Smascherare i video falsi copiando la medicina
quando il cuore pompa sangue nei vasi sanguigni, questi cambiano colore, magari in maniera impercettibile all’occhio umano ma misurabile da una macchina molto potente. In pratica: analizzando i micro cambiamenti prodotti dai flussi di sangue su 32 punti del viso dei protagonisti, FakeCatcher smaschera le alterazioni prodotte dai falsari. Già oggi, secondo Forrester Research, i costi associati alle truffe deepfake hanno superato i 250 milioni di dollari. Poco rispetto ad altri tipi di truffe. Ma siamo solo all'inizio. Perché come sostiene Eric Horvitz, responsabile della divisione ricerca di Microsoft, «scoprire i falsi sarà sempre più importante, visto che in
circolazione ci sono già anche video falsi interattivi, che danno l'illusione di parlare con una persona reale. Ed è solo l'inizio». FakeCatcher non è l'unico progetto di Intel per smascherare i falsi. C'è un intero ramo dell'azienda, denominato Trusted Media (Media attendibili), che sta lavorando su altri sistemi di rilevamento di contenuti manipolati, «uno dei quali sarà basato sull'analisi degli sguardi dei protagonisti».
Tutto bene, quindi. Ma se i cacciatori di falsi affilano le loro armi, cosa ci fa dire che i falsari non stiano facendo lo stesso? Demir di Intel non ha dubbi: «Al momento nessuno può ingannare il nostro sistema». Eppure Rowan Curran, analista di Forrester Research, ha dichiarato a VentureBeat che la guerra tra falsari e cacciatori di falsi è più complessa. «Il rilevatore di falsi di Intel potrebbe essere un significativo passo avanti se davvero funziona così bene come affermano. Ma l’importante è che la sua accuratezza non dipenda anche dall’etnia del protagonista del video». Il riferimento è a uno studio del 2020 dei ricercatori di Google e dell'Università di Berkeley che ha dimostrato «che anche i migliori sistemi di intelligenza artificiale addestrati a distinguere tra contenuti reali e manipolati sono suscettibili di analisi contraddittorie, a volte perché ingannati dall’etnia dei soggetti». Perché anche le macchine, visto che sono progettate da esseri umani, possono fare errori e avere dei pregiudizi razziali. © riproduzione riservata