Los seres humanos tienen muchas más dificultades para identificar rostros falsos que las computadoras que realizan reconocimiento facial, con menor precisión (30% frente a 0% de error) y más lentitud (4,8 segundos frente a 0,5) que las máquinas en esta tarea.
Así se desprende de un nuevo estudio publicado por ID R&D, proveedor de biometría facial y de voz basada en la Inteligencia Artificial (IA) propiedad de Mitek Systems, titulado Humano vs Máquina: ¿Pueden las personas detectar las falsificaciones mejor que la Inteligencia Artificial?, en el que compara la habilidad de personas para detectar la vitalidad facial, es decir, identificar si un rostro es o no real.
El estudio ha puesto a prueba a humanos y máquinas presentándoles las técnicas de suplantación más utilizadas: fotografías impresas, videos, imágenes digitales o utilizando una máscara 2D o 3D.
Humanos compitiendo con computadoras
Las computadoras han superado a los humanos en las cinco técnicas evaluadas al obtener un porcentaje de error del 0% en las 175.000 imágenes y en todos los tipos de ataque.
Las personas, al contrario, han obtenido un grado de precisión muy inferior para cada tipo de técnica de suplantación, incluida la identificación errónea de un 30% de las falsificaciones de fotos impresas, uno de los tipos de ataque más fáciles de realizar por los estafadores.
Incluso cuando un grupo de diecisiete personas deliberó sobre las imágenes, dando un resultado más preciso que un humano individual, sus decisiones mayoritarias nunca fueron mejores que el rendimiento de la computadora en la misma tarea.
Las personas son más lentas que las máquinas
Los humanos tardaron una media de 4,8 segundos por imagen en identificar pruebas de vida, mientras que los ordenadores que funcionan con un núcleo de CPU registraron una media de menos de 0,5 segundos por imagen.
En este informe, la IA ha clasificado erróneamente solo el 1% de las caras auténticas como falsas. En cambio, los humanos clasificaron erróneamente como falsos el 18% de los rostros auténticos.