b 1 bet

Uma ferramenta para detectar deepfakes é transparente sobre suas limitações

Você, presumivelmente um ser humano, é uma parte crucial na detecção 😊 de uma

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gerado por inteligência artificial.

Existem ferramentas de detecção, feitas tanto comercialmente quanto b 1 bet laboratórios de pesquisa, 😊 que podem ajudar. Para usar esses detectores de deepfakes, você envia ou vincula uma peça de mídia que suspeita ser 😊 falsa, e o detector dá uma probabilidade b 1 bet porcentagem de que ela tenha sido gerada por IA.

Mas seus sentidos e 😊 uma compreensão de alguns indicativos importantes fornecem muita informação ao analisar mídia para ver se ela é um deepfake.

Enquanto as 😊 regulamentações para deepfakes, especialmente b 1 bet eleições, ainda estão atrasadas b 1 bet relação ao rápido ritmo das inovações b 1 bet IA, precisamos encontrar 😊 formas de descobrir se uma imagem, áudio ou

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é realmente real.

Siwei Lyu criou uma delas, o DeepFake-o-meter, na Universidade 😊 de Buffalo. Sua ferramenta é gratuita e de código aberto, compilando mais de uma dúzia de algoritmos de outros laboratórios 😊 de pesquisa b 1 bet um lugar. Os usuários podem enviar uma mídia e executá-la através dessas diferentes ferramentas de laboratórios para 😊 obter uma ideia de se ela pode ser gerada por IA.

O DeepFake-o-meter mostra tanto os benefícios quanto as limitações das 😊 ferramentas de detecção de IA. Quando executamos algumas deepfakes conhecidas através das diferentes algoritmos, os detectores deram uma classificação para 😊 o mesmo

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ou gravação de áudio de 0% a 100% de chance de ser gerada por IA.

A IA 😊 e os algoritmos usados para detectá-la podem ser influenciados pela maneira como são ensinados. No caso do DeepFake-o-meter, a ferramenta 😊 é transparente sobre essa variabilidade nos resultados, enquanto um detector comercial comprado na loja de aplicativos é menos claro sobre 😊 suas limitações, ele disse.

"Acho que uma imagem falsa de confiabilidade é pior do que baixa confiabilidade, porque se você confiar 😊 b 1 bet um sistema que fundamentalmente não é confiável para funcionar, pode causar problemas no futuro", disse Lyu.

Seu sistema ainda é 😊 rudimentar para os usuários, tendo sido lançado publicamente apenas b 1 bet janeiro deste ano. Mas seu objetivo é que jornalistas, pesquisadores, 😊 investigadores e usuários comuns possam enviar mídias para verificar se são reais. Sua equipe está trabalhando b 1 bet formas de classificar 😊 as diferentes algoritmos que usam para detecção para informar os usuários qual detector funcionaria melhor para b 1 bet situação. Os usuários 😊 podem optar por compartilhar a mídia que enviam com a equipe de pesquisa de Lyu para ajudá-lo a melhorar o 😊 site.

Lyu frequentemente atua como fonte experiente para jornalistas que tentam avaliar se algo pode ser um deepfake, então ele nos 😊 mostrou algumas instâncias bem conhecidas de deepfakery recentes para mostrar as maneiras pelas quais podemos dizer que eles não são 😊 reais.

"Um operador humano precisa ser trazido para fazer a análise", disse ele. "Acho que é crucial ser uma colaboração homem-algoritmo. 😊 Deepfakes são um problema social-técnico. Não vai ser resolvido puramente pela tecnologia. Tem que haver uma interface com humanos."