O rápido crescimento do uso de inteligências artificiais pelos brasileiros traz um desafio nunca enfrentado pelo país em época de eleições: desmistificar as deepfakes, tecnologias que criam ou manipulam vídeos com alto nível de realismo.

Alguns dos recursos disponíveis atualmente permitem alterar imagens, vozes, movimentos e até elementos presentes nas gravações, dificultando a identificação de imagens falsas.

Entre as ferramentas disponíveis, estão o chamado face swap — que permite alterar o rosto de uma pessoa e sincronizá-lo com a fala —, a clonagem de voz e a modificação dos movimentos humanos. Também é possível remover pessoas e objetos ou inserir novos elementos na cena.

Segundo Daniel Ohata, professor especialista em IA do curso de Engenharia da Computação da UniFacens, identificar esse tipo de conteúdo não é uma tarefa simples, e a dificuldade aumenta conforme a qualidade da manipulação. "Existem ferramentas que tratam muito bem as imagens e, se a pessoa tiver um cuidado maior para manipular tanto elementos visuais quanto sonoros, fica bem difícil identificar a manipulação", explica.

Alguns sinais, no entanto, podem ajudar nessa análise. Problemas na sincronização entre o som da fala e o movimento da boca, movimentações incomuns e falhas na reprodução de mãos e dedos são alguns dos exemplos citados por Daniel. Outros detalhes, como dentes, olhos, cabelos, objetos e elementos ao redor da pessoa central também podem apresentar inconsistências.

"Geralmente, quando a IA reproduz, ela foca muito no personagem central, mas pode falhar ao tentar replicar os demais elementos. Ela pode, por exemplo, eliminar, sumir ou multiplicar alguns itens", afirma o professor. Por isso, é fundamental observar não apenas o rosto da pessoa central, mas também o enquadramento e o que acontece ao redor dela.

De acordo com o especialista, atualmente, existem ferramentas que utilizam a própria inteligência artificial para tentar detectar conteúdos manipulados, mas esses recursos também estão sujeitos a erros. Segundo ele, a probabilidade desses mecanismos identificarem corretamente se um vídeo foi produzido ou alterado por IA é de cerca de 80%. (Da Redação)