São Paulo — InkDesign News —
A pesquisa sobre inteligência artificial (AI) e machine learning está se expandindo rapidamente, trazendo à tona novas preocupações e oportunidades em diversas áreas, especialmente na educação e prevenção de fraudes.
Contexto da pesquisa
Gabriel Aguilar, assistente professor da Universidade do Texas em Arlington, examina como scammers estão utilizando AI para enganar a população, focando em grupos vulneráveis, como o público latino. A escalada no uso de tecnologias de inteligência artificial mudou a natureza das fraudes, elevando a complexidade das estratégias empregadas pelos golpistas.
Método proposto
O estudo de Aguilar propõe um modelo de quatro partes para melhorar a literacia em AI na educação. Esse modelo é destinado a professores de comunicação técnica, visando ensinar os alunos a identificar e analisar fraudes. A abordagem inclui a aplicação de métodos de machine learning como redes neurais recursivas (RNN) e redes adversariais generativas (GAN) para entender melhor como os scammers adaptam suas técnicas.
“Essencialmente, este modelo mostra que a AI não revolucionou a fraude — ela deu aos golpistas mais ferramentas para tornar suas táticas mais convincentes.”
(“Essentially, this framework is to teach that AI didn’t revolutionize scamming—it gave scammers more tools to make their scam tactics more convincing.”)— Gabriel Aguilar, Assistente Professor, Universidade do Texas em Arlington
Resultados e impacto
Aguilar destaca que o uso de deepfake, clonagem de voz e bots de voz AI são algumas das táticas de maior sucesso atuais. Sua pesquisa, publicada no Journal of Business and Technical Communication, enfatiza a necessidade de aumentar a literacia em AI nas comunidades vulneráveis, permitindo que informações sobre fraudes sejam disseminadas. Com um aumento na conscientização, a abordagem educacional tem o potencial de reduzir as taxas de vitimização por fraudes que utilizam AI.
Os resultados iniciais do estudo mostram um aumento no conhecimento sobre sinais de fraude entre os alunos que participaram do curso, com indicadores de eficácia na chamada “interação criativa” entre humanos e máquinas.
O próximo passo para Aguilar envolve a implementação de seu framework em currículos de diversas universidades, visando aumentar ainda mais a resiliência das comunidades vulneráveis contra fraudes baseadas em AI.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
