{"id":7518,"date":"2019-09-05T14:00:20","date_gmt":"2019-09-05T17:00:20","guid":{"rendered":"http:\/\/br.newsroom.fb.com\/?p=7518"},"modified":"2021-06-17T10:09:51","modified_gmt":"2021-06-17T13:09:51","slug":"criando-um-conjunto-de-dados-e-um-desafio-para-deepfakes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2019\/09\/criando-um-conjunto-de-dados-e-um-desafio-para-deepfakes\/","title":{"rendered":"Criando um conjunto de dados e um desafio para deepfakes"},"content":{"rendered":"

Por Mike Schroepfer, Vice-presidente de Tecnologia<\/span><\/em><\/p>\n

Conjuntos de dados e <\/span>benchmarks<\/span><\/i> t\u00eam sido algumas das ferramentas mais eficazes para acelerar o progresso da Intelig\u00eancia Artificial. O momento atual do aprendizado de m\u00e1quina tem sido alimentado em parte pelo <\/span>benchmark<\/span><\/i> da <\/span>ImageNet<\/span><\/a>. Os recentes avan\u00e7os no Processamento de Linguagem Natural (NLP, na sigla em Ingl\u00eas) t\u00eam sido acelerados pelos <\/span>benchmarks<\/span><\/i> GLUE<\/span><\/a> e <\/span>SuperGLUE<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

As t\u00e9cnicas do \u201c<\/span>deepfake<\/span><\/i>\u201d, que mostram v\u00eddeos realistas gerados por Intelig\u00eancia Artificial de pessoas reais fazendo e dizendo coisas fict\u00edcias, t\u00eam implica\u00e7\u00f5es significativas para determinar a legitimidade das informa\u00e7\u00f5es apresentadas online. No entanto, a ind\u00fastria de tecnologia n\u00e3o possui um grande conjunto de dados ou <\/span>benchmark<\/span><\/i> para detectar esses conte\u00fados. Queremos fomentar mais pesquisa e desenvolvimento nessa \u00e1rea e garantir que existam melhores ferramentas de c\u00f3digo aberto para detectar as <\/span>deepfakes<\/span><\/i>. Por isso, o Facebook, a The Partnership on AI, a Microsoft e acad\u00eamicos da Cornell Tech, MIT, Oxford, UC Berkeley, Universidade de Maryland, College Park e Universidade de Albany-SUNY est\u00e3o se unindo para criar o <\/span>Desafio para Detec\u00e7\u00e3o de Deepfake<\/span><\/i>.<\/span><\/p>\n

O objetivo do desafio \u00e9 produzir uma tecnologia que todos possam usar para detectar melhor quando a Intelig\u00eancia Artificial for usada para enganar as pessoas.<\/span><\/p>\n

O <\/span>Desafio para Detec\u00e7\u00e3o de Deepfake <\/span><\/i>incluir\u00e1 um conjunto de dados e uma tabela de classifica\u00e7\u00e3o, al\u00e9m de financiamentos e pr\u00eamios, para estimular a ind\u00fastria a criar novas maneiras de detectar e impedir que m\u00eddias manipuladas geradas atrav\u00e9s de Intelig\u00eancia Artificial sejam usadas para enganar pessoas. A governan\u00e7a do desafio ser\u00e1 facilitada e supervisionada pelo novo Comit\u00ea Gestor de Intelig\u00eancia Artificial e Integridade de M\u00eddia da The Partnership on AI, composto por uma ampla coaliz\u00e3o intersetorial, incluindo Facebook, WITNESS, Microsoft e outras organiza\u00e7\u00f5es da sociedade civil e de tecnologia, m\u00eddia e comunidade acad\u00eamica.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00c9 importante termos dados dispon\u00edveis gratuitamente para uso da comunidade, cedidos com consentimento claro dos participantes e poucas restri\u00e7\u00f5es de uso. \u00c9 por isso que o Facebook est\u00e1 contratando um conjunto de dados que contar\u00e1 com pessoas pagas, com o devido consentimento, para contribuir com o desafio. Nenhum dado de usu\u00e1rio do Facebook ser\u00e1 usado nesse conjunto de dados. Tamb\u00e9m estamos financiando colabora\u00e7\u00f5es em pesquisas e pr\u00eamios para o desafio como forma de incentivar uma maior participa\u00e7\u00e3o. No total, estamos dedicando mais de US$10 milh\u00f5es para financiar esse esfor\u00e7o da ind\u00fastria.<\/span><\/p>\n

