Mesmo que você pense que é bom em analisar rostos, pesquisas mostram que muitas pessoas não conseguem distinguir com segurança entre fotos de rostos reais e imagens geradas por computador. Isto é particularmente problemático agora que os sistemas de computador podem criar fotos realistas de pessoas que não existem.
Recentemente, um perfil falso do LinkedIn com uma foto de perfil gerada por computador virou notícia porque se conectou com sucesso com autoridades dos EUA e outros indivíduos influentes na plataforma de rede, por exemplo. Especialistas em contra-espionagem dizem mesmo que os espiões criam rotineiramente perfis fantasmas com tais imagens para atingir alvos estrangeiros através das redes sociais.
Essas falsificações profundas estão se tornando difundidas na cultura cotidiana, o que significa que as pessoas deveriam estar mais conscientes de como estão sendo usadas em marketing, publicidade e mídias sociais. As imagens também estão sendo utilizadas para fins maliciosos, como propaganda política, espionagem e guerra de informação.
Criá-los envolve algo chamado rede neural profunda, um sistema de computador que imita a maneira como o cérebro aprende. Isto é “treinado” expondo-o a conjuntos de dados cada vez maiores de rostos reais.
Na verdade, duas redes neurais profundas são colocadas uma contra a outra, competindo para produzir as imagens mais realistas. Como resultado, os produtos finais são apelidados de imagens GAN, onde GAN significa Generative Adversarial Networks. O processo gera novas imagens que são estatisticamente indistinguíveis das imagens de treinamento.
No nosso estudo publicado na iScience, mostrámos que a incapacidade de distinguir estes rostos artificiais dos reais tem implicações no nosso comportamento online. A nossa investigação sugere que as imagens falsas podem minar a nossa confiança nos outros e mudar profundamente a forma como comunicamos online.
Meus colegas e eu descobrimos que as pessoas consideravam os rostos do GAN ainda mais reais do que fotos genuínas de rostos de pessoas reais. Embora ainda não esteja claro por que isso acontece, esta descoberta destaca os avanços recentes na tecnologia usada para gerar imagens artificiais.
E também encontramos uma ligação interessante com a atratividade: rostos classificados como menos atraentes também foram classificados como mais reais. Faces menos atraentes podem ser consideradas mais típicas e a face típica pode ser usada como referência contra a qual todas as faces são avaliadas. Portanto, esses rostos GAN pareceriam mais reais porque são mais semelhantes aos modelos mentais que as pessoas construíram na vida cotidiana.
Mas ver estes rostos artificiais como autênticos também pode ter consequências para os níveis gerais de confiança que estendemos a um círculo de pessoas desconhecidas – um conceito conhecido como “confiança social”.
Muitas vezes lemos muito nos rostos que vemos, e as primeiras impressões que formamos orientam nossas interações sociais. Numa segunda experiência que fez parte do nosso estudo mais recente, vimos que as pessoas eram mais propensas a confiar nas informações transmitidas por rostos que anteriormente consideravam reais, mesmo que tenham sido gerados artificialmente.
Não é surpreendente que as pessoas confiem mais em rostos que acreditam serem reais. Mas descobrimos que a confiança diminuiu quando as pessoas foram informadas sobre a potencial presença de rostos artificiais nas interações online. Eles então mostraram níveis mais baixos de confiança, em geral – independentemente de os rostos serem reais ou não.
Este resultado pode ser considerado útil em alguns aspectos, porque tornou as pessoas mais desconfiadas num ambiente onde utilizadores falsos podem operar. De outra perspectiva, contudo, pode gradualmente desgastar a própria natureza da forma como comunicamos.
Em geral, tendemos a operar com base na suposição padrão de que outras pessoas são basicamente verdadeiras e confiáveis. O crescimento de perfis falsos e outros conteúdos online artificiais levanta a questão de até que ponto a sua presença e o nosso conhecimento sobre eles podem alterar este estado de “verdade por defeito”, acabando por minar a confiança social.
Mudando nossos padrões
A transição para um mundo onde o que é real é indistinguível do que não é também poderia mudar a paisagem cultural de ser principalmente verdadeira para ser principalmente artificial e enganosa.
Se questionarmos regularmente a veracidade daquilo que experienciamos online, poderá ser necessário redistribuirmos o nosso esforço mental, desde o processamento das próprias mensagens até ao processamento da identidade do mensageiro. Por outras palavras, a utilização generalizada de conteúdos online altamente realistas, mas artificiais, poderá obrigar-nos a pensar de forma diferente – de formas que não esperávamos.
Em psicologia, usamos um termo chamado “monitoramento da realidade” para definir como identificamos corretamente se algo vem do mundo externo ou de dentro do nosso cérebro. O avanço das tecnologias que podem produzir rostos, imagens e videochamadas falsas, mas altamente realistas, significa que a monitorização da realidade deve basear-se em informações diferentes dos nossos próprios julgamentos. Também apela a uma discussão mais ampla sobre se a humanidade ainda pode dar-se ao luxo de optar pela verdade.
É crucial que as pessoas sejam mais críticas ao avaliar rostos digitais. Isso pode incluir o uso de pesquisas reversas de imagens para verificar se as fotos são genuínas, ter cuidado com perfis de mídia social com poucas informações pessoais ou um grande número de seguidores e estar ciente do potencial da tecnologia deepfake ser usada para fins nefastos.
A próxima fronteira para esta área deve ser algoritmos aprimorados para detecção de rostos digitais falsos. Estes poderiam então ser incorporados em plataformas de redes sociais para nos ajudar a distinguir o real do falso quando se trata de rostos de novas conexões.
A única face real na imagem composta acima está localizada na segunda coluna da esquerda, quarta imagem a partir do topo.