O que são deepfakes?

A internet é utilizada pela maioria das pessoas, seja de uma forma positiva ou negativa, e para uma infinidade de coisas. Diariamente, surgem novas descobertas, novos termos, novas práticas e novas ideias nesse espaço onde, muitas vezes, o céu é o limite. Uma dessas criações foi a deepfake.  

O que é?  

Deepfake é uma tecnologia que usa inteligência artificial para criar vídeos falsos, porém realistas, que colocam pessoas em situações que nunca aconteceram. Exemplos de conteúdos de deepfakes são conteúdos adultos com celebridades ou vídeos de políticos influentes fazendo discursos fictícios.  

As deepfakes são capazes de reproduzir trejeitos, aparência e até a voz de alguém do mundo real. O nome é derivado da junção de duas expressões em inglês: deep learning (aprendizado profundo) e fake (falso).  

Deep learning é uma evolução das metodologias de aperfeiçoamento de inteligência artificial. É uma derivação do machine learning.  

O conceito veio junto com os primeiros avanços em inteligência artificial, por volta de 1950, e quer dizer, literalmente, colocar o computador para aprender. A ideia é fazer o cérebro eletrônico estudar algoritmos para entender como ler os dados e tomar decisões com mais precisão.  

Funciona como se ele visse um filme diversas vezes e pudesse reproduzir o que ele aprendeu, porém, fazendo uma história completamente nova.

Como são criadas as deepfakes?  

As deepfakes são criadas em duas etapas: na primeira, o software capta imagens de referência da pessoa que será utilizada no vídeo. Dessa forma, quanto mais imagens, teremos mais precisão. Para mais realidade, é interessante criar um banco de imagens com variados ângulos e expressões.  

A segunda parte é a hora de gravar os movimentos de uma segunda pessoa, que servirá como base. Agora é a vez da inteligência artificial fazer o seu papel e unir os dois para formar a deepfake. Confira alguns exemplos aqui. 

A história da deepfake 

O termo deepfake surgiu em dezembro de 2017, quando um usuário do site Reddit, utilizando o nome “deepfake”, postou vídeos falsos de cunho sexual com famosas. Fazendo uso de softwares de deep learning, ele aplicava rostos conhecidos em vídeos que já existiam. Os casos com maior notoriedade foram os das atrizes Gal Gadot e Emma Watson. Assim, a expressão deepfake começou a ser utilizada para indicar vídeos editados por meio de machine learning e outras capacidades da inteligência artificial. 

Já em janeiro de 2020, o Facebook divulgou um anúncio em seu blog informando que baniria vídeos com deepfake da sua plataforma, pois esse tipo de conteúdo manipula a realidade e é um grande desafio para a indústria tecnológica. 

Os vídeos são banidos quando as edições não são tão óbvias para os usuários ou quando os conteúdos levam o público a acreditar que determinada coisa foi dita quando, na realidade, isso não aconteceu.  

Para fazer essas checagens, o Facebook conta com 55 checadores, que falam 45 idiomas diferentes para analisar e sinalizar os vídeos falsos.  

Em setembro de 2019, o Facebook doou 10 milhões de dólares para um fundo que tinha como objetivo aprimorar as tecnologias de detecção de materiais como esses. Porém, em determinado momento, a empresa recebeu críticas por não retirar do ar um vídeo falso da presidente da Câmara dos Deputados dos EUA, Nancy Pelosi, que viralizou no país, em 2021.  

As deepfakes podem ser apenas um vídeo de brincadeira, sem causar danos significativos. Mas, em muitos casos, pode ser um instrumento para a dissipação das fake news, causando desinformação e manipulação. Inclusive, o próprio Mark Zuckerberg já foi uma das vítimas dos softwares da deepfake. No vídeo, ele afirmava que o Facebook só obteve sucesso, pois fez uma parceria com uma organização secreta.  

Antigamente, essas montagens eram restritas a profissionais de efeitos digitais para o cinema, por exemplo. A grande diferença é que a partir da deepfake, todo o trabalho é realizado por meio de softwares, tornando todo o processo mais ágil e barato. Qualquer pessoa que tenha acesso aos algoritmos, conheça de deep learning, tenha um bom processador gráfico e um grande acervo de imagens pode criar um vídeo fake que seja convincente.