LinkedIn ha desarrollado un nuevo concepto de investigación de detector de imágenes con IA que tiene una tasa de éxito del 99% en la detección de fotos de perfil falsas, con una tasa de falsos positivos del 1%. Según pruebas anecdóticas, su nuevo detector en realidad funciona.
Según un ingeniero de LinkedIn que compartió información con nosotros, los modelos actuales de detección de fotografías de LinkedIn tienen una tasa de falsos positivos más devaluación y al mismo tiempo mantienen una reincorporación tasa de verdaderos positivos.
Perfiles falsos de LinkedIn
Hay muchas razones por las que la masa crea perfiles falsos en LinkedIn.
Para algunos miembros de la comunidad de marketing de búsqueda de afiliados, una de las razones de los perfiles falsos es la percepción de que Google confiará en un sitio si los autores del artículo tienen enlaces a un perfil de LinkedIn en sus biografías de autor.
Esta idea surge del impulso de Google de que el contenido tenga lo que se conoce como EEAT, Experiencia, Pericia, Autoridad y Confianza.
Para otros, la motivación es crear un sitio web que parezca más confiable para los visitantes de sus sitios web.
Esto no pretende aprobar esas prácticas, las desaconsejo.
Esto es sólo para explicar que la praxis está sucediendo y por qué está sucediendo.
La presentación de la capacidad de crear imágenes de perfil con IA ha facilitado la creación de perfiles falsos, lo que exacerbó exponencialmente un problema que ya era enorme.
Los informes sobre perfiles falsos de LinkedIn publicados en 2022 señalaron que LinkedIn detectó y eliminó 21 millones de cuentas falsas en la primera centro de 2022.
La evidencia anecdótica compartida por un comercializador afiliado que implementó perfiles falsos de LinkedIn confirma que el detector de imágenes de inteligencia sintético de LinkedIn ha mejorado enormemente su capacidad para detectar cuentas falsas.
Según LinkedIn:
“Trabajamos constantemente para mejorar y aumentar la efectividad de nuestras defensas contra el desmán para proteger las experiencias de nuestros miembros y clientes. Y como parte de nuestro trabajo continuo, nos hemos asociado con el mundo purista para estar un paso por delante de los nuevos tipos de desmán vinculados a cuentas falsas que aprovechan tecnologías en rápida cambio como la IA generativa”.
Cuentas falsas difíciles de detectar
LinkedIn actualiza constantemente sus sistemas para detectar múltiples tipos de actividad no deseada, como perfiles falsos, apropiación de cuentas e infracciones de políticas de contenido.
La ingreso de imágenes generadas por IA ha hecho que sea casi irrealizable detectar imágenes falsas si no se sabe qué inquirir.
LinkedIn identifica «artefactos» que son el sello distintivo de las imágenes de perfil falsas de IA.
La mayoría de las personas no saben cómo detectar imágenes de IA, por lo que es dócil confundir una cuenta falsa con una positivo.
LinkedIn compartió:
“Con el auge de los medios sintéticos generados por IA y los medios generados de texto a imagen, los perfiles falsos se han vuelto más sofisticados.
Y hemos descubierto que la mayoría de los miembros generalmente no pueden distinguir visualmente rostros reales de rostros generados sintéticamente…”
Cómo detecta LinkedIn el contenido generado por IA
Una característica de las imágenes creadas artificialmente es que todas comparten patrones similares, lo que LinkedIn candela diferencias estructurales.
Las imágenes reales no comparten componentes estructurales.
LinkedIn compartió un ejemplo de una combinación de 400 imágenes artificiales y 400 imágenes reales.
La composición de las imágenes falsas muestra que las áreas rodeando de los fanales y la hocico tienden a ser muy similares.
La composición de las imágenes reales no tiene mínimo en popular con ninguna de las otras imágenes, por lo que la composición es borrosa.
Los resultados de su investigación son impresionantes.
LinkedIn comparte:
“La tasa de verdaderos positivos (TPR) es el porcentaje de fotografías sintéticas que se clasifican correctamente como sintéticas.
La tasa de falsos positivos (FPR) es el porcentaje de fotografías reales que se clasifican incorrectamente como sintéticas.
Nuestro enfoque es capaz de detectar el 99,6% (TPR) de las caras sintéticas StyleGAN, StyleGAN2 y StyleGAN3, mientras que solo clasifica incorrectamente el 1% (FPR) de las fotos reales de perfil de LinkedIn como sintéticas.
Para los resultados comparativos de nuestro artículo de investigación, elegimos un objetivo de FPR del 1% porque, para aplicaciones del mundo positivo en una gran red profesional, es importante que los modelos de detección de imágenes generados por IA capturen la mayoría de las imágenes sintéticas, aunque solo en raras ocasiones. clasificar una imagen positivo como sintética”.
¿Qué tan efectivo es el detector de IA de LinkedIn en el mundo positivo?
El comercializador afiliado con los perfiles falsos de LinkedIn compartió que LinkedIn pudo detectar el 100% de sus perfiles falsos de LinkedIn.
Ellos compartieron su experiencia conmigo:
“Como comercializador afiliado, tener perfiles de LinkedIn para mi persona falsa fue una excelente guisa de conseguir credibilidad para mis autores.
Fue especialmente útil para la construcción de enlaces de HARO, ya que los periodistas tienden a enlazar con más frecuencia a sitios con personas con un perfil de LinkedIn.
En los últimos meses, LinkedIn ha suspendido el 90% de mis perfiles.
Desafortunadamente, ahora tengo que encontrar otro método para unir credibilidad a mis autores y hacer que parezcan legítimos”.
LinkedIn continúa mejorando su capacidad para detectar perfiles falsos. La posibilidad de crear un perfil mentiroso se ha vuelto aún más difícil.
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Imagen destacada de Shutterstock/Meilun
