Los videos e imágenes creados por inteligencia artificial (IA) se han vuelto muy populares y eso también puede crear algunos problemas serios, porque puede crear videos falsos e imágenes manipuladas de cualquier tipo para poner a cualquiera en problemas.
Los deepfakes utilizan modelos de aprendizaje profundo para crear fotos, videos y eventos ficticios. En estos días, los deepfakes parecen tan realistas que se vuelve muy difícil identificar la imagen real de la falsa con un ojo humano normal, por lo tanto, el equipo de inteligencia artificial de Facebook ha creado un modelo en colaboración con un grupo de la Universidad Estatal de Michigan que tiene la capacidad de identifica no solo la imagen o los videos fabricados, sino que incluso puede rastrear el origen.
La última tecnología de Facebookcomprueba las semejanzas de una compilación de conjuntos de datos de deepfakes para averiguar si tienen una base común, buscando un modelo distintivo como pequeñas manchas de ruido o pequeñas peculiaridades en la gama de colores de una foto. Al detectar las impresiones del dedo meñique en la foto, el nuevo modelo de IA es capaz de distinguir detalles de cómo se inventó la red imparcial que produjo la foto, como el tamaño del prototipo y cómo se preparó.
Los expertos experimentaron con la tecnología de inteligencia artificial en la plataforma de Facebook trabajando con datos de aproximadamente 100.000 imágenes falsas creadas por 100 creadores diversos que hicieron mil instantáneas cada una. El objetivo era utilizar pocas imágenes para que la tecnología de inteligencia artificial fuera lo suficientemente competente mientras el resto de las imágenes se detenían y luego se mostraba a la tecnología como la imagen con inventores no identificados y desde donde se han creado. Los expertos que trabajan en este experimento repudiaron mostrar cuán precisa fue la evaluación de la inteligencia artificial durante la prueba, pero han asegurado que están haciendo todo lo posible para mejorar aún más la tecnología, lo que puede ayudar a los moderadores de la plataforma a detectar el contenido falso correspondiente.
El autor de deepfakes se pregunta qué tan efectiva será la tecnología más allá del entorno del laboratorio, enfrentando imágenes falsas en Internet. El autor dijo además que las imágenes falsas que se identificaron se basaron en la base de datos de resúmenes y luego se organizaron en el laboratorio. Todavía existe la posibilidad de que los creadores hagan muchos videos e imágenes de apariencia realista que puedan pasar por alto el sistema. Los expertos no tenían otros datos de investigación para poder comparar sus resultados con ellos, pero saben que han hecho que este sistema funcione de una manera mucho mejor que antes.
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Fecha actualización el 2021-06-21. Fecha publicación el 2021-06-21. Categoría: facebook Autor: Oscar olg Mapa del sitio Fuente: makeuseof