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Da Fala às Expressões: A Nova Fronteira da Detecção de Mentiras Impulsionada por IA

Olá pessoal! Vocês já pararam para pensar sobre quantas vezes somos confrontados com mentiras no dia a dia? Seja um “está tudo bem” dito por alguém claramente abatido, ou as mentiras contadas em situações mais graves, como um tribunal, estamos cercados por meias-verdades e falsidades. Mas imagine se houvesse uma maneira de identificar essas mentiras de forma eficaz? Bem, graças ao avanço da tecnologia, isso agora é possível.

Durante milhares de anos, a humanidade tentou criar métodos para detectar a mentira. Desde os antigos chineses que usavam arroz na boca de suspeitos, até a frenologia e a grafologia no século XIX, tentamos encontrar uma maneira infalível de detectar a mentira. No século XXI, os esforços se voltaram para teorias baseadas em sinais de estresse físico e comportamental, como mudanças na postura, evasão do olhar e movimentos corporais. Infelizmente, esses métodos não são tão precisos quanto gostaríamos.

O polígrafo, uma ferramenta popular de detecção de mentiras, também tem suas falhas. Apesar de sua utilização generalizada, o teste do polígrafo tem sido criticado por produzir muitos falsos positivos e por ser vulnerável à manipulação.

Mas não desesperem, porque chegou a era da inteligência artificial na detecção de mentiras. Uma nova tecnologia, baseada em um algoritmo de aprendizado profundo, promete superar as limitações dos métodos convencionais, combinando a análise de microexpressões faciais com a transcrição e análise semântica da fala. Isto é, a tecnologia está nos levando para além das pistas visuais e adentrando o reino do discurso verbal.

 Lying or Not, é um algoritmo incrível é capaz de prever pontos faciais, estimando as coordenadas dos 68 marcos específicos na face de uma pessoa. Esses pontos são usados para identificar sinais de desonestidade, incluindo a frequência do piscar dos olhos, a direção do olhar, a presença de um sorriso forçado e sinais de ansiedade. Tudo é analisado em detalhes e comparado a várias métricas para avaliar se uma pessoa está mentindo ou não.

A parte mais interessante? Este algoritmo não se limita apenas a sinais visuais. Ele também transcreve e analisa semanticamente a fala do indivíduo. Isso significa que ele examina o que está sendo dito e procura por inconsistências entre a fala e o comportamento observado, proporcionando uma avaliação muito mais precisa da honestidade de uma pessoa.

Vamos observar na prática como a ferramenta funciona ao observar essa entrevista do jogador Luan do Grêmio.

A ferramenta nos dá os seguintes dados:

 

O aumento do piscar pode indicar estresse ou desconforto, possivelmente devido à mentira.
Desviar o olhar ou não olhar diretamente para a câmera pode ser um sinal de desonestidade.
Sorrisos forçados, que envolvem apenas os músculos ao redor da boca, podem indicar engano, pois sorrisos genuínos também envolvem músculos ao redor dos olhos.

Os valores médios para cada estado emocional durante o período de tempo selecionado são:

Raiva: 0,31
Desgosto: 0,00
Medo: 0,02
Felicidade: 0,14
Tristeza: 0,08
Surpresa: 0,00
Neutro: 0,46
A pessoa parece ser predominantemente neutra, com alguns níveis de raiva, alegria e tristeza. O medo e a surpresa são mínimos e não há sinal de repulsa.
A pessoa piscou cerca de 36% do tempo. Embora isso possa indicar algum nível de desconforto ou estresse, está dentro dos limites normais e não sugere engano de forma conclusiva.
A pessoa estava olhando diretamente para a câmera 100% do tempo. Esse comportamento geralmente indica honestidade e franqueza.
Não houve casos de sorriso forçado. Os sorrisos genuínos são geralmente associados à veracidade, enquanto os sorrisos forçados às vezes podem ser associados ao engano.
Para concluir, com base nos dados fornecidos, não há sinais claros e definitivos de fraude no período de tempo selecionado. Os estados emocionais e sinais comportamentais não sugerem fortemente que a pessoa estava mentindo. No entanto, esta análise não é definitiva, pois a detecção de mentiras é um processo complexo e não pode ser determinado de forma confiável apenas com base nesses sinais. Com base nos dados fornecidos, o aumento na frequência de piscar entre os segundos 27 e 30, juntamente com os estados emocionais observados, pode sugerir um desconforto ou estresse possível durante a afirmação “vou trabalhar pra isso”. Logo ao final do vídeo, a expressão predominante é de raiva.

Interessante, não é mesmo?

Então, da próxima vez que você se perguntar se alguém está sendo honesto com você, lembre-se que a tecnologia está do seu lado. Com esta inovação revolucionária, estamos um passo mais perto de um mundo onde a verdade sempre virá à tona.

Este é apenas o começo da era da detecção de mentiras com base na IA. Com essa tecnologia em constante evolução, quem sabe quais serão as próximas fronteiras que vamos ultrapassar? Fiquem ligados para mais atualizações emocionantes nessa área. Até a próxima!

Crystal Gazineu
Crystal Gazineu

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