais, o reflexo dos olhos deve ser idêntico. Um sujeito criado por deepfake conta com pequenas alterações nesse reflexo que indicam claramente a criação feita por um sistema automático.
Obviamente, este sistema ainda se encontra longe de ser perfeito. Por exemplo, o mesmo não é capaz de identificar imagens onde as pessoas tenham um olho fora do campo de visão ou sem qualquer reflexo devido ao meio ambiente. Mas ainda assim, será uma excelente ferramenta para garantir mais proteção contra conteúdos deepfake pela Internet.
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