Что такое Deepfake AI? Все, что вам нужно знать
Хотя во многих случаях дипфейки проявляются в виде безобидных мемов или умных маркетинговых кампаний, технологии дипфейков представляют собой растущий культурный, политический, экономический, социальный и деловой риск, способный причинить вред.
Последствия дипфейков вызывают тревогу: они распространяют дезинформацию и наносят ущерб репутационный ущерб политическим и общественным деятелямк корпоративный шпионажи кибератаки. Растет число специализированных сообществ и сайтов, посвященных дипфейкам, которые даже позволяют потребителям заказные дипфейки.
Дипфейки — это изображения, видео и аудио, которые убедительно реальны, но на самом деле являются выдумкой, созданной искусственным интеллектом. Технологии глубокого обучения, машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ) используются для создания фейкового контента, например, наложения лица знаменитости на тело другого человека, чтобы он говорил или совершал вымышленные действия с целью обмануть зрителей.
Технологии дипфейков становятся все более изощренными и позволяют преступникам изменять контекст рассказываемой истории, что может умалить подлинность информации, которую нам предоставляют в Интернете. Количество дипфейков увеличилось примерно вдвое каждые шесть месяцеввопрос о том, как распознать дипфейки, становится все более актуальным.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
Как создается дипфейк?
Дипфейковые видео часто создаются с использованием вариационный автокодировщик (VAE) и алгоритм распознавания лиц. Изображения кодируются в низкоразмерные представления, которые затем декодируются обратно в изображения обученными VAE.
На практике это будет выглядеть примерно так:
- Человек хочет сделать дипфейковое видео известного артиста для рекламы Суперкубка.
- Человек использует автокодировщик, обученный на изображениях лица артиста, и другой, обученный на различных изображениях лица.
- Обучающие наборы для каждого автокодировщика можно выбрать, применив на видео алгоритм распознавания лиц, который фиксирует различные позы и условия освещения.
- После обучения два отдельных кодера объединяются для отображения реалистичного видео лица артиста на теле другого человека.
Прогресс отрасли в обнаружении дипфейков
В соответствии с Кагглопределение манипулируемых медиа является технической задачей, требующей межотраслевого сотрудничества. В последние годы распространяются научно-исследовательские инициативы, целью которых является автоматическое обнаружение различных проявлений дипфейков, которые людям зачастую чрезвычайно трудно идентифицировать.
Задача по обнаружению DeepFake (DFDC)конкурс, созданный AWS, Microsoft, Facebook, Партнерством по искусственному интеллекту и учеными, проводился на Kaggle и предлагал приз в 1 миллион долларов исследователям со всего мира, которые могли бы разработать инновационные технологии, помогающие обнаруживать Deepfakes и манипулируемые медиа. Он собрал более 2000 участников и собрал более 35 000 моделей обнаружения дипфейков.
Detect Fakes — это исследовательская инициатива Массачусетского технологического института, которая стремится определить методы противодействия дезинформации, создаваемой искусственным интеллектом, и предлагает видеоролики, которые побуждают участников практиковаться, если они смогут отличить DeepFake от реального видео.
Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли и Стэнфорда создали подход на основе искусственного интеллекта для обнаружения технологии синхронизации губ, которая способна идентифицировать 80 процентов фейков понимая несоответствие между формой рта людей и звуками, которые они издают, когда говорят.
Microsoft выпустила коммерческий инструмент обнаружения дипфейков который анализирует видеокадры и генерирует оценку достоверности программного обеспечения, указывающую, является ли кадр реальным или созданным искусственным интеллектом. Примечательно, что он был предоставлен различным компаниям, которые следили за выборами в США в 2020 году.
Исследовательские группы Intel и лаборатории обработки графики и изображений Бингемтонского университета разработали инструмент, использующий биологические сигналы а также данные для выявления и классификации дипфейков с точностью 96 процентов. Инструмент основан на идее о том, что, хотя видео лица можно синтезировать, тонкие физиологические сигналы, такие как колебания сердечного ритма и кровотока, которые проявляются в виде изменения цвета пикселей, не могут быть легко воспроизведены.
Хотя появляются инновации для потенциального выявления дипфейков, большинство из них все еще находится на стадии исследований или разработок, а некоторые власти даже предупреждают что долгосрочного и технического решения проблемы дипфейков может не быть.
Вы энтузиаст искусственного интеллекта и машинного обучения? Если да, то курс искусственного интеллекта и машинного обучения идеально подходит для вашего карьерного роста.
Заключительные мысли
Поскольку ИИ используется для создания дипфейков, он также является потенциальным инструментом для их обнаружения и борьбы с негативными и неэтичными последствиями вредоносных технологий дипфейков. Поскольку дипфейки становятся все более распространенными, это станет ключом к снижению рисков, которые могут возникнуть в результате манипулирования данными.
Для получения информации о новых разработках и возможностях карьерного роста в области технологий искусственного интеллекта и машинного обучения посетите курсы Simplilearn по искусственному интеллекту и машинному обучению, которые помогут вам приобрести навыки, необходимые для того, чтобы стать частью этой захватывающей отрасли.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)