Para garantir a qualidade do conjunto de dados e dos par\u00e2metros do desafio, eles ser\u00e3o inicialmente testados em uma sess\u00e3o de trabalho t\u00e9cnico direcionada na Confer\u00eancia Internacional sobre Vis\u00e3o Computacional, em outubro deste ano. O lan\u00e7amento completo do conjunto de dados e do desafio ser\u00e1 na Confer\u00eancia sobre Sistemas de Processamento de Informa\u00e7\u00f5es Neurais (NeurIPS), em dezembro. Tamb\u00e9m participaremos do desafio, mas n\u00e3o aceitaremos nenhum pr\u00eamio em dinheiro.<\/span><\/p>\n

Siga nosso <\/span>site<\/span><\/a> para atualiza\u00e7\u00f5es sobre a iniciativa.<\/span><\/p>\n

Este \u00e9 um problema em constante evolu\u00e7\u00e3o, assim como spam ou outros desafios adversos, e nossa esperan\u00e7a \u00e9 que, ao ajudar a ind\u00fastria e a comunidade de Intelig\u00eancia Artificial a se unirem, possamos progredir juntos mais rapidamente.<\/span><\/p>\n

Pedimos para que especialistas externos compartilhassem suas opini\u00f5es sobre este projeto e estamos incluindo seus coment\u00e1rios a seguir.\u00a0<\/span><\/p>\n

Apoio Acad\u00eamico<\/b><\/p>\n

\u201cPara passar da era da informa\u00e7\u00e3o para a era do conhecimento, devemos melhorar a distin\u00e7\u00e3o do real e do falso, recompensar conte\u00fado confi\u00e1vel sobre conte\u00fado n\u00e3o confi\u00e1vel e educar a pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o em esfor\u00e7os de pesquisa da ind\u00fastria, universidade e ONGs para desenvolver e operacionalizar tecnologia que pode distinguir com rapidez e precis\u00e3o qual conte\u00fado \u00e9 aut\u00eantico.\u201d – <\/span>Hany Farid, professor no Departamento de Engenharia El\u00e9trica e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o e na Escola da Informa\u00e7\u00e3o, UC Berkeley<\/b><\/p>\n

“As pessoas manipulam imagens praticamente desde que a fotografia existe. Mas agora \u00e9 poss\u00edvel para quase qualquer um criar e passar conte\u00fados falsos para um p\u00fablico de massa. O objetivo desta competi\u00e7\u00e3o \u00e9 criar sistemas de Intelig\u00eancia Artificial que possam detectar as leves imperfei\u00e7\u00f5es de uma imagem manipulada e expor sua representa\u00e7\u00e3o fraudulenta da realidade.” – <\/span>Antonio Torralba, professor de Engenharia El\u00e9trica e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o e diretor do MIT Quest for Intelligence<\/b><\/p>\n

“Como vivemos na era multim\u00eddia, ter informa\u00e7\u00f5es com integridade \u00e9 crucial para nossas vidas. Dados os recentes desenvolvimentos que permitem gerar informa\u00e7\u00f5es manipuladas (texto, imagens, v\u00eddeos e \u00e1udio) em escala, precisamos do envolvimento total da comunidade de pesquisa – em um ambiente aberto – para desenvolver m\u00e9todos e sistemas que possam detectar e mitigar os efeitos negativos de multim\u00eddia manipulada. Ao disponibilizar um grande conjunto de m\u00eddias genu\u00ednas e manipuladas, o desafio proposto permitir\u00e1 \u00e0 comunidade de pesquisa lidar coletivamente com essa crise iminente.” – <\/span>Rama Chellappa, professor Engenharia, Universidade de Maryland<\/b><\/p>\n

