A pesar de ser un buen paso para la lucha contra las 'fake news' en los medios de comunicación, la utilidad no cubre muchas otras técnicas de manipulación existentes, como las empleadas para videos.
La incubadora de proyectos tecnológicos de Google, Jigsaw, lanzó recientemente ‘Assembler‘. Se trata de una herramienta que identifica imágenes manipuladas o falsas, pensada para que la utilicen los periodistas al momento de luchar contra las ‘fake news‘.
“Así como se vuelve más sofisticada la tecnología para crear imágenes falsas que luzcan reales, videos y audios, los fact-checkers y periodistas necesitan herramientas avanzadas y similares para contrarrestar esta amenaza“, se lee en la página oficial de Assembler.
Combate las ‘fake news’ con nuevas técnicas
La funcionalidad de esta plataforma es sencilla, el usuario debe subir una imagen a fin de que la herramienta, que combina varias técnicas para localizar la manipulación de imágenes, analice la fotografía y sea capaz de detectar cambios en factores como el brillo de la imagen, pegado de pixeles para ocultar detalles o si se conserva la misma textura visual.
Asimismo, integra un detector de deepfakes para alertar sobre caras falsas que hayan sido generadas a partir de otras tecnologías.
Estas técnicas alimentan a la Inteligencia Artificial de la utilidad, la cual aprende con cada imagen que se sube, permitiéndole así ser más exacta a la hora de indicarle al usuario si una imagen fue o no manipulada.
Desde Google destacan que hay detectores individuales que “a menudo no son capaces de descubrir con precisión diferentes tipos de manipulación; por ejemplo, un detector programado para identificar el pegado de píxeles no detecta manipulaciones en el brillo y viceversa. Para abordar este problema construimos este ‘modelo conjunto’, que está entrenado usando señales de múltiples detectores”.
“Los fact-checkers y periodistas necesitan saben si una imagen es manipulada y cuánta confianza pueden tener sobre esa conclusión. Assembler tiene como objetivo proporcionar explicaciones claras sobre el rendimiento y el análisis de los detectores individuales para que los fact-checkers y los periodistas se sientan capacitados para comunicar su evaluación de la autenticidad de una imagen”, concluye Google.
Publicado en Connectas.
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