por Tomás Rodríguez Ansorena/ Outras Palavras
Nas últimas eleições legislativas em Nova Déli, o candidato Manoj Tiwari surpreendeu seus eleitores com um vídeo falando em hindi, outro em inglês e outro em haryanvi. Antes de se tornar a figura principal do Partido Popular Indiano (BJP, na sigla em hindi) na capital do país, Tiwari foi ator, cantor popular e estrela de um reality show, mas ninguém desconfiava que ele falasse inglês (capital muito valorizado nas classes urbanas), e muito menos o dialeto da região de Haryana. Alguns dias depois, a verdade foi descoberta: uma agência publicitária propôs ao BJP — mesmo partido do primeiro-ministro Narendra Modi — expandir a oferta eleitoral utilizando inteligência artificial para criar deepfakes de Tiwari. Com gravações anteriores e software de última geração, puseram em sua boca palavras que ele desconhecia e levaram sua mensagem por WhatsApp para eleitores fora de seus núcleos de apoio. Não é a primeira vez queum candidato altera ou atua com sua voz para abordar novos cidadãos. Nem é o primeiro a usar inteligência artificial na política. Mas, até onde sabemos, é a primeira vez que um candidato transforma seu próprio corpo e voz usando deep learning para melhorar seu desempenho.
A deep-fake surgiu, pela primeira vez, em 2017: ano crucial no boom das fake news. O usuário do Reddit de nome /r/deepfakes postou suas primeiras criações pornográficas usando algoritmos e bancos de imagens gratuitas, com resultados surpreendentes. Em sintonia com o surgimento do TikTok e dos aplicativos de envelhecimento ou rejuvenescimento facial, a técnica desse usuário anônimo se tornou popular e logo o primeiro aplicativo aberto apareceu para incorporar qualquer rosto a algum vídeo já existente. Desde Bolsonaro como o Chapolin Colorado, até Cristina Kirchner como a drag queen Ru Paul, a Internet ficou cheia de vídeos com fins principalmente humorísticos, embora a grande maioria ainda seja pornográfica. O mais notável, três anos após o seu aparecimento, é a melhoria da sua qualidade. Em agosto, um fã postou sua própria versão das cenas do jovem Robert De Niro no The Irishman. A comparação entre o trabalho de CGI (imagens geradas por computação gráfica) da Netflix e a deep-fakedeste usuário do YouTube — e os milhões de dólares de diferença — dão a diretriz da acessibilidade e eficácia em potencial desta ferramenta.
De acordo com a Sensity, em julho de 2019 havia menos de 15 mil deep-fakes circulando na web. Um ano depois, o número cresceu para quase 50 mil. Destes, 96% são pornográficos — e, até agora, só no ano de 2020, foram carregados mais de mil deep-fakes por mês só em sites de pornografia, onde supostos "vídeos proibidos" de celebridades e influenciadores aparecem com cada vez mais frequência. "As empresas por trás da web pornográfica não enxergam isso como um problema", disse o CEO da Sensity, Giorgio Patrini, à Wired. Pelo contrário. Uma deep-fakeda Emma Watson obtém 23 milhões de visualizações no Xvideos, Xnxx e xHamster, três dos maiores sites pornôs do mundo, cuja lógica de monetização consiste em desviar o tráfego massivo para conteúdo pago.