Deepfakes: entenda a tecnologia que está ganhando popularidade na disputa eleitoral

A disputa eleitoral de 2022 já começou oficialmente e é perceptível que todos os candidatos estão dando uma atenção especial para as redes sociais, ambiente onde podem falar de maneira mais clara e contínua com seus apoiadores.

No entanto, o foco nas redes sociais não traz apenas coisas positivas. Nas últimas eleições, a disseminação de fake news foi uma grande ferramenta para influenciar a decisão dos eleitores e, em 2022, um novo recurso está ganhando popularidade: os deepfakes.

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Recentemente, se tornou viral um vídeo da apresentadora do Jornal Nacional, Renata Vasconcellos, anunciando uma pesquisa eleitoral falsa em que o presidente Jair Bolsonaro (PL) aparece em primeiro lugar na intenção de votos.

Os deepfakes também marcaram presença nas últimas eleições presidenciais dos Estados Unidos. E a tendência deve crescer no pleito atual no Brasil, segundo a pesquisadora e cientista em computação, Nina da Hora.

“Hoje, com a facilidade de criação de deepfakes e seu compartilhamento nas redes sociais, que atualmente são os principais meios de compartilhamento de notícias, é perigoso que campanhas políticas as utilizem para deslegitimar as eleições e os candidatos”, disse Nina em entrevista ao portal UOL.

O que são deepfakes?

Os deepfakes surgiram em 2017 e se tratam de uma técnica que utiliza recursos de inteligência artificial (IA) para colocar rostos em cenas já existentes. O termo surgiu da ligação entre “deep learning” (aprendizagem profunda) e “fake” (falso).

O deep learning é um método de aprendizagem avançada baseado em IA que usa várias camadas de algoritmos obtidos de aprendizado de máquina para extrair recursos de alto nível de dados brutos, progressivamente.

O método é capaz de promover a aprendizagem com base em dados não estruturados, como o rosto humano. Por exemplo, coletando dados de movimentos físicos faciais do ser humano.

Ou seja, o criador do deepfake fornece diversas fotos e vídeos das pessoas envolvidas, fazendo com que o programa aprenda a forma daquele rosto, como ele se mexe e suas sombras, para assim criar um vídeo falso.

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