Poucos minutos de treino já ajudam a identificar rostos criados por IA. Pesquisadores das universidades de Leeds, Reading, Greenwich e Lincoln, no Reino Unido, conduziram o estudo, publicado na Royal Society Open Science. O objetivo é reduzir enganos com perfis falsos e deepfakes.
O estudo envolveu 664 voluntários, divididos entre super-reconhecedores e pessoas com desempenho comum. Em uma primeira etapa, imagens geradas por StyleGAN3 eram apresentadas, e os participantes deveriam dizer se eram reais em até 10 segundos.
O treinamento, com duração de cerca de cinco minutos, ensinou sinais sutis de falsidade facial. After esse período, super-reconhecedores alcançaram 64% de acertos e participantes comuns, 51%, em testes com rostos apresentados isoladamente.
Resultados do treinamento
Ao testar com duas faces lado a lado, a tendência se manteve: desempenho baixo sem treino, melhoria significativa com o treino, especialmente entre os super-reconhecedores. O tempo de observação por rosto também aumentou.
Segundo a pesquisadora Katie Gray, a melhoria ocorreu em ambos os grupos, sugerindo que os sinais aprendidos vão além de falhas óbvias. O estudo aponta que qualquer pessoa pode aprender a observar novos indicadores de autenticidade.
Limitações e aplicações
Os experimentos foram realizados logo após o treinamento, sem medir a duração do aprendizado. Além disso, grupos diferentes participaram das etapas com e sem treino, limitando a avaliação de ganhos individuais.
Os autores destacam aplicações reais: verificadores humanos podem ser integrados a sistemas automáticos para tornar a identificação de rostos mais segura. O treinamento curto pode complementar ferramentas de detecção em uso hoje.
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