Deepfakes de IA causan estragos en los algoritmos de comercio cuántico

La propaganda sintética creada por la inteligencia artificial desafía la forma en que las empresas comerciales cuánticas evalúan la validez de las noticias.

La imagen de una aparente explosión en el Pentágono hizo que el S&P 500 se tambaleara un 0,3% en 30 minutos y alertó a las empresas comerciales de que sus herramientas de agregación de noticias necesitaban trabajo.

Las empresas de alta velocidad se esfuerzan por contener las consecuencias de Deepfake

A medida que los algoritmos de las empresas comerciales tienen cada vez más probabilidades de filtrar la información errónea, el panorama de las amenazas se está transformando en un juego del gato y el ratón de alto riesgo para el que pocos prevén soluciones a corto plazo.

cryptoshitcompra.com/wp-content/uploads/2023/06/Deepfakes-de-IA-causan-estragos-en-los-algoritmos-de-comercio.png» alt=»crecimiento del comercio algorítmico » class=»lazy wp-image-338228″/>

Peter Hafez, científico de datos de RavenPack Él dice las empresas tienen dos preocupaciones inmediatas.

“Veamos cuántos se enfrentan a dos obstáculos: imágenes falsas que pueden engañar a un periodista e informes de imágenes falsas que engañan al propio algoritmo”.

La lucha contra las falsificaciones profundas a gran escala probablemente requerirá importantes inversiones en tecnología para suavizar el caos comercial, especialmente para las empresas comerciales de alta velocidad que benefician a los clientes a través de diferencias mínimas en los precios de los instrumentos financieros.

Mientras tanto, algunas empresas están recurriendo a fuentes de datos que agregan noticias de diferentes fuentes en una puntuación de sentimiento.

Otras empresas operan utilizando tendencias en lugar de movimientos bruscos de precios impulsados ​​por las redes sociales y las noticias actuales. Las empresas también están ajustando algoritmos para verificar la validez de las fuentes.

La desinformación prospera con el consumo de datos

Un informe reciente de las Naciones Unidas describió cómo la colusión entre el sector público y el privado podría impulsar campañas de desinformación para lograr objetivos políticos o financieros.

El informe alertó específicamente al público sobre cómo las falsificaciones profundas generadas por IA pueden alimentar los disturbios civiles.

Según el Laboratorio Forense de Medios de la Universidad de Buffalo, generando un deepfake solo requiere alrededor de 500 imágenes o diez segundos de video.

Sin embargo, MIT Technology Review el reclama la opinión predominante es que la IA funciona mejor con más datos. El modelo GPT-2 de OpenAI usó 40 gigabytes, mientras que GPT-3 usó 570 GB.

La compañía no reveló la cantidad de datos que utiliza su modelo GPT-4. Más datos pueden conducir potencialmente a deepfakes más realistas. Un proyecto de ley reciente de la Unión Europea requiere que las empresas divulguen las fuentes de datos que utilizan sus algoritmos de IA para generar contenido.

El laboratorio forense de Buffalo detecta falsificaciones profundas mediante la identificación de movimientos oculares anormales. Por otro lado, la herramienta FakeCatcher de Intel puede evaluar el contenido visual para determinar el flujo sanguíneo humano auténtico.

Las próximas herramientas de metadatos y marcas de agua de Google pueden ayudar a identificar el contenido sintético. Los metadatos agregados a un archivo brindan contexto para el contenido, mientras que las marcas de agua incorporan datos semilla resistentes que pueden sobrevivir a cambios modestos.

Para el último análisis de Bitcoin (BTC) de BeInCrypto, haga clic aquí.