\u201cPara efetivamente encaminhar mudan\u00e7as e resolver problemas, acreditamos que \u00e9 fundamental que a academia e a ind\u00fastria estejam juntas em um ambiente aberto e colaborativo. Na Cornell Tech, nossa pesquisa se concentra em preencher essa lacuna e abordar o impacto social da tecnologia na era digital, e o <\/span>Desafio para Detec\u00e7\u00e3o de Deepfake<\/span><\/i> \u00e9 um exemplo perfeito disso. Trabalhando com l\u00edderes da ind\u00fastria de tecnologia e colegas acad\u00eamicos, estamos desenvolvendo uma fonte de dados abrangente que nos permitir\u00e1 identificar m\u00eddias falsas e, ent\u00e3o, levar \u00e0 cria\u00e7\u00e3o de ferramentas e solu\u00e7\u00f5es para combat\u00ea-las. Estamos orgulhosos de fazer parte deste grupo e compartilhar a fonte de dados publicamente, permitindo que qualquer pessoa aprenda e expanda a partir dessa pesquisa.” – <\/span>Serge Belongie, reitor associado e professor da Cornell Tech.<\/b><\/p>\n

“A m\u00eddia manipulada colocada na internet para criar teorias da conspira\u00e7\u00e3o e manipular as pessoas est\u00e1 se tornando um tema de import\u00e2ncia global. Acredito que precisamos urgentemente de novas ferramentas para detectar e caracterizar essa desinforma\u00e7\u00e3o. Por isso, estou feliz por fazer parte de uma iniciativa que busca mobilizar a comunidade de pesquisa em torno desses objetivos e desafiar as fronteiras da ci\u00eancia. \u201d- <\/span>Philip HS Torr, professor do Departamento de Ci\u00eancia da Engenharia, Universidade de Oxford<\/b><\/p>\n

“<\/b>Embora as <\/span>deepfakes<\/span><\/i> possam parecer reais, o fato de elas serem geradas por um algoritmo em vez de serem eventos reais capturados por uma c\u00e2mera significa que elas ainda podem ser detectadas e que podem ter sua proced\u00eancia verificada. Diversos m\u00e9todos novos e promissores para encontrar e mitigar os efeitos nocivos das <\/span>deepfakes <\/span><\/i>t\u00eam surgido, incluindo procedimentos para adicionar ‘digitais virtuais’ em filmagens para contribuir na verifica\u00e7\u00e3o da sua autenticidade. Assim como qualquer problema complexo, \u00e9 preciso um esfor\u00e7o conjunto da comunidade t\u00e9cnica, das ag\u00eancias de governo, da m\u00eddia, das empresas que gerenciam plataformas e de todos os usu\u00e1rios online para combater seu impacto negativo.”- <\/span>Siwei Lyu, professor da Faculdade de Engenharia e Ci\u00eancias Aplicadas da Universidade de Albany-State Universidade de Nova York<\/b><\/p>\n

