互联网公司如何准备应对深造未来
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Deepfakes(一个凡是描写行使尖端人工智能技能拍摄的视频的术语)已经挑衅了我们对真实与非真实的假设。科技公司此刻正试图与之抗争。 凯德·梅斯(Cade Metz) 几个月前，Google招聘了数十名演员坐在一张桌子旁，站在走廊上，然后沿着街对着摄像机谈天。
然后，公司的研究职员行使一种新型的人工智能软件互换了演员的面目。走路的人溘然在桌子旁。曾经在走廊上的演员看上去就像在大街上一样。汉子的脸贴在姑娘的身上。姑娘的脸放在汉子的身上。跟着时刻的推移，研究职员建设了数百个所谓的Deepfake视频。 通过建设这些数字操纵的视频，谷歌的科学家信托他们正在进修怎样发明伪造品，研究职员和立法者担忧，这种伪造品也许会成为在2020年总统大选前撒播卖弄信息的一种新的，凶险的要领。 对付像Google这样的互联网公司来说，找到可以或许发明深度诓骗的器材已变得迫不及待。假若有人想散布卖弄视频，那么Google的YouTube或Facebook的交际媒体平台将是最好的选择。 想象一下假意的参议员伊丽莎白·沃伦(Elizabeth Warren)，他与真实事物险些没有区别，他们在颠末改动的视频中举办了一场鏖战。可能是假的唐纳德·特朗普总统也这样做。具有这种能力的技能正在逐渐迫近实际。 亚利桑那州立大学计较机科学传授Subbarao Kambhampati说：“纵然回收当前的技能，对付某些人来说也很难说出什么是真实的，什么不是。” Deepfakes(一个凡是描写行使尖端人工智能技能拍摄的视频的术语)已经挑衅了我们对真实与非真实的假设。 近几个月来，视频证据成为巴西，中非加蓬和中国重大变乱的中心。每小我私人都有沟通的题目：视泼魅真实吗?以加蓬总统为例，他不在海外接管医疗照顾护士，他的当局宣布了所谓的糊口证明视频。阻挡者声称它是假的。专家称这种紊乱为“骗子的盈利”。 认真公司Deepfake研究的Google工程师之一尼克·杜福尔(Nick Dufour)说：“您已经看到了Deepfake所发生的实质性影响。”“他们已经应承人们声称，不然将很是令人佩服的视频证据是伪造的。” 几十年来，计较机软件已使人们可以或许哄骗照片和视频或从新开始建设假图像。但这是一个迟钝而费力的进程，凡是只供接管过Adobe Photoshop或After Effects之类的软件幻化莫测的专家行使。 此刻，人工智能技能正在简化流程，从而镌汰了改动数字图像所需的本钱，时刻和手艺。这些AI体系通过说明成千上万的真实图像来独立进修怎样构建伪图像。这意味着他们可以处理赏罚曾经属于实习有素的技强职员的部门事变量。这意味着人们可以缔造比以往更多的赝品。 用于建设深层伪造的技能如故是相等新的，其功效凡是很轻易留意到。可是技能在不绝成长。尽量用于检测这些卖弄视频的器材也在不绝成长，但一些研究职员担忧它们无法跟上步骤。 谷歌最近暗示，任何学术或公司研究职员都可以下载其合成视频集，并行使它们来构建辨认伪造品的器材。视频保藏实质上是计较机数字诱骗的提要。通过说明全部这些图像，人工智能体系学会了怎样监督赝品。Facebook最近做了相同的工作，行使演员建造假视频，然后将其宣布给外部研究职员。 一家专门研究人工智能的加拿大公司Dessa的工程师最近测试了行使Google合成视频建造的Deepfake检测器。它可以辨认险些美满的Google视频。可是，当他们在通过互联网提取的Deepfake视频上测试其检测器时，它有40%以上的时刻失败了。 他们最终办理了这个题目，可是只有在借助“在田野”发明的视频(不是由付费演员建造的)辅佐重建了探测器之后，才证明白探测器的机能和用于逊??的数据一样好。 他们的测试表白，要冲击假意伪劣和其他情势的在线卖弄信息，险些必要不绝举办从头发现。数百个合成视频不敷以办理题目，由于它们不必然具有本日分发的假意视频的特性，在将来几年中将更少。 “与其他题目差异，这一题目一向在变革，” Dessa的首创人兼呆板进修认真人Ragavan Thurairatnam说。 2017年12月，一个自称为“伪造品”的人开始行使AI技能，将绅士的头部嫁接到色情视频中的裸体上。跟着这种做法普遍Twitter，Reddit和PornHub等处事，术语Deepfake进入了风行的辞书。很快，这就是宣布到互联网上的任何卖弄视频的代名词。 用于建设深层伪造的技能的改造速率使AI专家感想惊奇，而且没有来由信托它会变慢。多年来，Deepfakes该当受益于为数不多的技能行颐魅正义之一：计较机老是成果越来越强盛，而且数据老是更多。这使所谓的呆板进修软件越发有用，它可以辅佐建设深层卖弄。 “它变得越来越轻易，而且它将继承变得越来越轻易。毫无疑问，”慕尼黑家产大学计较机科学传授Matthias Niessner说道，他正在与Google举办深度研究。“这种趋势将一连数年。” 题目是：哪方面会更快改进? 像Niessner这样的研究职员正在全力构建可以自动辨认和删除深层造假的体系。这是统一枚硬币的另一面。像Deepfake创作者一样，Deepfake检测器通过说明图像来进修其手艺。 检测器也可以突飞猛进。Niessner和其他研究职员说，但这必要一连不绝的新数据流，这些数据代表互联网上行使的最新Deepfake技能。网络和共享正确的数据也许很坚苦。相干示例很少，出于隐私和版权的缘故起因，公司不能始终与外部研究职员共享数据。 尽量激进主义者和艺术家无意会宣布深造假作，以展示这些视频如安在线上改变政治谈吐，但这些技能并未普及用于撒播卖弄信息。据Facebook，谷歌和其他追踪深度诓骗举动的人士称，它们首要用于散布诙谐或假色情。 今朝，deepfake视频具有渺小的瑕疵，纵然肉眼无法察觉，也可以通过自动化体系轻松检测到。可是一些研究职员以为，改造后的技能将足够强盛，可以建设没有这些细小缺陷的伪造图像。像Google和Facebook这样的公司但愿他们可以或许在此之前安装靠得住的探测器。 “在短期内，检测将是相等有用的，”亚利桑那州立大学传授坎巴姆帕蒂说。“从久远来看，我以为将真实图片和假图片区分隔是不行能的。” （编辑：河北网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
