Facebook lanzó el Deepfake Detection challenge, pero sólo alcanzó el 65% de precisión

El Challenge de Facebook atrajo a más de dos mil participantes que entrenaron y probaron más de 35 mil modelos utilizando el conjunto de datos único creados para el desafío.

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El alcance de los videos falsos o también llamados deepfakes ha escalado cada vez más, por lo que Facebook organizó el Deepfake Detection Challenge, pero el resultado no fue muy alentador.

Los deepfakes son falsificaciones de videos que hacen de las personas para hacer o decir cosas que no pasaron, engañando al espectador.

El modelo de mayor rendimiento sólo logró una precisión promedio de 65.18 por ciento, comparado con ejemplos del mundo real, lo cual establece una nueva línea de base compartida a medida que la comunidad de Inteligencia Artificial (IA) continúa trabajando.

El Challenge de Facebook atrajo a más de dos mil participantes que entrenaron y probaron más de 35 mil modelos utilizando el conjunto de datos único creados para el desafío.

Facebook se asoció con otros líderes de la industria y expertos académicos el año pasado para crear el Deepfake Detection Challenge, como un paso más en su papel para detener la propagación de la desinformación.

Asimismo. la red social anunció en enero de este año políticas rígidas contra la distribución de videos manipulados en su plataforma.

La compañía señaló que compartirá detalles sobre sus planes de código abierto para el conjunto de datos sin procesar utilizado para su proyecto de Deepfake, con más de tres mil 500 actores y 38.5 días de datos.