{"id":220,"date":"2025-02-06T00:32:31","date_gmt":"2025-02-06T00:32:31","guid":{"rendered":"https:\/\/pcreacondicionados.com\/blog\/la-deteccion-de-deepfake-mejora-cuando-se-usa-algoritmos-que-son-mas-conscientes-de-la-diversidad-demografica\/"},"modified":"2025-02-06T00:32:31","modified_gmt":"2025-02-06T00:32:31","slug":"la-deteccion-de-deepfake-mejora-cuando-se-usa-algoritmos-que-son-mas-conscientes-de-la-diversidad-demografica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcreacondicionados.com\/blog\/la-deteccion-de-deepfake-mejora-cuando-se-usa-algoritmos-que-son-mas-conscientes-de-la-diversidad-demografica\/","title":{"rendered":"La detecci\u00f3n de Deepfake mejora cuando se usa algoritmos que son m\u00e1s conscientes de la diversidad demogr\u00e1fica"},"content":{"rendered":"
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Deepfakes, esencialmente poniendo palabras en la boca de otra persona de una manera muy cre\u00edble, se est\u00e1n volviendo m\u00e1s sofisticados<\/a> Por el d\u00eda y cada vez m\u00e1s dif\u00edcil de detectar. Ejemplos recientes de Deepfakes incluyen Taylor Swift Im\u00e1genes desnudas<\/a>un Grabaci\u00f3n de audio del presidente Joe Biden<\/a> decirle a los residentes de New Hampshire que no voten, y un Video del presidente ucraniano Volodymyr Zelenskyy<\/a> llamando a sus tropas para que acostaran sus brazos.<\/p>\n

Aunque las empresas han creado detectores para ayudar a detectar defensores profundos, los estudios han encontrado que sesgos en los datos<\/a> Se usa para entrenar estas herramientas puede conducir a que ciertos grupos demogr\u00e1ficos sean injustamente atacados.<\/p>\n

Un profundo presidente del presidente de Ucrania, Volodymyr Zelensky, en 2022 supuso mostrarle llamando a sus tropas a dejar sus brazos.<\/span>
Olivier Douliery\/AFP a trav\u00e9s de Getty Images<\/a><\/span><\/figcaption><\/figure>\n

Mi equipo y yo descubrimos nuevos m\u00e9todos que mejoran tanto la justicia como la precisi\u00f3n de los algoritmos utilizados para detectar deffaces profundos.<\/p>\n

Para hacerlo, utilizamos un gran conjunto de datos de falsificaciones faciales que permite a investigadores como nosotros capacitar nuestros enfoques de aprendizaje profundo. Construimos nuestro trabajo en torno al algoritmo de detecci\u00f3n de Xception de \u00faltima generaci\u00f3n, que es un base ampliamente utilizada<\/a> Para los sistemas de detecci\u00f3n de defake y puede detectar defensores profundos con una precisi\u00f3n del 91.5%.<\/p>\n

Creamos dos m\u00e9todos separados de detecci\u00f3n de Deepfake<\/a> destinado a fomentar la justicia.<\/p>\n

Uno se centr\u00f3 en hacer que el algoritmo sea m\u00e1s consciente de la diversidad demogr\u00e1fica etiquetando conjuntos de datos por g\u00e9nero y raza para minimizar los errores entre los grupos subrepresentados.<\/p>\n

El otro ten\u00eda como objetivo mejorar la justicia sin depender de las etiquetas demogr\u00e1ficas centr\u00e1ndose en las caracter\u00edsticas no visibles para el ojo humano.<\/p>\n

Resulta que el primer m\u00e9todo funcion\u00f3 mejor. Aument\u00f3 las tasas de precisi\u00f3n desde la l\u00ednea de base del 91.5% al \u200b\u200b94.17%, lo que fue un aumento mayor que nuestro segundo m\u00e9todo, as\u00ed como varios otros que probamos. Adem\u00e1s, aument\u00f3 la precisi\u00f3n al tiempo que mejora la equidad, que fue nuestro enfoque principal.<\/p>\n

Creemos que la justicia y la precisi\u00f3n son cruciales para que el p\u00fablico acepte tecnolog\u00eda de inteligencia artificial. Cuando modelos de idiomas grandes como ChatGPT \u00abHallucinate\u00bb Pueden perpetuar informaci\u00f3n err\u00f3nea<\/a>. Esto afecta la confianza p\u00fablica y la seguridad.<\/p>\n

Del mismo modo, las im\u00e1genes y videos de Deepfake pueden socavar la adopci\u00f3n de IA si no pueden detectarse r\u00e1pida y con precisi\u00f3n. Mejorar la equidad de estos algoritmos de detecci\u00f3n para que ciertos grupos demogr\u00e1ficos no sean perjudicados desproporcionadamente por ellos es un aspecto clave para esto.<\/p>\n

Nuestra investigaci\u00f3n aborda la equidad de los algoritmos de detecci\u00f3n de Deepfake, en lugar de solo intentar equilibrar los datos. Ofrece un nuevo enfoque para el dise\u00f1o de algoritmo que considera la justicia demogr\u00e1fica como un aspecto central.\"La

Siwei lyu<\/a>Profesor de inform\u00e1tica e ingenier\u00eda; Director, UB Media Forensic Lab, Universidad en Buffalo<\/a> y Yan Ju<\/a>Ph.D. Candidato en inform\u00e1tica e ingenier\u00eda, Universidad en Buffalo<\/a><\/em><\/p>\n

Este art\u00edculo se republic\u00f3 de La conversaci\u00f3n<\/a> bajo una licencia Creative Commons. Leer el art\u00edculo original<\/a>.<\/em><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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