Foi publicado pelo Facebook um banco de dados de cem mil vídeos feitos com deepfakes. Além disso, mais ou menos três mil e quatrocentos atores cooperaram com os vídeos, dos quais foram organizados com diversos métodos. O propósito da companhia é proporcionar conteúdo o bastante para que experts criem um protótipo de inteligência artificial que consiga detectar a prática de forma automática.
Com a utilização de ferramentas de criação de deepfake se tornando cada vez mais comum, a prática tem ficado mais complicada de identificar. Mike Schroepfer, diretor técnico do Facebook, admite que isso não é uma grande preocupação, no entanto, afirmou que a companhia quer se prevenir para a pior possibilidade.
Deepfake Detection Challenge do Facebook
O Deepfake Detection Challenge se trata de uma iniciativa do Facebook para lutar contra a prática. O projeto foi elaborado juntamente com a Microsoft, Amazon e Partnership on AI. Além disso, o desafio teve uma adesão de mais de dois mil e cem candidatos, com 35 mil sistemas de detecção.
Há pouco tempo o Facebook divulgou o protótipo vencedor do desafio. A ferramenta teve uma eficiência de 65% ao analisar dez mil vídeos. Além disso, com o objetivo de criar resultados mais eficazes, os testes continham vídeos com o poder de confundir o sistema – tutoriais de maquiagem, por exemplo.
Esta ferramenta utilizou como modelo o novo modelo de rede neural convolucional (CNN) com o nome de EfficientNets. Além disso, a CNN foi criada por pesquisadores do Google no ano passado, 2019. Além disso, esses tipos de reses são normalmente utilizadas para avaliar imagens e são ótimas para identificar rostos ou distinguir objetos.
Mesmo que este descobrimento caracterize um progresso, a empresa não pretende utilizar do sistema ganhador em seu site. Isso porque 65% ainda é considerado insatisfatório. Schroepfer afirma que o maior desafio é gerar uma ferramenta que seja eficazmente suficiente.
O diretor técnico tem a convicção de que um jeito de aperfeiçoar a detecção é focar nas transições entre os quadros de vídeo. Dessa forma, o rastreio aconteceria a medida que o tempo passa. “Mesmo os deepfakes de alta qualidade têm alguma oscilação entre os quadros”, comentou Mike. De acordo com ele, os deepfakes não serão mais identificáveis por pessoas no futuro, o que torna a tecnologia a única possibilidade para lutar contra a prática.
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