A invenção da inteligência artificial levanta preocupações em todas as áreas, incluindo o jornalismo, e a mídia sintética está agravando a situação. Este guia se concentra na definição de mídia sintética, suas técnicas e, o mais alarmante, nos sinais de alerta para o jornalismo.
Por que isso é importante:
As diversas formas de dados que compõem o conteúdo jornalístico estão à beira da duplicação, visto que a mídia sintética – um algoritmo capaz de manipular textos, imagens e audiovisuais – está atualmente disponível para quem a procura. Com esse modelo baseado em IA, 'é possível criar rostos e lugares que não existem e até mesmo um avatar de voz digital que imita a fala humana'Vales de Aldana (2019) Imagine um mundo onde seja bastante difícil diferenciar entre notícias falsas e verdadeiras, já que os disseminadores de notícias falsas podem alterar as "evidências" para atender aos seus interesses. Por exemplo, ninguém deixaria de acreditar que a Terceira Guerra Mundial começou se vídeos de Trump, Putin e Kim declarando guerra fossem divulgados globalmente na internet. Embora tais notícias pudessem ser desmentidas pelos governos envolvidos, o pânico psicológico e econômico que causariam poderia ser maior do que o efeito de um míssil.Aprofundando a análise
Mídias sintéticas podem ser criadas por meio de três formas de inteligência artificial generativa: Redes Adversárias Generativas (GANs), Autoencoders Variacionais e Redes Neurais Recorrentes. Essas IAGs são usadas para geração de fotos, vídeos e textos, respectivamente. O termo "geração" é usado porque a maioria dos conteúdos criados com esses algoritmos não existe; no entanto, mídias sintéticas também podem ser usadas para duplicação. De acordo com Aldana Vales, "Redes Adversárias Generativas usam duas redes neurais (uma rede neural é um sistema computacional que pode prever e modelar relações e padrões complexos) que competem entre si". A primeira e a segunda redes atuam como gerador e discriminador, respectivamente. O discriminador supervisiona o gerador, garantindo que nenhum detalhe seja negligenciado. Após algumas revisões entre as duas redes, o conteúdo produzido se assemelha ao original. Diferentemente das Redes Adversárias Generativas, as redes neurais nos Autoencoders Variacionais são chamadas de codificador e decodificador, já que a técnica envolve compressão e reconstrução de conteúdo de vídeo. 'O decodificador inclui modelagem de probabilidade que identifica diferenças prováveis entre os dois, permitindo reconstruir elementos que seriam perdidos durante o processo de codificação e decodificação.' (Aldana Vales, 2019) Redes neurais recorrentes funcionam 'reconhecendo a estrutura em um grande conjunto de textos'. Este é o método usado em aplicativos de correção automática de texto para celular. Essas técnicas são aplicadas em diversos projetos, como o GauGAN Cara a Carae o modelo GPT-2. A aplicação mais recente de mídia sintética pode ser encontrada na Siri ou na Alexa. Esses assistentes virtuais agora têm a capacidade de "transformar texto em áudio e imitar a fala humana". Em um artigo de 2017, intitulado "Pornografia assistida por IA chegou e estamos todos ferrados", a Vice expôs a circulação de um vídeo pornográfico falso, o que não seria um problema, já que a maioria dos enredos retratados em filmes pornográficos são falsos (risos); exceto pelo fato de que o ator tinha o rosto de uma atriz popular que não atua em filmes pornográficos, Gal Gadot (Mulher-Maravilha). Além disso, em 2018, "um vídeo mostrando o presidente Barack Obama falando sobre os riscos de vídeos manipulados" foi divulgado no Buzzfeed. O curioso sobre esse vídeo é que o sujeito gerado por IA tem o rosto de Obama e a voz de Jordan Peele, graças à mídia sintética. Há uma campanha em andamento contra o potencial dano da mídia sintética à autenticidade das notícias; no entanto, "além da reportagem... as redações estão se concentrando na detecção de mídia sintética e na validação de informações." O Wall Street Journal, por exemplo, criou um guia da redação e comitê para detectar deepfakes. O New York Times recentemente anunciou que está explorando um sistema baseado em blockchain para combater a desinformação online.' (Aldana Vales 2019)Resumindo
A mídia sintética pode ajudar as agências de notícias a superar a barreira do idioma com facilidade. Por outro lado, também pode incentivar a disseminação de notícias falsas. Embora seja impossível impedir que as grandes empresas de tecnologia invistam em pesquisas de inteligência artificial, os jornalistas podem aprender a controlar os danos causados pela mídia sintética.Conteúdo de nossos parceiros
