Cinco minutos de treinamento podem melhorar significativamente a capacidade das pessoas de identificar rostos criados por inteligência artificial (IA). Essa é a principal conclusão de um estudo conduzido por pesquisadores das universidades de Leeds, Reading, Greenwich e Lincoln, no Reino Unido, publicado na revista científica Royal Society Open Science.
O ponto de partida da pesquisa é um problema cada vez mais comum. Hoje, programas de IA conseguem criar rostos que parecem totalmente reais, embora nunca tenham pertencido a ninguém.
Essas imagens já são usadas para criar perfis falsos em redes sociais, burlar sistemas de verificação de identidade e servir de base para deepfakes, que podem ser usados em golpes, campanhas de desinformação ou fraudes digitais.
Para medir o tamanho dessa dificuldade, os pesquisadores reuniram 664 voluntários. Parte do grupo era formada por pessoas com uma habilidade rara de reconhecer rostos muito acima da média, conhecidas como super-reconhecedores; o restante tinha desempenho considerado típico nesse tipo de tarefa.
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No primeiro experimento, os participantes viam imagens de rostos, um de cada vez, como as exibidas na foto de capa desta matéria. Cada uma podia ser real ou criada por computador. A tarefa era decidir, em até dez segundos, se aquela face pertencia a uma pessoa real ou não.
As imagens artificiais usadas no estudo foram produzidas com o StyleGAN3, um dos algoritmos mais avançados para gerar rostos artificiais disponíveis na época, desenvolvido pela Nvidia.
Os resultados iniciais foram fracos. Sem qualquer treinamento, os super-reconhecedores acertaram apenas 41% das vezes ao identificar rostos falsos. Já os participantes com habilidades comuns tiveram desempenho ainda pior, com cerca de 30% de acertos.
Em muitos casos, eles julgavam rostos artificiais como reais, mais do que fariam por puro chute. Ou seja, eram enganados com facilidade pela aparência “perfeita” dessas imagens.
O treinamento
Na etapa seguinte do estudo, um novo grupo de participantes passou por um treinamento rápido, de cerca de cinco minutos. Durante esse tempo, eles aprenderam a observar pequenos detalhes que costumam denunciar rostos artificiais.
Entre esses sinais estavam dentes estranhos ou desalinhados, às vezes em número errado ou com formatos irregulares; linhas de cabelo que parecem “mal encaixadas” na testa ou nas laterais do rosto; pele excessivamente lisa, sem poros, manchas ou variações naturais; olhos com brilho artificial ou que não parecem olhar exatamente na mesma direção.
Também aparecem rostos simétricos demais, transições estranhas entre o rosto e o pescoço, sombras incoerentes e acessórios, como brincos ou óculos, que surgem deformados ou diferentes de um lado para o outro.
Depois disso, os voluntários fizeram testes curtos com respostas imediatas sobre seus erros e acertos, seguidos por uma revisão final do que deveria chamar atenção.
A melhora foi clara. Após o treinamento, os super-reconhecedores passaram a acertar 64% das vezes. Entre os participantes com habilidades comuns, a taxa subiu para 51%. Em ambos os grupos, o ganho foi significativo. Mesmo um treinamento muito curto já foi suficiente para reduzir bastante a chance de ser enganado.
Para a psicóloga Katie Gray, da Universidade de Reading, autora principal do estudo, o resultado é animador. “Acho que foi encorajador que nosso procedimento de treinamento, relativamente curto, tenha aumentado bastante o desempenho em ambos os grupos”, disse ao Live Science.
Um ponto importante é que o treinamento ajudou tanto os super-reconhecedores quanto os participantes comuns em proporções parecidas. Isso indica que a vantagem desse grupo não vem apenas de perceber erros visíveis.
Segundo os autores, essas pessoas parecem usar outros sinais mais sutis ao analisar rostos. Já o treinamento acrescenta um novo conjunto de pistas que qualquer pessoa pode aprender a observar.
Os pesquisadores também testaram uma situação um pouco diferente: em vez de ver um rosto por vez, os participantes viam dois rostos lado a lado, um real e um artificial, e tinham que apontar qual era falso. Mesmo assim, o padrão se repetiu. Sem treinamento, o desempenho foi baixo. Com treinamento, houve melhora, principalmente entre os super-reconhecedores.
Outro detalhe chamou a atenção: após o treinamento, os participantes passaram mais tempo olhando cada imagem antes de responder. Para os pesquisadores, isso faz parte do processo. Analisar com calma ajuda a notar pequenos detalhes que passam despercebidos à primeira vista.
O estudo também aponta limitações. Os testes foram feitos logo após o treinamento, então ainda não se sabe por quanto tempo esse aprendizado dura. Além disso, grupos diferentes participaram das etapas com e sem treinamento, o que impede medir exatamente o quanto cada pessoa melhora individualmente. Novas pesquisas devem acompanhar os mesmos participantes ao longo do tempo para responder a essas questões.
Apesar disso, os autores veem aplicações diretas no mundo real. Sistemas de verificação de identidade online já combinam programas automáticos com avaliação humana. Nesse contexto, treinar pessoas com grande habilidade para reconhecer rostos e integrá-las a essas ferramentas pode tornar o processo mais seguro.