בקרוב יצטרכו כלי התקשורת למצוא כלי עבודה חדשים: טשטושים ופקסולים נעשים כל העת במערכות המדיה השונות כדי שלא לחשוף פרצופים של חשודים ומרואיינים בעילום שם. לטענת חוקרים מאוניברסיטת טקסס שבאוסטין, הם הצליחו לפתח תוכנה שמאפשרת למשתמשיה לנטרל טכנולוגיות שנועדו לשמור על פרטיות, ובכך לזהות פרצופים שטושטשו בתמונות או סרטוני וידאו.
התוכנה לומדת לקרוא ולנתח מתוך הטשטוש את נתוני התמונה המקורית, ממספר של בניין ועד פניו של אדם. החוקרים הבינו שאין צורך בפיתוח מתודולוגיה מורכבת שתקרא תמונה ותפענח את נתוניה. במקום זאת, הם חשבו על מחקר שבו השתמשו בשיטת למידת מכונה, ובה "אימנו" את התוכנה באמצעות הזנת מאגר נתונים, תמונות ודוגמאות, על מנת שתצליח לזהות פרטים ופרצופים. החוקרים מדגישים כי התוכנה לא נועדה לתקן או לשחזר תמונות מעוותות.
אחד החוקרים, ויטאלי שמאטיקוב, הסביר למגזין WIRED: "בכל מה שנוגע לזיהוי תמונה, השיטות בהן השתמשנו בזמן כתיבת המחקר היו מאוד פשוטות - וזוהי מחשבה מטרידה. הטכנולוגיה שבה השתמשנו במחקר, זמינה לכל משתמש שירצה לבצע פעולה של זיהוי פנים או פרטים מתמונה מטושטשת", הוא אומר ומביע את תקוותו כי תוצאות המחקר יביאו לכך שאנשים לא יטענו כי הטכנולוגיה שלהם לשמירת פרטיות היא מאובטחת ביותר - ללא שהיא תעבור סוג של בדיקה מקדימה.
החוקרים השתמשו בתוכנה כדי לנטרל שלושה כלים שונים, המשמשים לשמירת פרטיות: אלגוריתם של יוטיוב המסייע לטשטוש פרטים מסוימים בסרטוני הווידאו, פקסול פנים באמצעות תוכנת פוטושופ, וכלי לשימור פרטיות בשיתופי תמונה (Privacy Preserving Photo Sharing (P3, שתפקידו לטשטש בתמונות JPEG את הנתונים המזהים.
בכדי להרגיל את התוכנה לזהות פנים, אימנו החוקרים את רשת הנוירונים של האינטליגנציה המלאכותית לבצע זיהוי תמונה - על ידי הזנת ארבעה מאגרי נתונים גדולים, המשמשים לצרכי מחקר וניתוח. יכולותיה של המערכת לזיהוי פרטים השתכללה ככל שהיא נחשפה ליותר פרצופים, חפצים ומלים. ברגע שהמערכת הגיעה להישג של 90 אחוזי דיוק ומעלה בזיהוי אובייקטים מתוך מאגרי המידע, החוקרים טשטשו את התמונות באמצעות שלושת הכלים, ובכך אימנו אותה להכיר את התמונות המקוריות כשהן מטושטשות.