Plataformas y redes que abordarán la alfabetización digital y las "Fake News" en 2020 - Disyuntivo.com

Plataformas y redes que abordarán la alfabetización digital y las «Fake News» en 2020

Las técnicas de «Deepfake» generadas por IA que hacen y dicen cosas ficticias, tienen implicaciones significativas

La mayoría de los especialistas en marketing se dan cuenta de los problemas que presentan las noticias falsas y las técnicas de «falsificación profunda» al sesgar la información a la que estamos expuestos y las implicaciones para determinar qué es un hecho de ficción.

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Nos enfrentamos a un punto crítico en nuestra industria donde muchas marcas y plataformas enfrentan una mayor presión para establecer un punto de referencia para detectar este tipo de conversaciones.

Iniciativa de alfabetización digital de Tumblr «World Wide What»

Con las elecciones de 2020 en el horizonte, las plataformas de redes sociales están haciendo movimientos para actualizar sus estrategias para frenar la difusión de la información.

Lo último en unirse al carro es Tumblr, que recientemente lanzó una campaña de alfabetización en Internet dirigida a ayudar a los grupos demográficos más jóvenes a entrar en la escena de la votación para detectar noticias falsas y publicaciones desagradables.

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La iniciativa, «World Wide What«, fue desarrollado en asociación con la organización de alfabetización de internet con sede en el Reino Unido, «Ditch the Label«.

La estructura de la campaña enfatiza seis temas centrales de la comunidad en forma de video que incluyen vistas falsas de noticias falsas, autenticidad, acoso cibernético, la importancia de minimizar el tiempo de pantalla, cuánto compartimos en línea y crear un Internet más seguro a través de la moderación.

A diferencia de los materiales tradicionales de alfabetización, la plataforma está aprovechando mensajes visuales, más culturales, como GIF, memes y textos cortos en línea con imágenes nativas de la marca Tumblr.

Los videos también aprovecharán expertos externos y líderes de la industria para abordar ciertos temas a través de una serie de preguntas y respuestas en las próximas semanas y meses.

«Nos esforzamos constantemente por aprender y utilizar nuevas formas de crear un lugar seguro para nuestras comunidades». Tumblr en un comunicado en el sitio World Wide What

Base de datos visual de Google x Jigsaw de Deepfakes

En septiembre de 2019 Google empezó a trabajar en el tema en un esfuerzo por desarrollar un conjunto de datos de deepfakes visuales destinados a impulsar los esfuerzos de «detección temprana».

El gigante tecnológico trabajó con actores pagados y con consentimiento para grabar y recopilar cientos de videos que finalmente fueron elaborados en falsificaciones profundas.

Los productos finales, que incluyen videos reales y falsos, se incorporaron a la Universidad Técnica de Munich y al punto de referencia de FaceForensics y se pusieron a disposición de los métodos de detección de video sintético.

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Si avanzamos hasta noviembre, Jigsaw ha continuado con este impulso por liberando «el mayor conjunto de datos públicos de comentarios y anotaciones con etiquetas de toxicidad y etiquetas de identidad.»

Esto incluye la adición de comentarios y anotaciones con etiquetas de identidad y toxicidad. El objetivo de incorporar estos detalles es medir con mayor precisión el sesgo dentro de los sistemas de clasificación de comentarios de AI.

Tradicionalmente, las conversaciones se miden con datos sintéticos de oraciones de plantilla que a menudo no abordan la complejidad y variedad de comentarios.

Políticas de Twitter dirigidas a medios sintéticos y manipulados

Gorjeo está buscando apoyo en su comunidad para desarrollar su estrategia para abordar los medios sintéticos y manipulados, lo que la compañía define como «… cualquier foto, audio o video que ha sido alterado o fabricado significativamente de una manera que pretende engañar a las personas

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Como borrador de su política, la plataforma ha esbozado que lo hará.

La plataforma también prometió eliminar cualquier falsificación profunda que se creyera capaz de amenazar a alguien o provocar daños graves.

Esto plantea la pregunta de cómo abordaría este tipo de conversaciones manipuladas que estimulan una falsedad pero que técnicamente no causan daño o que utilizan métodos de creación más nuevos que van a la zaga de las técnicas de detección.

«Desafío Deepfake» y prohibición de Facebook

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Este otoño pasado Facebook se asoció con Servicios web de Amazon (AWS), Microsofty académicos de Cornell Tech, Universidad de Oxford, UC Berkley, Universidad de Maryland y SUNY Albany a lanzar el Deepfake Detection Challenge.

Como se lo conoce, el DFDC incluye un conjunto de datos de más de 100.000 videos usando actores «pagados», así como subvenciones y premios, destinados a inspirar nuevas formas de detectar y prevenir los medios manipulados por la IA.

El DFDC se ejecutará hasta fines de marzo de este año con el objetivo de «…producir tecnología que todos puedan usar para detectar mejor cuándo se ha usado la IA para alterar un video para engañar al espectador».

Nuevamente, la pregunta se convierte en cómo nosotros, como industria, avanzaremos en la delgada línea entre las falsificaciones profundas maliciosas y aquellas con intenciones menos nocivas de parodias creativas o sátiras.

Miranda Santos
Escrito por Miranda Santos

Cuando se trata de escribir artículos sobre empresas y branding, ella siempre está al pie del cañón. Le gusta tener siempre la razón y para ello, siempre re-busca hasta el último detalle de cualquier cosa

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