A inteligência artificial tem potencial para transformar o mundo, positiva ou negativamente. O surgimento dos chamados “deepfakes”, onde diferentes técnicas de IA são utilizadas para manipular conteúdos de vídeo, chegou ao ponto de virar assunto no Congresso norte-americano, que realizou sua primeira audiência sobre os potenciais abusos da tecnologia.
Atualmente, cientistas estão buscando soluções para combater os deepfakes. Por outro lado, pesquisadores continuam refinando as técnicas para aplicações, por exemplo, na indústria cinematográfica. Esses são desafios que estão em foco, mas há uma dificuldade ainda maior para os especialistas.
Universidades, organizações e empresas de tecnologia estão trabalhando para inibir as fake news, notícias falsas que se espalham rapidamente pela internet. Em uma pesquisa recente feita pelo Pew Research Center, os norte-americanos afirmaram que as fake news são um problema maior do que crimes violentos, terrorismo e racismo no país.
Para dar conta da luta contra esse tipo de conteúdo, uma equipe da Universidade de Michigan está desenvolvendo um algoritmo para identificar notícias falsas com desempenho superior ao humano – 76% versus 70%. Para isso, o sistema de IA analisa pistas linguísticas como estrutura gramatical, escolha de palavras e pontuação. O artigo, batizado como “Detecção automática de notícias falsas” teve como base estudos anteriores sobre como as pessoas mentem, sem necessariamente ter a intenção de espalhar fake news.
Descobertas
Apesar da maioria das notícias falsas serem produzidas por seres humanos com padrões identificáveis de mentira, outros pesquisadores já estão trabalhando na detecção de fake news criadas por máquinas.
O Instituto Allen de Inteligência Artificial, em parceria com a Universidade de Washington, apresentou uma plataforma de inteligência artificial capaz de identificar notícias falsas geradas de forma autônoma. Segundo os pesquisadores, a capacidade do sistema em detectar os conteúdos mentirosos se deve ao fato de ser igualmente bom em criá-los.“Um gerador de notícias falsas estará mais familiarizado com suas próprias peculiaridades, como usar palavras excessivamente comuns ou previsíveis”, explica Yejin Choi, líder da pesquisa.
Hoje, os melhores sistemas de análise são capazes de separar notícias falsas criadas por máquinas de textos reais escritos por humanos com 73% de precisão. Já o Grover tem aproveitamento de 92% a partir de 5 mil amostras de fake news. Além disso, a capacidade da máquina aumenta conforme é treinada: com base em aprendizado de 80 mil artigos, sua precisão saltou para 97,5%.
Para os analistas, as tecnologias que estão em desenvolvimento não substituem o trabalho de verificação tradicional, mas devem servir como um método de simplificação. Com análises mais rápidas, o público poderá ter acesso a materiais mais confiáveis.
