Um estudo conduzido por pesquisadores das Universidades de Reading, Greenwich, Leeds e Lincoln, no Reino Unido, revelou que cinco minutos de treinamento são suficientes para aprimorar a habilidade de identificar deepfakes gerados por inteligência artificial. A pesquisa, publicada na revista Royal Society Open Science, destaca a crescente dificuldade em distinguir rostos humanos reais de aqueles criados por software.
No experimento, 664 participantes foram desafiados a diferenciar rostos autênticos de falsos produzidos pelo StyleGAN3, um dos sistemas de geração de imagens mais avançados disponíveis. Inicialmente, os resultados foram decepcionantes: super-reconhecedores, aqueles com habilidade superior na identificação de rostos, acertaram apenas 41% das vezes, enquanto participantes comuns tiveram uma taxa de acerto de 31%, abaixo do que seria esperado em um palpite aleatório (50%).
Após um breve treinamento, os resultados melhoraram consideravelmente: super-reconhecedores atingiram 64% de precisão, enquanto os participantes típicos chegaram a 51% de acertos. O treinamento focou na identificação de falhas sutis em imagens, como padrões de cabelo anômalos e número incorreto de dentes, destacando a eficácia do método mesmo entre indivíduos sem treinamento prévio.
A Dra. Katie Gray, uma das principais autoras do estudo, enfatizou a urgência em aprimorar as técnicas de identificação de rostos sintéticos, que representam riscos significativos à segurança digital ao serem usados para criar perfis falsos em redes sociais e fraudar sistemas. O estudo evidencia que anomalias na renderização dos rostos, que se tornam cada vez mais realistas com o avanço da tecnologia, complicam a detecção de manipulações.
Os pesquisadores agora planejam investigar a durabilidade do efeito do treinamento na identificação de deepfakes e pretendem explorar como essa habilidade pode ser combinada com ferramentas automatizadas de detecção. O artigo oferece algumas dicas para ajudar na identificação de imagens geradas por IA, como observar dentes irregulares, cabelo mal configurado e assimetrias.