Deepfake, um termo que combina “deep” (aprofundado) e “fake” (falso), representa uma ameaça crescente no cenário digital. Ao utilizar técnicas avançadas de aprendizado profundo (deep learning), essa tecnologia de Inteligência Artificial (IA) cria vídeos convincentemente falsos, comprometendo a confiança online.

4 sinais de que houve manipulação em vídeos

Identificar esses vídeos manipulados tornou-se uma habilidade essencial para preservar a autenticidade da informação. Aqui estão quatro sinais para detectar deepfakes.

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Movimentos faciais anormais

Observar a frequência e naturalidade das piscadas pode revelar indícios de falsificação. A falta de sincronia entre a fala e os movimentos labiais é um forte sinal de manipulação.

Expressões emocionais desconexas

Analisar as reações emocionais dos participantes do vídeo é essencial. Expressões faciais incompatíveis com o conteúdo verbal podem indicar uma tentativa de enganar o espectador.

Inconsistências na cor e iluminação

Desníveis notáveis na tonalidade da pele entre o rosto e o restante do corpo podem denunciar um deepfake. Problemas na iluminação, como sombras e reflexos irregulares, podem comprometer a autenticidade visual.

Qualidade do áudio

Verificar a nitidez visual é importante, mas também analisar ruídos e falhas no áudio é essencial. Barulhos excessivos no fundo e falta de sincronia entre os lábios e a fala podem ser indicativos de manipulação.

Exemplo de deepfake

Em um episódio ocorrido em agosto deste ano, foi desmascarada a falsidade de um vídeo postado no TikTok que empregava uma técnica enganosa.

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No referido vídeo, o âncora do Jornal Nacional, William Bonner, era supostamente visto referindo-se ao ex-presidente Lula e seu candidato a vice, Geraldo Alckmin, como “bandidos”. No entanto, a veracidade do conteúdo recebeu questionamentos quando se descobriu o uso da técnica denominada Text to Speech (TTS), que é capaz de gerar áudios sintéticos a partir de um conteúdo originalmente em texto.

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