Studio rivela uno 'spostamento dello scetticismo': gli umani diffidano sempre più dell'audio reale dopo l'esposizione ai deepfake

Un'indagine approfondita sulla percezione dei deepfake audio, pubblicata su arXiv, indica un notevole 'spostamento dello scetticismo'. Mentre l'accuratezza dei partecipanti nell'identificare audio falsi è rimasta relativamente invariata (dal 72,9% al 71,2%), la loro fiducia nel parlato genuino è diminuita significativamente (dal 72,7% al 64,1%). La ricerca ha raccolto 35.532 valutazioni da 1.768 individui, valutando 138 diverse tecnologie di text-to-speech e conversione vocale. È emerso che i modelli linguistici commerciali e autoregressivi erano i più difficili da identificare (con un'accuratezza tra il 61,3% e il 65,9%), mentre i modelli tradizionali seq2seq e flow-matching erano più facilmente riconoscibili (con un'accuratezza dal 75,4% al 76,8%). Inoltre, un rilevatore di machine learning ha raggiunto oltre il 94,5% di accuratezza in tutti gli scenari, evidenziando che i deepfake riducono la fiducia nell'audio reale piuttosto che influenzare semplicemente le capacità di rilevamento.