Dicas

Deep Fake: a próxima ameaça do século XXI

Créditos: Pixabay

13 outubro, 2020

Da Redação, com assessoria

*Por Ricardo Martins

Se as Fake News se tornaram um grande problema no Brasil no últimos anos, principalmente em relação à política, o Deep Fake poderá se tornar um problema ainda maior.

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Isso porque por meio de Inteligência Artificial, Machine Learning e com ferramentas de código aberto pode se criar um algoritmo para treinar uma Rede Neural a mapear o rosto de uma pessoa. E, então, substituir os movimentos labiais, expressões do rosto e piscar dos olhos, e até o rosto por completo, no corpo de outra pessoa. Em muitos casos, a qualidade fica impressionante.

A mecânica de funcionamento é bem simples: o software trabalha analisando primeiro os movimentos faciais de um alvo, cuja aparência será usada no vídeo falso. Após mapear a cabeça, o movimento e o piscar dos olhos, os detalhes da boca e demais movimentos o software analisa essas mesmas marcações no vídeo original e então mescla os movimentos. Isso cria um vídeo falso mas realista.

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Para potencializar isso, duas aplicações podem rodar simultaneamente, uma sendo lançada contra o outra, sendo uma para criar e outra para analisar, em uma série de milhões de ajustes de ida e volta. Isso torna o processo de aprendizado mais rápido e mais preciso do que se um ser humano analisasse cada uma das tentativas.

Políticos como Obama, Trump e Puttin já foram vítimas do Deep Fake. Celebridades como Ariana Grande, Cameron Diaz, Emma Watson, Angelina Jolie e Miley Cirus são vítimas constantes em sites de pornografia, vídeos utilizando seus rostos são facilmente encontrados.

A Faculdade de Washington promoveu um estudo e publicou o vídeo em que o software após horas de análise conseguiu criar movimentos labiais perfeitos do ex-presidente americano Obama. Uniram dois vídeos diferentes, em um aproveitaram o áudio e em outro aproveitaram a imagem. A rede neural recorrente aprende o mapeamento de recursos de áudio brutos para formas de boca.

No caso do estudo usaram a voz original, mas poderiam facilmente utilizar um imitador ou unir diferentes áudios para formar uma frase. O que poderia acarretar graves problemas políticos de nível mundial.

O Twitter baniu qualquer conteúdo que promova o assunto, como também vídeos que utilizem desta tecnologia. O site pornô, Pornhub, também fez o mesmo, banindo qualquer vídeo que utilize esta tecnologia. No Brasil, ainda não temos nenhuma iniciativa que impeça a proliferação de conteúdo Deep Fake.

A falsificação de imagens e vídeos não é nenhuma novidade, existem aplicativos para smartphones que facilmente mudam o rosto de pessoas. No entanto, o ponto em questão é o realismo. A manipulação de imagens e vídeos usando Inteligência Artificial pode se tornar um fenômeno de massa perigoso.

Outro caso em que esta tecnologia está sendo usada é a “pornografia de vingança” onde o rosto de pessoas comuns são aplicados em vídeos de pornografia, para que alguma extorsão seja realizada.

A base desta aplicação usa o TensorFlow, do Google. Uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina aplicável a uma ampla variedade de tarefas. É um sistema para criação e treinamento de redes neurais para detectar e decifrar padrões e correlações, análogo à forma como humanos aprendem e raciocinam. A concepção do TensorFlow jamais foi pensada em possibilidades tão obscuras.

Este ano, com eleições para prefeitos e vereadores, possivelmente poderemos ter casos de Deep Fake sendo usado no Brasil para denegrir a imagem de um determinado político.

Já em relação ao mundo corporativo, o Deep Fake também pode ser um grave problema. Vídeos falsos de presidentes de grandes corporações podem ser espalhados com o objetivo de denegrir a imagem do indivíduo ou da empresa. Até que a informação verdadeira seja revelada, um estrago enorme pode ser feito afetando vendas, marketing, relação com investidores entre outras frentes.

Levando isso em consideração, é de extrema importância certificar-se da procedência da mensagem antes de compartilhar e ter como base fontes confiáveis de notícias.

*Ricardo Martins é CEO e o principal estrategista da TRIWI. Especialista em marketing digital, é graduado em Marketing pela Escola Superior Cândido Mendes, no Rio de Janeiro, e concluiu Master em Marketing pela ESPM, em São Paulo.

Álbum: todos os eletrônicos testados pelo 33Giga

Neste álbum, você confere todos os eletrônicos já testados pelo 33Giga. Para saber mais sobre um produto, clique na foto. As imagens são de divulgação.

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Logitech Pebble M350. O teste completo você confere em https://bit.ly/32DSJxF

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Dell Vostro 14 5000. O teste completo você confere em http://bit.ly/2jVeaGC.

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Dell Inspiron 14 7000. O teste completo você pode ver em https://bit.ly/2LjQGGN.

Samsung Galaxy A8. O texto completo pode ser visto em https://bit.ly/2Jy9wFj | Crédito: TheBetterDay on Visual Hunt / CC BY-ND

D-Link DIR-878. O texto completo pode ser visto em https://bit.ly/2uEnUXh.

Moto G6 Plus. O texto completo pode ser visto em https://bit.ly/2tUc0sO.

Samsung Odyssey. O texto completo pode ser visto em https://bit.ly/2JJjYdW.

Headphone Maxprint Alien DJ. O texto completo pode ser visto em https://bit.ly/2LDAMVi.

Fone JBL T450BT. O texto completo pode ser visto em https://wp.me/p7AVMp-eKM Fone JBL T450BT. O teste completo em https://wp.me/p7AVMp-eKM

Tp-Link Neffos X1 Lite. O teste completo você vê em https://bit.ly/2websl7 Testamos o Neffos X1 Lite da TP Link.

Moto GamePad: o texto completo do snap pode ser visto aqui: https://goo.gl/yVmq35 |Foto: Divulgação

Lenovo Ideapad 320. O teste completo você vê em https://goo.gl/iWjzyy.

Fire TV Stick Basic Edition. O teste completo você vê em https://goo.gl/DE6Enp

Smartwatch Samsung Gear Sport. O teste completo você vê em http://bit.ly/2oCA3tu Smartwatch Samsung Gear Sport

USB Charging Anti-Theft Backpack. O teste completo você vê em https://goo.gl/E4NzpR

Samsung Galaxy J7 Pro. O teste completo você vê em https://goo.gl/RVC28R. Samsung Galaxy J7 Pro

Sony Xperia XA1 Ultra. O teste completo você vê em https://goo.gl/56gSzR.

Notebook Lenovo Yoga 910. O teste completo você vê em https://goo.gl/wHpjUy

Headset Gamer Dazz Battle Red Nose. O teste completo você vê em https://goo.gl/UFxaz6.

Razer Electra V2. O teste completo você vê em https://goo.gl/cLW669.

TP-Link Deco M5. O teste completo você vê em https://goo.gl/rmjDBH.

Moto Snap 360 Câmera. O teste completo você vê em https://goo.gl/1Kt1Jr.

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Câmera D-Link Wi-Fi HD (DCS-936L). O teste completo você vê em https://goo.gl/ymjaJS.

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