Deepfakes, inteligência artificial e suas aplicações em marketing
Deepfakes são vídeos criados atraveś do uso de inteligência artificial com a finalidade de reproduzir a aparência, as expressões e até a voz de alguém, fazendo com que essa pessoa aparente fazer ou dizer algo que nunca fez ou disse. O resultado é bastante realista.
Os primeiros deepfakes apareceram na internet em 2017, quando um usuário do Reddit chamado de “deepfake” começou a postar vídeos de sexo com celebridades. Os vídeos eram falsos, produzidos através do uso de softwares de deep learning que eram responsáveis por aplicar os rostos das celebridades em clipes pornográficos já existentes.
CEOs e políticos também não escaparam dos deepfakes. Um vídeo do Mark Zukerberg foi alterado para parecer que ele disse que quer o controle dos dados de bilhões de pessoas. Um video do ex–presidente americano Barack Obama foi alterado exatamente para mostrar o perigo dos deepfakes. No vídeo, a fala fake do Obama chama o atual presidente dos EUA, Donald Trump, de “a total and complete dipshit”.
Na indústria cinematográfica, efeitos especiais de computador que criam rostos e cenas no audiovisual não são nenhuma novidade, entretanto, a problemática levantada em relação ao deepfake está na facilidade com que ele pode ser produzido. Enquanto que até alguns anos atrás, manipulação de vídeo necessitava conhecimento de computação gráfica, bons computadores, e um grande acervo de imagens, hoje em dia, esse processo ficou bem mais acessível. Você pode inclusive fazer o download de um aplicativo para criar seu próprio deepfake com poucos recursos.
Riscos e consequências
Na maior parte dos casos, os vídeos não são perfeitos, sendo possível notar algumas diferenças nas expressões e na voz, mas ainda sim, são realistas o bastante para enganar grande parte da público.
A manipulação das imagens e vozes de figuras públicas, como celebridades e políticos, representa um real perigo para a sociedade e a democracia. Vídeos podem ser alterados para comunicar informações falsas, alinhadas com interesses espúrios, e disseminados rapidamente pelas redes sociais. Isso, não somente, tem o poder de influenciar falsamente muitas pessoas, como ameaça a credibilidade de tudo que é publicado por veículos de comunicação confiáveis.
Deepfakes também levantam questões éticas e legais, pois podem prejudicar a imagem de uma empresa ou pessoa, seja ela famosa ou anônima. Por enquanto, ainda não existem regulamentações sobre o que a justiça deve fazer nesses casos, mesmo porque muitas vezes é difícil de identificar o criador do deepfake.
As próprias redes sociais têm se mostrado relutantes em retirar do ar vídeos obviamente fakes, envolvendo figuras públicas, como no recente episódio de um deepfake vídeo de Nanci Pelosi, presidente da Câmara dos EUA.
No meio acadêmico, pesquisas associadas a deepfakes focam em duas frentes: (1) como detectar se um vídeo é falso (um deepfake), e (2) como “marcar” um vídeo original de tal modo que fique mais difícil ou impossível criar um deepfake de alta qualidade.
No caso de um video com uma face falando algo, pesquisadores têm analisado diversas características faciais, como alinhamentos dos elementos do rosto (olhos, nariz), textura da pele, frequência de piscamento dos olhos, movimentos labiais, etc.
Um dos primeiros trabalhos verificou que a frequencia de piscamento dos olhos em um deepfake, onde a face original foi trocada por outra, era muito diferente da frequência de piscamento da pessoa no vídeo original. Mas os algorithmos de deepfake aparentemente já aprenderam como lidar com isso.
Os algoritmos mais modernos de deteção de deepfakes analisam os vídeos a nível dos pixels imagem-por-imagem, procurando pequenas imperfeições inseridas pelo processo de adulteração, invisíveis a olho nu, mas detectáveis por algoritmos computacionais.
A detecção de deepfakes será, certamente, uma “corrida” contínua. À medida que novos algoritmos de detecção são criados, um curto tempo depois, os algoritmos de geração de deepfakes aprendem como burlá-los, e a perseguição continua.
Um outro modo de passar na frente dos deepfakes, é criar os vídeos originais com características específicas que tornem mais difícil a criação de um deepfake. Um método nessa direção consiste em adicionar “ruído” em fotos ou vídeos, imperceptível a olho nu, mas que dificulte a detecção de faces na imagem, por exemplo. Se o algoritmo de deepfake é incapaz de detectar faces em imagens confiavelmente, será muito mais difícil a substituição de uma face por outra.
O crescente uso da inteligência artificial em vários campos tem gerado preocupações na sociedade em geral, quanto ao uso potencial desta tecnologia para o mal. Deepfakes são um ótimo exemplo do mau uso, ou uso completamente antiético, de algoritmos baseados em inteligência artificial.
Apesar do potencial uso antiético, a inteligência artificial tem diversos usos que beneficiam muito a sociedade, como atendimento automatizado, reconhecimento de voz, carros autoguiados, entre outros.
O marketing também pode se beneficiar desta tecnologia. Por isso, separamos alguns exemplos de como a inteligência artificial pode auxiliar sua marca a melhorar o engajamento de suas campanhas e criar conteúdo personalizado para cada membro do seu público.
Entrando em novos mercados: A tradução de mensagens para qualquer idioma permitirá que as empresas entrem mais rapidamente em novos mercados e conversem com seus parceiros de negócios internacionais em seu idioma nativo.
Entrega de mensagem personalizadas, para atender as características demograficas de cada cliente: as campanhas de marketing em vídeo (comerciais, anúncios, YouTube, etc.) são frequentemente programadas para cobrir todo o público alvo da empresa. À medida que esse público alvo cresce, suas características demográficas (gênero, idade, raça) ficam bem mais diversas, o que torna difícil a criação de mensagens e campanhas que consigam sensibilizar pessoas com características bem diversas. A inteligência artificial facilita a criação de mensagens personalizadas e o direcionamento automático destas mensagens para cada segmento de seu público, o que aumenta o engajamento e as conversões.
Segmentação instantânea de mercado: a maioria das empresas já possui grandes bancos de dados de dados de clientes. Atualmente, esses dados são usados para agrupar pessoas semelhantes em segmentos de mercado (também conhecidos como grupos de afinidade). As mensagens são então personalizadas para atingir cada segmento de mercado da maneira mais apropriada. Tecnologias com as utilizadas na criação de deepfakes podem levar esse nível de personalização ao extremo, criando vídeos únicos que falam com cada indivíduo no segmento de mercado – eliminando ainda mais as generalizações de clientes ou agrupamentos de afinidades.
Muitas inovações tecnológicas como deepfakes são criadas para diversos fins, éticos ou não. Empresas devem escolher quais usar e como usar de um modo consciente. Inovações em marketing estão cada vez mais se utilizando de inovações tecnológicas, e achando usos fantásticos para diversas tecnologias, como VR (virtual reality), Assistente Virtual Inteligente (e.g, Alexa), e até deepfakes. A sua empresa precisa ficar continuamente ligada em todas as inovações tecnológicas acontecendo para poder decidir quando e como usá-las.
Cover image Designed by Freepik.
Odysci
Posts relacionados
