Deepfake_2N

ISIS Romero

Prof.ssa Remondi Monia

Source https://www.flickr.com/photos/152824664@N07/44405376514/ Author mikemacmarketing

Deepfake e media sintetici

Cosa sono?

Sono media generati da un'intelligenza artificiale che gestisce tutto o in parte il processo creativo

Esempi

Personaggi sintetici

Media sintetici

Testi sintetici

Foto animate

tecniche di manipolazione immagini e video

Cheap fakes

Voice cloning

Face swap

Lip sync

Modifiche

+info

+info

+info

+info

+info

debunking immagini

Premessa

dettagli del visodenti orecchie e occhi texture capelli e pelle mani sfondo riflessi glitch

debunking video

RISOLUZIONE

LUNGHEZZA

debunking testi

OPINIONI

Premessa

STILE

METTITI ALLA PROVA!

Tipi IA

Intelligenza artificiale

Sistemi esperti

Machine learning

Deep learning

apprendimento

supervisionato

non supervisionato

per rinforzo

Apprendimento per rinforzo

Dato il risultato, la macchina esclude le scelte che la portano lontano da esso e si rinforza sulle scelte che la avvicinano all'obiettivo Ha lo scopo di individuare un certo modus operandi, a partire da un processo di osservazione dell'ambiente esterno Ogni azione ha un impatto sull'ambiente La risposta dell'ambiente guida il processo di apprendimento Necessita di un agente, dotato di capacità di percezione, che esplora un ambiente e intraprende una serie di azioni

Usano tecniche di manipolazione più povere (es rallentamenti, accelerazioni...)

Come per le immagini, è possibile modificare sfondo, eliminare o aggiungere oggetti...

Apprendimento non supervisionato

Clustering

Crea gruppi che

• massimizzano l'omogeneità tra gli elementi del gruppo
• massimizzano le differenze tra elementi di gruppi diversi

Usato per es per analisi e ricerche sociali:

• necessity test (casi con lo stesso esito, hanno le stesse cause?)
• sufficiency test (casi con le stesse cause, hanno avuto lo stesso esito?)
• eccezioni (se ve ne sono, non ho considerato tutte le cuase rilevanti

Algoritmo impara in modo autonomo dai dati in input Individua strutture o pattern nascosti Usato quando gli input non sono etichettati o non hanno output Apprendimento online= in genere impara ed opera nello stesso momento

AI studia la voce di una persona e riesce a clonarla

Sostituisce volto di una persona con quello di un'altra persona

Apprendimento supervisionato

Necessita di grandi quantità di dati storici:

• data set di training: per far addrestrare l'algoritmo. Deve essere vasto, corretto e non ridondante
• data set di validazione: per poter analizzare le previsioni prodotte dagli algoritmi e fare i necessari aggiustamenti
• data set di test: per confrontare eventuali diversi algoritmi e scegliere il migliore

Necessita di un insegnante esterno La macchina viene prima addestrata, fornendo sia dati in input che relativi dati in output (dati storici). Compito della macchina è generare la funzione di transizione tra input e output. Nella seconda fase, la macchina impara dagli errori e li corregge, cambiando i pesi assegnati agli input. Infine, inizia la fase operativa su dati di input nuovi L'apprendimento è offline: apprendimento e fase operativa sono distinte

IA studia i movimenti e i micromovimenti del viso di una persona e manipola le labbra in modo realistico

Sono personaggi (per lo più dei social) completamente creati e gestiti da IA

Usano diverse tecniche per rielaborare video, immagini, audio originali

Chatbot generativi Ormai tutti i giornali hanno una AI tra i propri redattori

Falsi di bassa qualità (pixelati, simil telecamere di sicurezza...) sono più credibili perchè nascondono particolari sbagliati (es su sfondo)

In genere molto brevi (5-10 sec) Se più lunghi, costano di più, ci sono più errori, ci sono tagli ogni 8 sec ca

Piatte, prevedibili, sempre simili

• tono piatto (no sarcasmo, no emozioni forti)
• testi lunghi
• pochi dettagli concreti (riferimenti super locali, aneddoti personali)
• tono enfatico o teatrale ("importante", "storico", "di enorme significato")
• espressioni standard ("importante notare che...")
• abuso di connettori (inoltre, pertanto, tuttavia...)
• parallelismi negativi (non è x, è y)
• bold e italico a casaccio
• trattini lunghi —
• regola dei 3 (3 aggettivi, 3 punti elenco...)