\u201cA tecnologia para manipular imagens est\u00e1 avan\u00e7ando mais r\u00e1pido do que nossa capacidade de dizer o que \u00e9 real e o que foi manipulado. Um problema grande como esse n\u00e3o ser\u00e1 resolvido por uma \u00fanica pessoa. Competi\u00e7\u00f5es abertas como esta incentivam a inova\u00e7\u00e3o ao reunir a intelig\u00eancia coletiva do mundo sob um objetivo aparentemente imposs\u00edvel.”- <\/span>Phillip Isola, professor assistente de Engenharia El\u00e9trica e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o na Bonnie & Marty (1964) Tenenbaum CD, MIT<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Por Mike Schroepfer, Vice-presidente de Tecnologia Conjuntos de dados e benchmarks t\u00eam sido algumas das ferramentas mais eficazes para acelerar o progresso da Intelig\u00eancia Artificial. O momento atual do aprendizado de m\u00e1quina tem sido alimentado em parte pelo benchmark da ImageNet. Os recentes avan\u00e7os no Processamento de Linguagem Natural (NLP, na sigla em Ingl\u00eas) t\u00eam sido acelerados pelos benchmarks GLUE e SuperGLUE. As t\u00e9cnicas do \u201cdeepfake\u201d, que mostram v\u00eddeos realistas gerados por Intelig\u00eancia Artificial de pessoas reais fazendo e dizendo coisas fict\u00edcias, t\u00eam implica\u00e7\u00f5es significativas para determinar a legitimidade das informa\u00e7\u00f5es apresentadas online. No entanto, a ind\u00fastria de tecnologia n\u00e3o possui um grande conjunto de dados ou benchmark para detectar esses conte\u00fados. Queremos fomentar mais pesquisa e desenvolvimento nessa \u00e1rea e garantir que existam melhores ferramentas de c\u00f3digo aberto para detectar as deepfakes. Por isso, o Facebook, a The Partnership on AI, a Microsoft e acad\u00eamicos da Cornell Tech, MIT, Oxford, UC Berkeley, Universidade de Maryland, College Park e Universidade de Albany-SUNY est\u00e3o se unindo para criar o Desafio para Detec\u00e7\u00e3o de Deepfake. O objetivo do desafio \u00e9 produzir uma tecnologia que todos possam usar para detectar melhor quando a Intelig\u00eancia Artificial for usada para enganar as pessoas. O Desafio para Detec\u00e7\u00e3o de Deepfake incluir\u00e1 um conjunto de dados e uma tabela de classifica\u00e7\u00e3o, al\u00e9m de financiamentos e pr\u00eamios, para estimular a ind\u00fastria a criar novas maneiras de detectar e impedir que m\u00eddias manipuladas geradas atrav\u00e9s de Intelig\u00eancia Artificial sejam usadas para enganar pessoas. A governan\u00e7a do desafio ser\u00e1 facilitada e supervisionada pelo novo Comit\u00ea Gestor de Intelig\u00eancia Artificial e Integridade de M\u00eddia da The Partnership on AI, composto por uma ampla coaliz\u00e3o intersetorial, incluindo Facebook, WITNESS, Microsoft e outras organiza\u00e7\u00f5es da sociedade civil e de tecnologia, m\u00eddia e comunidade acad\u00eamica.\u00a0 \u00c9 importante termos dados dispon\u00edveis gratuitamente para uso da comunidade, cedidos com consentimento claro dos participantes e poucas restri\u00e7\u00f5es de uso. \u00c9 por isso que o Facebook est\u00e1 contratando um conjunto de dados que contar\u00e1 com pessoas pagas, com o devido consentimento, para contribuir com o desafio. Nenhum dado de usu\u00e1rio do Facebook ser\u00e1 usado nesse conjunto de dados. Tamb\u00e9m estamos financiando colabora\u00e7\u00f5es em pesquisas e pr\u00eamios para o desafio como forma de incentivar uma maior participa\u00e7\u00e3o. No total, estamos dedicando mais de US$10 milh\u00f5es para financiar esse esfor\u00e7o da ind\u00fastria. Para garantir a qualidade do conjunto de dados e dos par\u00e2metros do desafio, eles ser\u00e3o inicialmente testados em uma sess\u00e3o de trabalho t\u00e9cnico direcionada na Confer\u00eancia Internacional sobre Vis\u00e3o