性能拖累？科创板上市三天，生益电子股价显疲态
06-17
我不否认现有的结果，但问题还没有解决。
为了应对Deepfake这个自2008年以来引起全球恐慌的“人工智能大毒瘤”，政府、企业、学术界共同努力。
2017年，Facebook投入巨资发起Deepfake检测挑战赛（DFDC）。
近日，Deepfake检测挑战赛首批结果出炉，识别准确率高达82.56%，黑盒测试准确率达65.18%。
为什么发起 Deepfake 检测挑战赛？故事起源于当年。
美国社交新闻网站Reddit上一位名叫Deepfakes的用户利用AI将女主角卡尔加多的脸移植到成人电影女主角的身体上，并伪造了一段色情视频发布到网上。
视频很受欢迎，Deepfake 技术也很受欢迎。
从技术角度来看，Deepfake是一种深度自动编解码模型（Autoencoder-Decoder）。
通过使用至少数百张源人物和目标人物的照片，训练模型分别识别和恢复两个人的脸部的能力，最终使用源人物的照片与目标人物的解码器进行匹配人物完成了转变。
毫无疑问，用户Deepfakes上传的视频涉及色情内容，侵犯了他人隐私。
Reddit官方自然封杀了他的账号。
然而，Deepfakes 也非常勇敢。
作为报复，他们直接将视频的AI代码免费公开。
此后，AI癌症开始迅速发酵——荷兰网络安全初创公司Deeptrace 10月发布的Deepfake现状报告指出，96%的Deepfake视频涉及色情内容，并在各大色情网站广泛流传。
受害者全是女性，娱乐圈明星成为恶作剧的主要对象。
可见deepfake的影响极其恶劣。
有一天，您可能会在不知情的情况下访问一个陌生的网站。
想想真是可怕。
这还没完，Deepfake还涉足了政治——比如，由于同性性关系在马来西亚是非法的，马来西亚经济部长阿兹敏·阿里与男性发生性关系的视频被曝光后就搅动了政治局势，但阿兹敏·阿里表示，该视频是用 Deepfake 技术伪造的，被认为是“政治阴谋”。
基于此，政府、企业、学术界决心共同努力，消灭癌症。
2020 年 9 月 5 日，Facebook CTO Mike Schroepfer 宣布，Facebook 正在与微软以及麻省理工学院、牛津大学、康奈尔理工学院和伯克利大学等多所大学合作，研究检测 Deepfake 的方法。
研究组织Partnership on AI也参与其中，其成员包括谷歌、苹果、亚马逊、IBM等大型科技公司。
与此同时，Facebook投资1万美元发起“Deepfake检测挑战赛”（DeepfakeDetectionChallenge，DFDC）。
该竞赛于年底在温哥华 NeurIPS 正式启动，旨在激励研究人员和业余爱好者寻找识别人工智能操纵的假货的方法。
视频算法。
Deepfake检测结果如何？具体来说，Facebook雇佣了多名不同性别、肤色、种族和年龄的演员来录制大约10万个视频片段的数据集，其中一些视频片段经过人工智能修改，将其他人的面孔粘贴到视频中。
雷锋网获悉，Facebook利用了多种Deepfake生成模型、图像增强等细化技术，以及模糊、帧率修改、叠加等增强和干扰。
这样做的目的是使数据集几乎涵盖可能存在的任何类型的视频。
为了确保挑战取得预期结果，Facebook 与康奈尔大学、麻省理工学院、慕尼黑工业大学、加州大学伯克利分校、纽约州立大学奥尔巴尼分校、马里兰大学、那不勒斯费德里科二世大学和圣路易斯大学的专家合作。
牛津。
与专家合作收集反馈和建议。
下图是Facebook AI官方给出的挑战时间节点。
可见，自2019年12月11日正式上线以来，大赛已如火如荼地进行。
截至2020年3月31日，约有10名参赛者提交了超过0个检测算法。
从四月到五月，研究人员测试了参赛者识别视频的能力，以选出获胜者。
最终，当地时间 6 月 12 日，Facebook AI 团队公布了 Deepfake 检测挑战赛的第一个结果——视频识别算法的最高准确率达到了 82.56%，但在黑盒测试中，最高准确率为 65.18%，表明特定场景的深度伪造视频仍然具有挑战性。
事实上，检测 Deepfake 的核心挑战之一是将新场景归因于已知示例，因此难度不断升级，参赛者必须设计即使在不可预见的情况下也可能有效的模型。
每个参赛团队的解决方案都必须经过黑盒测试。
黑盒数据集包含 0 个参赛者无法观看的视频。
其中包括可以在网上找到的视频（有些是真实的，有些是假的）以及专门为挑战制作的视频。
视频。
经过2个月的严格筛选，排行榜终于出炉。
获奖者的ID并不简单。
比如第四名【十八岁】不小心暴露了年龄，第七名【所有面孔都是真实的】表达了自己的美好愿望，第九名【侦探可西】也展现了他的业务能力。
出色的。
另一位推特网友兴奋地说：仍然不敢相信我们在名单上！与此同时，Facebook AI 官员表示，参赛者取得了可喜的成绩，但距离自动化系统能够可靠地识别 Deepfake 内容还有很长的路要走。
Facebook CTO Mike Schroepfer也在发布会上表示，他对本次挑战的结果感到满意。
他认为这将为研究人员建立标准，有利于进一步研究：说实话，这次比赛比我想象的要好。
更成功。
事实上，Mike Schroepfer 还表示：Facebook 目前正在独立开发自己的 Deepfake 检测技术，我们也会根据比赛期间获得的一些经验来改进我们的技术。
此外，雷锋网获悉，在即将举行的计算机视觉领域的“奥斯卡”CVPR（计算机视觉与模式识别国际会议）上，Facebook也将分享后续计划，开放挑战赛的原始数据集，并开放获胜算法源代码将为其他参赛团队提供参考，但Facebook将对其检测技术保密，以防止逆向工程。
目前看来，距离彻底关闭Deepfake的潘多拉魔盒还有很长的路要走。
雷锋网将持续关注后续研究进展。
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