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Uno studio dell’University College di Londra ha rilevato che le persone possono riconoscere il parlato generato artificialmente solo il 73% delle volte. Inoltre, i risultati erano gli stessi per lingue diverse: sia inglese che cinese.
Ora gli scienziati devono affrontare un compito importante: lo sviluppo di rilevatori automatici di deepfake per contrastare le frodi attraverso materiali audio e video falsi.
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I deepfake sono media sintetici che imitano la voce o l’aspetto di una persona reale. Si riferiscono all’intelligenza artificiale generativa (AI) che apprende dai dati dei media. In passato richiedeva migliaia di campioni per ricreare il parlato umano, mentre i moderni algoritmi possono ricreare una voce da una registrazione di 3 secondi.
Lo studio ha utilizzato un algoritmo di sintesi vocale addestrato su due set di dati pubblici in inglese e cinese. In anticipo, il programma ha generato 50 voci in ciascuna lingua. Questi campioni differivano da quelli su cui era stato addestrato l’algoritmo stesso.
I partecipanti (529 persone) hanno riconosciuto discorsi falsi solo il 73% delle volte. Un breve addestramento sulle caratteristiche dei deepfake ha portato solo un leggero miglioramento.
Il primo autore dello studio, Kimberly Mai, ha dichiarato: “Abbiamo utilizzato campioni generati da algoritmi relativamente vecchi. La domanda sorge spontanea: le persone saranno in grado di notare almeno qualcosa di sospetto nei record generati con la tecnologia più recente, ora e in futuro?”
Sebbene l’IA generativa abbia vantaggi per le persone con disabilità, gli scienziati temono che governi e criminali informatici inizieranno ad abusare di queste nuove funzionalità. Così nel 2019 i truffatori hanno convinto l’amministratore delegato di una società energetica britannica a trasferire loro centinaia di migliaia di sterline imitando la voce del suo capo.
Apple ha recentemente annunciato il rilascio di un’applicazione per iPhone e iPad che consente di creare una copia di una voce umana da una registrazione di 15 minuti.
Un altro autore dell’esperimento, Lewis Griffin, ha dichiarato: “Man mano che le tecnologie di intelligenza artificiale migliorano, le organizzazioni dovrebbero sviluppare strategie di controllo, senza dimenticare i vantaggi della tecnologia”.
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