Computacional, em outubro deste ano. O lan\u00e7amento completo do conjunto de dados e do desafio ser\u00e1 na Confer\u00eancia sobre Sistemas de Processamento de Informa\u00e7\u00f5es Neurais (NeurIPS), em dezembro. Tamb\u00e9m participaremos do desafio, mas n\u00e3o aceitaremos nenhum pr\u00eamio em dinheiro. Siga nosso site para atualiza\u00e7\u00f5es sobre a iniciativa. Este \u00e9 um problema em constante evolu\u00e7\u00e3o, assim como spam ou outros desafios adversos, e nossa esperan\u00e7a \u00e9 que, ao ajudar a ind\u00fastria e a comunidade de Intelig\u00eancia Artificial a se unirem, possamos progredir juntos mais rapidamente. Pedimos para que especialistas externos compartilhassem suas opini\u00f5es sobre este projeto e estamos incluindo seus coment\u00e1rios a seguir.\u00a0 Apoio Acad\u00eamico \u201cPara passar da era da informa\u00e7\u00e3o para a era do conhecimento, devemos melhorar a distin\u00e7\u00e3o do real e do falso, recompensar conte\u00fado confi\u00e1vel sobre conte\u00fado n\u00e3o confi\u00e1vel e educar a pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o em esfor\u00e7os de pesquisa da ind\u00fastria, universidade e ONGs para desenvolver e operacionalizar tecnologia que pode distinguir com rapidez e precis\u00e3o qual conte\u00fado \u00e9 aut\u00eantico.\u201d – Hany Farid, professor no Departamento de Engenharia El\u00e9trica e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o e na Escola da Informa\u00e7\u00e3o, UC Berkeley “As pessoas manipulam imagens praticamente desde que a fotografia existe. Mas agora \u00e9 poss\u00edvel para quase qualquer um criar e passar conte\u00fados falsos para um p\u00fablico de massa. O objetivo desta competi\u00e7\u00e3o \u00e9 criar sistemas de Intelig\u00eancia Artificial que possam detectar as leves imperfei\u00e7\u00f5es de uma imagem manipulada e expor sua representa\u00e7\u00e3o fraudulenta da realidade.” – Antonio Torralba, professor de Engenharia El\u00e9trica e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o e diretor do MIT Quest for Intelligence “Como vivemos na era multim\u00eddia, ter informa\u00e7\u00f5es com integridade \u00e9 crucial para nossas vidas. Dados os recentes desenvolvimentos que permitem gerar informa\u00e7\u00f5es manipuladas (texto, imagens, v\u00eddeos e \u00e1udio) em escala, precisamos do envolvimento total da comunidade de pesquisa – em um ambiente aberto – para desenvolver m\u00e9todos e sistemas que possam detectar e mitigar os efeitos negativos de multim\u00eddia manipulada. Ao disponibilizar um grande conjunto de m\u00eddias genu\u00ednas e manipuladas, o desafio proposto permitir\u00e1 \u00e0 comunidade de pesquisa lidar coletivamente com essa crise iminente.” – Rama Chellappa, professor Engenharia, Universidade de Maryland \u201cPara efetivamente encaminhar mudan\u00e7as e resolver problemas, acreditamos que \u00e9 fundamental que a academia e a ind\u00fastria estejam juntas em um ambiente aberto e colaborativo. Na Cornell Tech, nossa pesquisa se concentra em preencher essa lacuna e abordar o impacto social da tecnologia na era digital, e o Desafio para Detec\u00e7\u00e3o de Deepfake \u00e9 um exemplo perfeito disso. Trabalhando com l\u00edderes da ind\u00fastria de tecnologia e colegas acad\u00eamicos, estamos desenvolvendo uma fonte de dados abrangente que nos permitir\u00e1 identificar m\u00eddias falsas e, ent\u00e3o, levar \u00e0 cria\u00e7\u00e3o de ferramentas e solu\u00e7\u00f5es para combat\u00ea-las. Estamos orgulhosos de fazer parte deste grupo e compartilhar a fonte de dados publicamente, permitindo que qualquer pessoa aprenda e expanda a partir dessa pesquisa.” – Serge Belongie, reitor associado e professor da Cornell Tech. “A m\u00eddia manipulada colocada na internet para criar teorias da