Ao longo dos últimos 25 anos, todos nós aprendemos uma lição sobre confiar em algo na rede. Um estranho aleatório na internet pode ser qualquer um, em qualquer lugar. Um empresário mundano em um fórum de música pode ser uma criança no porão da casa de sua mãe. Uma garota de quatorze anos em uma sala de bate-papo pode ser uma policial disfarçada. O consultor de negócios internacionais que acabou de enviar uma solicitação de link no LinkedIn pode ser um espião. A herdeira africana do petróleo em sua caixa de entrada é, sem dúvida, um golpista.

Mas, embora tenhamos aprendido a desconfiar de nomes de usuários e textos em geral, as imagens são diferentes. Você não pode sintetizar uma imagem do nada, presumimos; uma foto tinha que ser de alguém. Claro que um golpista poderia se apropriar da foto de outra pessoa, mas fazer isso é uma estratégia arriscada em um mundo com pesquisa reversa do Google e assim por diante. Por isso, tendemos a confiar nas fotos. Um perfil comercial com uma foto obviamente pertence a alguém. Uma correspondência em um site de namoro pode ser 10 quilos mais pesada ou 10 anos mais velha do que quando uma foto foi tirada, mas se houver uma foto, a pessoa obviamente existe.

Não mais. Novos algoritmos de aprendizado de máquina adversos permitem que as pessoas gerem rapidamente ‘fotografias’ sintéticas de pessoas que nunca existiram. Já estão sendo usados ​​rostos desse tipo na espionagem.

Os computadores são bons, mas seus sistemas de processamento visual são ainda melhores. Se você souber o que procurar, poderá identificar essas falsificações de uma só vez – pelo menos por enquanto. O hardware e o software usados ​​para gerá-los continuarão a melhorar, e pode levar apenas alguns anos até que os humanos fiquem para trás na corrida armamentista entre a falsificação e a detecção.

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Imagem de Gerd Altmann por Pixabay