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La Tandon School of Engineering della New York University ha escogitato un metodo per combattere le Intelligenze Artificiali generatrici di false immagini, attraverso l’introduzione, direttamente nelle fotocamere, di altre IA che hanno il compito di scoprire le manipolazioni fotografiche.
Lo studio rivela che i deep learning, attualmente in uso, pur se addestrati nel riconoscimento di un’immagine falsa, non riescono ad offrire percentuali elevate di affidabilità. Con il nuovo sistema, l’intelligenza artificiale inserirà all’interno dell’immagine un “codice di garanzia”: la soluzione consiste nell’inserire nell’immagine dei pixel artefatti secondo un determinato schema, che non andrà perso nemmeno a seguito di eventuali interventi di manipolazione e post-produzione.
I primi tentativi hanno mostrato un incremento della capacità degli algoritmi attuali di riconoscere le immagini false, che è passata dal 45 al 90%.
La soluzione però, a onor del vero, ha una limitazione: la qualità dell’immagine risulta piuttosto compromessa.
Lo studio rivela che i deep learning, attualmente in uso, pur se addestrati nel riconoscimento di un’immagine falsa, non riescono ad offrire percentuali elevate di affidabilità. Con il nuovo sistema, l’intelligenza artificiale inserirà all’interno dell’immagine un “codice di garanzia”: la soluzione consiste nell’inserire nell’immagine dei pixel artefatti secondo un determinato schema, che non andrà perso nemmeno a seguito di eventuali interventi di manipolazione e post-produzione.
I primi tentativi hanno mostrato un incremento della capacità degli algoritmi attuali di riconoscere le immagini false, che è passata dal 45 al 90%.
La soluzione però, a onor del vero, ha una limitazione: la qualità dell’immagine risulta piuttosto compromessa.
