sectores críticos como finanzas , salud y legal , donde la precisión de la información es fundamental . Estas herramientas pueden verificar la autenticidad de documentos , grabaciones de audio o material de video .
Impactos Negativos en la Protección de Datos :
Falta de Equidad y Confianza : Investigaciones señalan que las bases de datos utilizadas comúnmente para el entrenamiento de la detección de deepfakes carecen de diversidad y presentan sesgos notables .
Falta de Transparencia y Equidad en los Métodos de Detección :
Los enfoques actuales para la detección de deepfakes a menudo carecen de explicaciones detalladas .
Entre los métodos de creación de deepfakes , las Redes Generativas Adversarias ( GAN ) han demostrado resultados notables , generando manipulaciones difíciles de distinguir del contenido original . Las GAN son modelos de aprendizaje automático en los que dos redes neuronales , un generador y un discriminador , compiten entre sí para realizar predicciones tan precisas como sea posible o , en el caso de la generación de deepfakes , para producir el resultado más realista .
En nuestro Dataforo 2024 , exploraremos a fondo estos temas , con expertos discutiendo estrategias para aprovechar los beneficios de la detección de deepfakes mientras abordamos sus limitaciones . Únete a nosotros para aprender , compartir conocimientos y ser parte de la construcción de un futuro digital seguro e inclusivo .
CLASEEMPRESARIAL · Febrero 2024 35