conspira\u00e7\u00e3o e manipular as pessoas est\u00e1 se tornando um tema de import\u00e2ncia global. Acredito que precisamos urgentemente de novas ferramentas para detectar e caracterizar essa desinforma\u00e7\u00e3o. Por isso, estou feliz por fazer parte de uma iniciativa que busca mobilizar a comunidade de pesquisa em torno desses objetivos e desafiar as fronteiras da ci\u00eancia. \u201d- Philip HS Torr, professor do Departamento de Ci\u00eancia da Engenharia, Universidade de Oxford “Embora as deepfakes possam parecer reais, o fato de elas serem geradas por um algoritmo em vez de serem eventos reais capturados por uma c\u00e2mera significa que elas ainda podem ser detectadas e que podem ter sua proced\u00eancia verificada. Diversos m\u00e9todos novos e promissores para encontrar e mitigar os efeitos nocivos das deepfakes t\u00eam surgido, incluindo procedimentos para adicionar ‘digitais virtuais’ em filmagens para contribuir na verifica\u00e7\u00e3o da sua autenticidade. Assim como qualquer problema complexo, \u00e9 preciso um esfor\u00e7o conjunto da comunidade t\u00e9cnica, das ag\u00eancias de governo, da m\u00eddia, das empresas que gerenciam plataformas e de todos os usu\u00e1rios online para combater seu impacto negativo.”- Siwei Lyu, professor da Faculdade de Engenharia e Ci\u00eancias Aplicadas da Universidade de Albany-State Universidade de Nova York \u201cA tecnologia para manipular imagens est\u00e1 avan\u00e7ando mais r\u00e1pido do que nossa capacidade de dizer o que \u00e9 real e o que foi manipulado. Um problema grande como esse n\u00e3o ser\u00e1 resolvido por uma \u00fanica pessoa. Competi\u00e7\u00f5es abertas como esta incentivam a inova\u00e7\u00e3o ao reunir a intelig\u00eancia coletiva do mundo sob um objetivo aparentemente imposs\u00edvel.”- Phillip Isola, professor assistente de Engenharia El\u00e9trica e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o na Bonnie & Marty (1964) Tenenbaum CD, MIT","protected":false},"author":81109636,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-7518","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-recent-news"],"yoast_head":"\nCriando um conjunto de dados e um desafio para deepfakes | Sobre a Meta<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2019\/09\/criando-um-conjunto-de-dados-e-um-desafio-para-deepfakes\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Criando um conjunto de dados e um desafio para deepfakes | Sobre a Meta\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Por Mike Schroepfer, Vice-presidente de Tecnologia Conjuntos de dados e benchmarks t\u00eam sido algumas das ferramentas mais eficazes para acelerar o progresso da Intelig\u00eancia Artificial. 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A governan\u00e7a do desafio ser\u00e1 facilitada e supervisionada pelo novo Comit\u00ea Gestor de Intelig\u00eancia Artificial e Integridade de M\u00eddia da The Partnership on AI, composto por uma ampla coaliz\u00e3o intersetorial, incluindo Facebook, WITNESS, Microsoft e outras organiza\u00e7\u00f5es da sociedade civil e de tecnologia, m\u00eddia e comunidade acad\u00eamica.\u00a0 \u00c9 importante termos dados dispon\u00edveis gratuitamente para uso da comunidade, cedidos com consentimento claro dos participantes e poucas restri\u00e7\u00f5es de uso. \u00c9 por isso que o Facebook est\u00e1 contratando um conjunto de dados que contar\u00e1 com pessoas pagas, com o devido consentimento, para contribuir com o desafio. Nenhum dado de usu\u00e1rio do Facebook ser\u00e1 usado nesse conjunto de dados. Tamb\u00e9m estamos financiando colabora\u00e7\u00f5es em pesquisas e pr\u00eamios para o desafio como forma de incentivar uma maior participa\u00e7\u00e3o. No total, estamos dedicando mais de US$10 milh\u00f5es