CE-IA5 Deepfakes

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O que são deepfakes?

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Deepfakes são mídias sintéticas (imagens, vídeos ou áudios) geradas por IA e técnicas de Deep Learning que manipulam ou substituem rostos, vozes e ações de pessoas de maneira hiper-realista.

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Quando os deepfakes surgiram e que tecnologia eles usam?

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Os deepfakes surgiram em 2017 usando Redes Generativas Adversariais (GANs).

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Quais são alguns usos dos deepfakes?

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Deepfakes podem ser usados para entretenimento, desinformação, fraude e manipulação.

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Como funcionam as Redes Generativas Adversariais (GANs) na criação de deepfakes?

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As GANs envolvem dois modelos: um gerador que cria imagens/vídeos falsos e um discriminador que tenta detectar se são reais ou falsos. Com o tempo, o gerador produz resultados quase indistinguíveis dos reais.

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Que papel desempenham os autoencoders em deepfakes?

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Os autoencoders codificam e decodificam imagens para reconstruir rostos com características de outra pessoa.

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O que é a troca de rostos no contexto de deepfakes?

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A troca de rostos envolve algoritmos como DeepFaceLab e FaceSwap que substituem rostos em vídeos.

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Dê exemplos de aplicações de deepfake em diferentes áreas.

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Entretenimento: Filmes com atores 'revividos' (por exemplo, Star Wars). Educação: Recriação de figuras históricas em aulas. Publicidade: Influenciadores digitais sintéticos. Cibercrime: Fraude bancária com vozes falsas. Fake News: Vídeos políticos manipulados.

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Quais são os aspectos positivos dos deepfakes?

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Inovação em efeitos visuais e personalização de conteúdo.

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Quais são os aspectos negativos dos deepfakes?

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Desinformação em massa (por exemplo, discursos políticos falsos), violações de privacidade (pornografia não consensual) e fraude financeira (CEOs falsos autorizando transações).

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Como os deepfakes podem ser identificados?

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Detectando falhas nos movimentos faciais, sincronização labial imperfeita e reflexos e iluminação inconsistentes.