Les entreprises utilisent des faux profils profonds sur LinkedIn, comment les repérer

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Plus de 1 000 deep fakes ont été découverts par des entreprises sur LinkedIn pour les ventes et le marketing. Voici quelques-unes des façons courantes de les identifier.

Deepfakes, réalistes mais À LA-les profils générés, principalement liés au monde des escrocs et des pirates, sont désormais utilisés de manière intensive par les entreprises dans le but d’augmenter leurs ventes. La technologie Deep Fake est devenue si efficace pour créer des visages humains que les humains ne savent plus quand ils parlent à une personne réelle. Plus troublant encore, une étude récente a révélé que les humains font davantage confiance à un faux visage qu’à un vrai visage.

Tout ce qui entoure les contrefaçons profondes n’est pas une mauvaise nouvelle. Une technologie sous-jacente similaire est utilisée pour rendre le monde plus accessible. Par exemple, les contrefaçons profondes devraient profiter à l’éducation, car l’utilisation de cours multimédias et interactifs continue de croître dans les salles de classe dans le cadre du monde post-pandémique d’apprentissage hybride. Sans oublier qu’ils peuvent aider à insuffler une nouvelle vie à l’histoire ou à prédire les conditions météorologiques avec une plus grande précision.

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Une nouvelle étude a identifié plus de 1 000 faux profils profonds sur LinkedIn, appartenant à plus de 70 entreprises. L’étude menée par les chercheurs de l’Observatoire Internet de Stanford, et approfondie par Radio Nationale Publique, concluant que les contrefaçons profondes sont utilisées comme outil de marketing. Les entreprises se sont tournées vers de faux profils pour augmenter leur force de vente, élargir leur réseau de médias sociaux et contourner les algorithmes qui limitent la visibilité. LinkedIn a déjà supprimé plus de 15 millions de comptes qui comprenaient des images de profil générées par l’IA, Radio Nationale Publique signalé.

Comment repérer un deep fake

Selon Norton, les contrefaçons profondes peuvent être identifiées malgré leur sophistication accrue. L’un des moyens les plus simples est de faire un clic droit sur l’image puis sur « rechercher l’image sur le Web.” Effectuer une recherche comme celle-ci peut révéler d’autres projets utilisant la même image et éventuellement avec un nom différent associé au profil. Il est également important de vérifier le nom par rapport à ses diplômes, sa formation et son expérience professionnelle.


D’autres méthodes pour identifier les deep fakes nécessitent une analyse détaillée de l’image en recherchant tous les éléments qui semblent non naturels. Par exemple, une coloration non naturelle, un manque d’émotion ou une émotion simulée. Les cheveux sont l’une des choses les plus difficiles à imiter pour un ordinateur, ce qui peut en faire un bon aspect sur lequel se concentrer. De même, les yeux qui semblent trop centrés ou les arrière-plans floutés peuvent être de bons moyens d’identifier si une image a été générée artificiellement. Comme les entreprises utilisent des contrefaçons profondes pour s’engager dans des tactiques de vente, il peut également être utile de prêter attention aux messages et aux chats. En règle générale, l’IA programmée pour engager des conversations ne répondra pas aux questions hors script.


En raison de l’augmentation générale de l’utilisation des deepfakes, les experts en IA font pression pour une réglementation qui exigerait que toutes les créations de deep fake soient vérifiées et traçables. La vérification de la blockchain a également été proposée comme un moyen efficace de garder À LA– a également généré des contrefaçons profondes en échec.

La source: Radio Nationale Publique, Norton

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