Venerdì 18 Ottobre 2019
MacroambienteIl contributo di Google contro i deepfake: un grande database di video fasulli, per aiutare a identificarli

Il contributo di Google contro i deepfake: un grande database di video fasulli, per aiutare a identificarli

L'ultima mossa di Google contro i deepfake è il lancio di un database di video fasulli per allenare gli strumenti di riconoscimento.


Raquel Baptista
A cura di: Raquel Baptista Autore
Il contributo di Google contro i deepfake: un grande database di video fasulli, per aiutare a identificarli

Si tratta di video falsi, creati grazie alla tecnologia di apprendimento profondo (o deep learning) che è in grado di manipolare contenuti video e audio, con risultati molto vicini alla realtà: i deepfake, sebbene in alcuni casi possano divertire, potrebbero diventare fonte di fake news. Per far fronte a questo problema è arrivato il contributo di Google contro i deepfake: Big G ha dato il via alla creazione di un database di video fasulli per aiutare a individuarne e identificarne sempre di più.

la mossa di Google contro i deepfake: un grande database di video fasulli

A fine settembre 2019 Google ha annunciato il lancio di un grande database di deepfake creati appositamente, in collaborazione con Jigsaw, per aiutare a perfezionare il lavoro di identificazione di questo tipo di contenuti. Il database di Google contro i deepfake servirà dunque per allenare gli strumenti di riconoscimento di questi video: in parole semplici, per combattere i deepfake servono altri deepfake.

Attori coinvolti nel progetto di Google per contrastare i deepfake. Fonte: Google

Si tratta di 3mila video creati a partire da immagini di diversi attori e registrati in differenti contesti e scenari: in alcuni i cambiamenti sono davvero minimi, in altri invece sono più evidenti, ma in molti casi risulta davvero difficile distinguere quello reale dal falso. Hanno contribuito a questo lavoro anche un’università italiana, la Federico II di Napoli (sotto la guida della professoressa Luisa Verdoliva), e l’Università Tecnica di Monaco.

Alcuni dei video presenti sul database annunciato da Google. Fonte: Google.

Alcuni dei video presenti nel database di Google contro i deepfake. Fonte: Google

Di recente il deep learning è stato utilizzato in Italia per creare un presunto fuori onda dell’ex Presidente del Consiglio Matteo Renzi, prodotto e divulgato dalla trasmissione Striscia la Notizia. Lo stesso programma televisivo ha sfruttato questa tecnologia, sempre a fini di intrattenimento, per creare un altro deepfake che ha visto coinvolto il Presidente della Repubblica Mattarella, il quale ironicamente affrontava il tema della manipolazione dell’informazione in Italia.

La tecnologia in questione in ambito politico era stata già protagonista nel febbraio 2019 con un video fasullo e molto realistico dell’ex Presidente USA Barack Obama, attraverso cui il regista Jordan Peele, che lo ha ideato, ricordava ai cittadini di essere sempre più attenti ai contenuti pubblicati online. Il video fake da lui condiviso era in realtà soltanto uno dei tanti deepfake che iniziavano a diffondersi sul web e spesso considerati contenuti veri.

Anche se nei casi menzionati i contenuti erano stati creati a scopo informativo o di intrattenimento, il timore è che la tecnologia in questione possa essere utilizzata per manipolare l’opinione pubblica, diffondere informazioni false o danneggiare la reputazione di soggetti specifici, tra cui, per esempio, celebrità o personaggi politici, facendo dire loro cose che non avrebbero mai detto oppure dando il loro volto al corpo di un attore p0rno.

Il contributo di Google contro i deepfake non si fermerà qui, stando alle parole del gigante tech, e il database crescerà ancora: «man mano che la tecnologia deepfake si evolverà nel tempo, continueremo a lavorare con i [nostri] partner» in questo ambito. Come si legge nell’articolo pubblicato sul blog di Google dedicato all’intelligenza artificiale, la multinazionale ha affermato che il database in questione rappresenta un passo importante per «mitigare potenziali danni derivanti da un cattivo utilizzo di questa tecnologia».

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