LinkedIn a développé un nouveau détecteur d'images AI qui prétend être capable de détecter 99.6 % des fausses images de profil, avec un taux de faux positifs de 1 %. Selon des preuves anecdotiques, leur nouveau détecteur fonctionne réellement.
Faux profils LinkedIn
Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les gens créent de faux profils LinkedIn.
Pour certains membres de la communauté du marketing de recherche d'affiliation, l'une des raisons des faux profils est la perception que Google fera confiance à un site si les auteurs de l'article ont des liens vers un profil LinkedIn dans leur biographie d'auteur.
Cette idée découle de l'encouragement de Google selon lequel le contenu devrait avoir ce qu'on appelle l'EEAT, l'expérience, l'expertise, l'autorité et la fiabilité.
Pour d'autres, la motivation est de créer un site Web d'apparence plus fiable pour les visiteurs de leurs sites Web.
Ceci n'est pas destiné à tolérer ces pratiques, je les déconseille.
C'est juste pour expliquer que la pratique a lieu et pourquoi elle a lieu.
L'avènement de la possibilité de créer des images de profil avec l'IA a facilité la création de faux profils, ce qui a exacerbé de manière exponentielle un problème déjà énorme.
Rapports sur les faux profils LinkedIn publié en 2022 notait que LinkedIn avait détecté et supprimé 21 millions de faux comptes au premier semestre 2022.
Des preuves anecdotiques partagées par un spécialiste du marketing affilié qui a déployé de faux profils LinkedIn confirment que le détecteur d'images AI de LinkedIn a considérablement amélioré leur capacité à détecter les faux comptes.
Selon LinkedIn :
« Nous travaillons constamment pour améliorer et accroître l'efficacité de nos défenses anti-abus afin de protéger les expériences de nos membres et clients. Et dans le cadre de notre travail en cours, nous nous sommes associés à des universités pour garder une longueur d'avance sur les nouveaux types d'abus liés aux faux comptes qui exploitent des technologies en évolution rapide comme l'IA générative.
Faux comptes difficiles à repérer
LinkedIn met constamment à jour ses systèmes pour détecter plusieurs types d'activités indésirables telles que les faux profils, les prises de contrôle de compte et les violations de la politique de contenu.
L'introduction d'images générées par l'IA a rendu presque impossible la détection de fausses images si vous ne savez pas quoi rechercher.
LinkedIn identifie les "artefacts" qui sont la marque des fausses images de profil AI.
La plupart des gens ne savent pas comment repérer les images AI, il est donc facile pour les gens de confondre un faux compte avec un vrai.
LinkedIn a partagé :
«Avec l'essor des médias synthétiques générés par l'IA et des médias générés par texte en image, les faux profils sont devenus plus sophistiqués.
Et nous avons constaté que la plupart des membres sont généralement incapables de distinguer visuellement les visages réels des visages générés synthétiquement… »
Comment LinkedIn capte le contenu généré par l'IA
Une caractéristique des images créées artificiellement est qu'elles partagent toutes des modèles similaires, ce que LinkedIn appelle des différences structurelles.
Les images réelles ne partagent pas de composants structurels.
LinkedIn a partagé un exemple d'un composite de 400 images artificielles et 400 images réelles.
Le composite des fausses images montre que les zones autour des yeux et du nez ont tendance à être très similaires.
La composition des images réelles n'a rien en commun avec les autres images, de sorte que la composition est floue.
Capture d'écran de l'image par LinkedInLes résultats de leurs recherches sont impressionnants.
Partages LinkedIn :
"Le taux de vrais positifs (TPR) est le pourcentage de photos synthétiques correctement classées comme synthétiques.
Le taux de faux positifs (FPR) est le pourcentage de vraies photos classées à tort comme synthétiques.
Notre approche est capable de détecter 99.6 % (TPR) des visages synthétiques StyleGAN, StyleGAN2 et StyleGAN3, tout en classant à tort seulement 1 % (FPR) des vraies photos de profil LinkedIn comme synthétiques.
Pour les résultats de référence de notre document de recherche, nous avons choisi un objectif FPR de 1 %, car - pour les applications réelles sur un grand réseau professionnel - il est important que les modèles de détection d'images générés par l'IA capturent la plupart des images synthétiques, alors que rarement classant une image réelle comme synthétique.
Quelle est l'efficacité du détecteur d'IA de LinkedIn dans le monde réel ?
Le spécialiste du marketing affilié avec les faux profils LinkedIn a partagé que LinkedIn était capable d'attraper 100% de leurs faux profils LinkedIn.
Ils m'ont fait part de leur expérience :
"En tant que spécialiste du marketing affilié, avoir des profils LinkedIn pour mon faux personnage était un excellent moyen d'obtenir de la crédibilité pour mes auteurs.
Cela a été particulièrement utile pour la création de liens HARO, car les journalistes ont tendance à se connecter plus souvent à des sites avec des personnes ayant un profil LinkedIn.
Au cours des derniers mois, 90% de mes profils ont été suspendus par LinkedIn.
Malheureusement, je dois maintenant trouver une autre méthode pour ajouter de la crédibilité à mes auteurs et leur donner une apparence légitime.
LinkedIn continue d'améliorer sa capacité à détecter les faux profils. La possibilité de créer un faux profil est devenue encore plus difficile.
Lire l'annonce originale :
Nouvelles approches pour détecter les photos de profil générées par l'IA
Image sélectionnée par Shutterstock/Meilun
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- La source: https://www.searchenginejournal.com/linkedin-ai-image-detector-fake-profiles/489936/
