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【j9.com九游会】微软Facebook出手了!作恶工具Deepfakes会就此灭亡吗?
时间:2021-04-08 来源:j9.com九游会 浏览量 94388 次
本文摘要:2019年9月5日,Facebook首席技术官迈克斯科洛普夫发布博文,宣布Facebook率先与微软公司和许多大学一起研究检测深度假货的方法,甚至投入1000万美元发起竞赛,鼓励检测研究的发展。

2019年9月5日,Facebook首席技术官迈克斯科洛普夫发布博文,宣布Facebook率先与微软公司和许多大学一起研究检测深度假货的方法,甚至投入1000万美元发起竞赛,鼓励检测研究的发展。deep假货出品的《凶》2017年,一位ID为deep假货的网友在Reddit网站上传了一段变脸视频,之后又上传了一系列类似视频;因为变脸视频涉及色情,侵犯他人隐私,引起了阴险的回应。

最后,Reddit正式命名为Deepfakes。作为一种背叛,Deepfakes还免费发布了人脸视频的AI代码。

从此deep假货视频像病毒一样传播到全世界,无论是明星还是政客都可能“变脸”。been假货因为人们对这项技术的厌恶而受到一定程度的攻击。虽然deep假货经常不做恶搞视频,但是人真的是无害的;但如果经常出现在政党选举领域,可能就是另一回事了。一些专家回应说,在2020年美国总统大选之前,可能不会有更多关于政治家的假新闻了。

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目前还没有造成根本性政治后果的deep假货在美国还没有转回面对面视频,但最近网上流传着一段关于美国众议院议长南希佩洛西(Nancy Pelosi)的劣质视频剪辑。南希佩洛西在视频剪辑中的发言被人为放慢了速度,这让她看起来模棱两可,产生了负面影响。更重要的是,这项技术的成本越来越低。

网络上有一些团队正在开发和生产一个非常简单的Deepfakes视频市场;甚至在YouTube上上传教程,教人制作fee假货视频,并支付一定费用;还有一些自助网站可以帮助分解help假货视频。在过去的两天里,面对面应用ZAO大大降低了人们感受这项技术的门槛。——不需要P图技术,不需要代码科学知识,不需要专业设备;只需要一部手机和一张照片,就可以慢慢分解,变回人脸视频;效果细致,动作简单。

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而且一旦用户上传自己的照片,并同意软件的用户协议和隐私协议,肖像权的隐私权就可能面临很大的风险。如开篇所述,很多机构已经开始针对Deepfakes带来的不良影响采取行动。Facebook已经在学术和企业领域率先共同研究以低成本的方式检测Deepfakes视频的方法。

(微信官方账号:)了解到项目参与方还包括康奈尔理工、麻省理工、牛津大学、加州大学伯克利分校;非营利研究机构人工智能伙伴关系也参与其中。其成员包括谷歌、苹果、亚马逊和IBM等大型科技公司。Facebook的声明还引用了几所大学的教授;其中,纽约大学工程与应用科学学院的卢思伟教授说:seem假货视频虽然看起来可能很详细,但它们是通过算法分解的,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。

一些有前景的新方法可以发现和减少Deepfakes的有害影响,包括在视频材料中添加“数字指纹”来帮助验证其真实性。此外,要解决这个问题,技术人员、政府机构、媒体、公司和每个在线用户都必须共同努力。

作为项目的一部分,Facebook还投资1000万美元启动竞赛,竞赛将从2019年底开始,2020年春季结束;预计将有一个排名列表来验证Deepfakes检测系统的能力。或许,发起竞赛是明智之举,可以激励研究人员和业余爱好者寻找解决方案。但是像所有与人工智能相关的问题一样,deep假货视频的检测也涉及到大量的数据和训练。所以Facebook不会委托研究人员分解详细的Deepfakes内容,通过这些内容来分解数据集,以此来检验检测工具的有效性。

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同时,Facebook也回应称,这些视频将邀请付费演员参与演出,用于用户数据。这些视频数据也将在今年10月举行的国际计算机视觉大会上进行可行性测试,并将在12月温哥华举行的神经科会议期间公开发布,以方便参赛者采访。虽然Facebook对自己的计划很有信心,但是要解决deep假货的问题并不容易。

Facebook首席技术官迈克斯科洛普夫在接受记者独家采访时说,有很多方法可以检测深度假货视频,比如视频中的一些奇怪的阴影和不自然的视觉效果。然而,随着deep假货背后技术的快速发展,检测变得更加困难。众所周知,一些研究人员正在建立一个系统,通过数字水印来验证视频或图像的真实性。

然而,deep假货技术的快速发展导致了deep假货视频的生产者和检查者之间的军备竞赛。纽约大学坦登学院的计算机工程助理教授西达尔特加格回应道:“如果你能,这就像是在抓我。

如果我们为Deepfakes设计一个检测器,它将为黑客提供一个新的模拟器来进行反测试。”另外,从检测系统本身来看,当一个系统已经“完成”了完整的视频时,显然需要只从假视频中寻找变化,从而检测出deep假货视频;但是,如果一个刻意的演员刻意记录了一个视频,然后进行处置,那么这个视频对于一个人工智能系统来说就是一个“完整的视频”,没有标准可以参考,不可能发现其中不存在的问题。

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迈克斯科洛普夫回应称,Facebook已经尝试了各种检测方法,但希望这场竞争需要产生更完善的方法。值得一提的是,used假货最初是用来编造针对女演员的色情内容的。然而,Facebook在其声明中引用了七名学术嘉宾对Deepfakes的评论,其中不包括女性。这在推特上引起了广泛的争论。

总结总的来说,要看到学术界和企业带头研究解决see假货涉及的问题,并不是说不喜欢。尽管人们不会看到这条路上出现挑战和困难,但正如Facebook在声明中所说,这一行动是“向前迈出的重要一步”。

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