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微软Facebook出手了!深度造假作为邪恶的工具会消亡吗?

发布于:2024-06-17 编辑:匿名 来源:网络

雷锋网消息,9月5日,Facebook CTO Mike Schroepfer发表博文宣布,Facebook正在与微软和多所大学联合研究检测deepfakes的方法,甚至投资1万美元发起竞赛,鼓励开发deepfakes检测研究。

在Deepfakes引发的“恶”年,一位ID为Deepfakes的网友在Reddit网站上上传了一段换脸视频,随后又上传了一系列类似视频;由于该换脸视频涉及色情内容,侵犯了他人的权利、隐私,引起了恶劣的反响。

最终,Reddit 正式封禁 Deepfakes。

作为报复,Deepfakes 还向公众免费发布了换脸视频的 AI 代码。

自此,Deepfakes 视频像病毒一样在全球传播。

无论是明星还是政客,都有可能变脸。

Deepfakes 受到压制的部分原因是人们对这项技术的强烈担忧。

尽管Deepfakes经常被用在恶搞视频中,而且人们认为它们是无害的;然而,如果它们出现在政党竞选领域,那就可能是另一回事了——有专家表示,在2019年美国总统大选之前,可能会有更多关于政客的Deepfakes出现。

目前,还没有任何 Deepfakes 换脸视频在美国造成重大政治后果。

然而,一段美国众议院议长南希·佩洛西的低画质视频近日在网络上流传。

视频片段中,南希·佩洛西的讲话被人为放慢,这让她看起来含糊不清,产生了负面影响。

更重要的是,使用该技术的成本越来越便宜。

互联网上有一些团队正在开发制作简单 Deepfakes 视频的市场;他们甚至在 YouTube 上上传教程,教人们如何制作 Deepfakes 视频,并收取一定的费用;还有一些自助网站可以帮助生成 Deepfakes 视频。

这两天火爆朋友圈的换脸应用ZAO,大大降低了人们体验这项技术的门槛——不需要P图技术、编码知识、专业设备;只需要一部手机和一张照片,就可以快速生成变脸视频;效果逼真,动作流畅。

而且,一旦用户上传自己的照片并同意该软件的用户协议和隐私协议,其肖像权和隐私权可能会面临巨大的风险。

每个人都在火上浇油。

正如一开始提到的,许多组织已经开始针对 Deepfakes 的负面影响采取行动。

Facebook 已与学术界和工业界联手,研究如何以低成本检测视频中的深度造假。

雷锋网获悉,该项目的参与者包括康奈尔理工大学、麻省理工学院、牛津大学和加州大学伯克利分校;非盈利研究组织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。

Facebook的声明还引用了多所大学的教授的话;其中,纽约州立大学工程与应用科学学院的陆思伟教授表示:虽然 Deepfakes 视频可能看起来很真实,但它们毕竟是算法生成的,而不是摄像机捕捉到的真实事件;这意味着它们仍然可以被检测到。

一些有前途的新方法可以检测和减轻深度伪造的有害影响,包括在视频片段中添加“数字指纹”以帮助验证其真实性。

此外,解决这个问题需要技术人员、政府机构、媒体、企业以及每一个网络用户的共同努力。

作为该项目的一部分,Facebook 还投资了 10,000 美元参加将于今年年底开始、明年春季结束的竞赛;还会有一个排名列表来评估 Deepfakes 检测系统的能力。

从某种程度上来说,发起竞赛是激励研究人员和业余爱好者寻找解决方案的明智之举。

然而,与人工智能的所有问题一样,深度伪造视频的检测涉及大量数据和训练。

因此,Facebook还将委托研究人员生成真实的Deepfakes内容,并利用这些内容生成数据集来测试检测工具的有效性。

同时,Facebook还表示,这些视频将邀请付费演员出演,不会使用用户数据。

该视频数据还将在今年 10 月的国际计算机视觉大会上进行初步测试,并在 12 月温哥华 NeurIPS 大会期间公开发布,方便与会者获取。

微软Facebook出手了!深度造假作为邪恶的工具会消亡吗?

尽管Facebook对其计划非常有信心,但解决deepfakes问题并不容易。

Facebook首席技术官Mike Schroepfer在接受记者采访时表示,人们检测Deepfakes视频的方法有很多,比如通过视频中一些奇怪的阴影形状和不自然的视觉效果。

但随着深度造假背后的技术迅速发展,检测变得越来越困难。

雷锋网了解到,一些研究人员正在构建一个系统,通过数字水印来验证视频或图像的真实性。

然而,Deepfakes技术的快速发展导致了Deepfakes视频制作者和检测者之间的军备竞赛。

纽约大学坦登学院计算机工程助理教授 Siddharth Garg 表示,“这就像一场猫捉老鼠的游戏。

如果我们为 Deepfakes 设计一个检测器,就相当于给黑客一个新的模拟器,用于反测试”。

另外,从检测系统本身的角度来看,当一个系统“看到”了原始视频时,它确实可以很容易地检测到假视频的变化,从而检测出Deepfakes视频;但如果恶意行为者故意录制视频,然后对其进行篡改处理,那么对于人工智能系统来说,这段视频就是“原始视频”。

没有一个标准可以参考,很难发现其中的问题。

Mike Schroepfer 表示,Facebook 已经尝试了各种检测方法,但希望这次比赛能够带来更多新颖的方法。

值得一提的是,Deepfakes最初是用来制作针对女性演员的色情内容。

不过,Facebook在声明中引用了七位学术嘉宾对Deepfakes的评论,其中不包括女性。

这在推特上引起了广泛讨论。

雷锋网总结 总的来说,学术界和企业联合起来研究和解决 Deepfakes 相关问题并不少见。

尽管一路上会遇到挑战和困难,正如Facebook在声明中所说,这一行动是“向前迈出的有意义的一步”。

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