para financiar esse esfor\u00e7o da ind\u00fastria. Para garantir a qualidade do conjunto de dados e dos par\u00e2metros do desafio, eles ser\u00e3o inicialmente testados em uma sess\u00e3o de trabalho t\u00e9cnico direcionada na Confer\u00eancia Internacional sobre Vis\u00e3o Computacional, em outubro deste ano. O lan\u00e7amento completo do conjunto de dados e do desafio ser\u00e1 na Confer\u00eancia sobre Sistemas de Processamento de Informa\u00e7\u00f5es Neurais (NeurIPS), em dezembro. Tamb\u00e9m participaremos do desafio, mas n\u00e3o aceitaremos nenhum pr\u00eamio em dinheiro. Siga nosso site para atualiza\u00e7\u00f5es sobre a iniciativa. Este \u00e9 um problema em constante evolu\u00e7\u00e3o, assim como spam ou outros desafios adversos, e nossa esperan\u00e7a \u00e9 que, ao ajudar a ind\u00fastria e a comunidade de Intelig\u00eancia Artificial a se unirem, possamos progredir juntos mais rapidamente. Pedimos para que especialistas externos compartilhassem suas opini\u00f5es sobre este projeto e estamos incluindo seus coment\u00e1rios a seguir.\u00a0 Apoio Acad\u00eamico \u201cPara passar da era da informa\u00e7\u00e3o para a era do conhecimento, devemos melhorar a distin\u00e7\u00e3o do real e do falso, recompensar conte\u00fado confi\u00e1vel sobre conte\u00fado n\u00e3o confi\u00e1vel e educar a pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o em esfor\u00e7os de pesquisa da ind\u00fastria, universidade e ONGs para desenvolver e operacionalizar tecnologia que pode distinguir com rapidez e precis\u00e3o qual conte\u00fado \u00e9 aut\u00eantico.\u201d – Hany Farid, professor no Departamento de Engenharia El\u00e9trica e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o e na Escola da Informa\u00e7\u00e3o, UC Berkeley “As pessoas manipulam imagens praticamente desde que a fotografia existe. Mas agora \u00e9 poss\u00edvel para quase qualquer um criar e passar conte\u00fados falsos para um p\u00fablico de massa. O objetivo desta competi\u00e7\u00e3o \u00e9 criar sistemas de Intelig\u00eancia Artificial que possam detectar as leves imperfei\u00e7\u00f5es de uma imagem manipulada e expor sua representa\u00e7\u00e3o fraudulenta da realidade.” – Antonio Torralba, professor de Engenharia El\u00e9trica e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o e diretor do MIT Quest for Intelligence “Como vivemos na era multim\u00eddia, ter informa\u00e7\u00f5es com integridade \u00e9 crucial para nossas vidas. Dados os recentes desenvolvimentos que permitem gerar informa\u00e7\u00f5es manipuladas (texto, imagens, v\u00eddeos e \u00e1udio) em escala, precisamos do envolvimento total da comunidade de pesquisa – em um ambiente aberto – para desenvolver m\u00e9todos e sistemas que possam detectar e mitigar os efeitos negativos de multim\u00eddia manipulada. 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Estamos orgulhosos de fazer parte deste grupo e compartilhar a fonte de dados publicamente, permitindo que qualquer pessoa aprenda e expanda a partir dessa pesquisa.” – Serge Belongie, reitor associado e professor da Cornell Tech. “A m\u00eddia manipulada colocada na internet para criar teorias da conspira\u00e7\u00e3o e manipular as pessoas est\u00e1 se tornando um tema de import\u00e2ncia global. Acredito que precisamos urgentemente de novas ferramentas para detectar e caracterizar essa desinforma\u00e7\u00e3o. Por isso, estou feliz por fazer parte de uma iniciativa que busca mobilizar a comunidade de pesquisa em torno desses objetivos e desafiar as fronteiras da ci\u00eancia. \u201d- Philip HS Torr, professor do Departamento de Ci\u00eancia da Engenharia, Universidade de Oxford “Embora as deepfakes possam parecer reais, o fato de elas serem geradas por um algoritmo em vez de serem eventos reais capturados por uma c\u00e2mera significa que elas ainda podem ser detectadas e que podem ter sua proced\u00eancia verificada. Diversos m\u00e9todos novos e promissores para encontrar e mitigar os efeitos nocivos das deepfakes t\u00eam surgido, incluindo procedimentos para adicionar ‘digitais virtuais’ em filmagens para contribuir na verifica\u00e7\u00e3o da sua autenticidade. 