Британские исследователи выяснили, что даже специально обученные люди не способны отличить около 25-27 % аудио-дипфейков, полученных при помощи нейросетевых алгоритмов, от реальных аудиозаписей голосов людей. Это говорит о необходимости создания инструментов и программ, помогающих выявлять подобные подделки в режиме реального времени, сообщили в Университетском колледже Лондона (UCL)