Los investigadores publicaron el benchmark Reality Perception Gap (RPG), que añade compresión por republicación y artefactos de cámara a 10.000 videos generados o editados con IA. Al probar 18 detectores de falsificaciones en este conjunto, ninguno identificó más del 15% de los videos falsos sin superar el 1% de falsas alarmas. Según el estudio, la caída se debe a dos factores: los cambios en el contenido y el estilo del generador antes de la compresión, y la pérdida de rastros de bajo nivel después de esta. Los autores sugieren que los futuros detectores deberán entrenarse con este tipo de material degradado y combinar indicios de bajo nivel, temporales y semánticos.
Por qué importa
Las fuerzas del orden y las plataformas podrían pasar por alto la mayoría de los videos falsos que se vuelven a subir, lo que limita su capacidad para frenar la desinformación.
