Dipartimento di Ingegneria informatica, automatica e gestionale

Con Deepfake si intende l’imitazione di contenuti audio-visivi creati dall’Intelligenza Artificiale (IA) che porta a nuove sfide sociali e forensi (Chesney & Citron, 2019). Da un lato, le attuali ricerche nel campo dell'IA suggeriscono la difficoltà degli esseri umani nell’identificazione di questi contenuti (Nightingale and Farid, 2022). La psicologia, dall’altro, ha dimostrato che il riconoscimento facciale è un processo unico che utilizza meccanismi neurali speciali non condivisi per altri tipi di oggetti (Tsoa & Livingstone, 2008). Pertanto, l’obiettivo di questa ricerca è quello di dare un contributo innovativo, indagando se questi meccanismi specifici per volti umani permettono di distinguere tra volti deepfake e volti reali. Una serie di 48 volti (50% deepfake) sono stati mostrati ai partecipanti chiedendo loro di giudicare a quale categoria appartenessero (Real Vs. Fake). I risultati preliminari hanno evidenziato che i partecipanti hanno un'accuratezza più alta della media presentata in letteratura (71%). Per la prima volta, però, vengono evidenziati fattori specifici, inerenti le caratteristiche dei volti (e.g. sesso), le caratteristiche dei partecipanti e la corrispondenza tra queste. Coerentemente con la letteratura esistente sul processamento di volti umani (e.g., Rehnman e Herlitz, 2006), i nostri risultati mostrano che le partecipanti “femmine” hanno una maggiore accuratezza nell’identificazione corretta del volto. Inoltre, questo effetto è ampliato se c’è una discordanza tra sesso del volto in foto e genere del partecipante. I risultati contribuiscono alla letteratura sul processamento di volti umani applicando per la prima volta un nuovo paradigma che mostra la complessità con la quale vengono fatte scelte.