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O momento atual do aprendizado de m\u00e1quina tem sido alimentado em parte pelo benchmark da ImageNet. Os recentes avan\u00e7os no Processamento de Linguagem Natural (NLP, na sigla em Ingl\u00eas) t\u00eam sido acelerados pelos benchmarks GLUE e SuperGLUE. As t\u00e9cnicas do \u201cdeepfake\u201d, que mostram v\u00eddeos realistas gerados por Intelig\u00eancia Artificial de pessoas reais fazendo e dizendo coisas fict\u00edcias, t\u00eam implica\u00e7\u00f5es significativas para determinar a legitimidade das informa\u00e7\u00f5es apresentadas online. No entanto, a ind\u00fastria de tecnologia n\u00e3o possui um grande conjunto de dados ou benchmark para detectar esses conte\u00fados. Queremos fomentar mais pesquisa e desenvolvimento nessa \u00e1rea e garantir que existam melhores ferramentas de c\u00f3digo aberto para detectar as deepfakes. Por isso, o Facebook, a The Partnership on AI, a Microsoft e acad\u00eamicos da Cornell Tech, MIT, Oxford, UC Berkeley, Universidade de Maryland, College Park e Universidade de Albany-SUNY est\u00e3o se unindo para criar o Desafio para Detec\u00e7\u00e3o de Deepfake. O objetivo do desafio \u00e9 produzir uma tecnologia que todos possam usar para detectar melhor quando a Intelig\u00eancia Artificial for usada para enganar as pessoas. O Desafio para Detec\u00e7\u00e3o de Deepfake incluir\u00e1 um conjunto de dados e uma tabela de classifica\u00e7\u00e3o, al\u00e9m de financiamentos e pr\u00eamios, para estimular a ind\u00fastria a criar novas maneiras de detectar e impedir que m\u00eddias manipuladas geradas atrav\u00e9s de Intelig\u00eancia Artificial sejam usadas para enganar pessoas. A governan\u00e7a do desafio ser\u00e1 facilitada e supervisionada pelo novo Comit\u00ea Gestor de Intelig\u00eancia Artificial e Integridade de M\u00eddia da The Partnership on AI, composto por uma ampla coaliz\u00e3o intersetorial, incluindo Facebook, WITNESS, Microsoft e outras organiza\u00e7\u00f5es da sociedade civil e de tecnologia, m\u00eddia e comunidade acad\u00eamica.\u00a0 \u00c9 importante termos dados dispon\u00edveis gratuitamente para uso da comunidade, cedidos com consentimento claro dos participantes e poucas restri\u00e7\u00f5es de uso. \u00c9 por isso que o Facebook est\u00e1 contratando um conjunto de dados que contar\u00e1 com pessoas pagas, com o devido consentimento, para contribuir com o desafio. Nenhum dado de usu\u00e1rio do Facebook ser\u00e1 usado nesse conjunto de dados. Tamb\u00e9m estamos financiando colabora\u00e7\u00f5es em pesquisas e pr\u00eamios para o desafio como forma de incentivar uma maior participa\u00e7\u00e3o. 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Assim como qualquer problema complexo, \u00e9 preciso um esfor\u00e7o conjunto da comunidade t\u00e9cnica, das ag\u00eancias de governo, da m\u00eddia, das empresas que gerenciam plataformas e de todos os usu\u00e1rios online para combater seu impacto negativo.”- Siwei Lyu, professor da Faculdade de Engenharia e Ci\u00eancias Aplicadas da Universidade de Albany-State Universidade de Nova York \u201cA tecnologia para manipular imagens est\u00e1 avan\u00e7ando mais r\u00e1pido do que nossa capacidade de dizer o que \u00e9 real e o que foi manipulado. Um problema grande como esse n\u00e3o ser\u00e1 resolvido por uma \u00fanica pessoa. 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