Videoita Mark Zuckerbergistä, joka tunnustaa tietojen varastamisen ja Barack Obaman pahoinpitelevän Donald Trumpia, on kiertänyt internetissä jo jonkin aikaa?
Nämä videot ovat tulosta erittäin edistyneestä ja futuristisesta AI-tekniikasta nimeltä Deepfake.
Yksinkertaisesti sanottuna se on Photoshop-vaihtoehto videoille. Toisaalta se voi mullistaa sähköisen median poistamalla todellisen henkilön tarpeen.
Toisaalta se uhkaa vakavasti henkilön identiteettiä, koska voit saada kenet tahansa sanomaan mitä tahansa videolla.
Deepfakesin käyttö syvä oppiminen luoda valokuvia ja videoita väärennetyistä tapahtumista, mistä johtuu nimi deepfake. Se ei voi vain vaihtaa kasvoja olemassa olevissa videoissa, vaan myös luoda uusia kehyksiä ja videoita tyhjästä.
Deepfakesin alkuperä
Laaja akateeminen tutkimus on työntänyt valokuva- ja videokäsittelyn rajoja viime vuosina. Deepfake on myös näiden akateemisten tutkimusten tulos.
Ensimmäinen videomanipulaatiotapaus raportoitiin vuonna 1997. Henkilön videota muokattiin puhumaan eri ääniraidan sanat. Se oli ensimmäinen tapaus, jossa kasvojen elvyttäminen käytettiin koneoppiminen tekniikat.
Merkittävää edistystä saavutettiin vuonna 2017, kun Yhdysvaltain entisen presidentin Barack Obaman videota muokattiin puhumaan eri sanoja, jotka sopivat eri ääniraitaan.
Vuonna 2018 Kalifornian yliopiston Berkeleyssä tutkijat esittelivät sovelluksen, joka voisi luoda a väärennetty tanssivideo syväoppimista käyttäen. Tämä merkitsi syväväärennösten laajentumista koko kehoon, koska aiemmat teokset rajoittuivat kasvoihin.
Miten Deepfakeja luodaan?
Tietojenkäsittelyn edistymisen ansiosta voit nyt kehittää syväväärennöksiä suhteellisen helposti ja alhaisin kustannuksin. Deepfakejen luomiseen käytetään kahta päämenetelmää.
Menetelmä 1
Sinun täytyy kouluttaa a neuroverkkomallien todellisella videomateriaalilla henkilöstä. Tämä mahdollistaa neuroverkkomallien ymmärtää kohteen kasvojen piirteet eri kulmissa ja valaistusolosuhteissa.
Sen jälkeen käsittelet sekä alkuperäiset että piilevät kasvot AI-algoritmin, jota kutsutaan kooderiksi, avulla. Se löytää ja oppii erot ja yhtäläisyydet kahden kasvon välillä, ja molemmat kasvot pelkistetään pakatuksi kuvaksi, jolla on yhteisiä piirteitä.
Sitten tulee toinen AI-algoritmi, nimeltään dekooderi, joka palauttaa kasvot pakatuista kuvista. Molemmat kasvot palautetaan kahdella eri dekooderilla.
Suorittaaksesi kasvojen vaihdon, syötät vain koodatut kuvat toiseen dekooderiin.
Esimerkiksi kasvojen A kooderin lähtö syötetään kasvojen B opetettuun dekooderiin, joka sitten rekonstruoi kasvot B kasvojen A kasvojen piirteillä. Sinun on tehtävä tämä jokaisessa videon ruudussa saadaksesi vakuuttavan tuloksen.
Menetelmä 2
Toinen tapa luoda syväväärennöksiä on Generative Adversarial Network (GAN).
Sinun on käytettävä kahta kilpailevaa algoritmia syväväärennösten luomiseen. Ensimmäinen käyttää satunnaista kohinaa kuvan luomiseen, ja siksi sitä kutsutaan generaattoriksi. Tämä synteettinen kuva syötetään todellisten kuvien virtaan toisen algoritmin, jota kutsutaan erottajaksi, kautta.
Diskriminaattori antaa palautetta generaattorille, joka luo toisen kuvan palautteen mukaan. Tällä tavalla molemmat algoritmit antavat parempia tuloksia jokaisella iteraatiolla. Tämä prosessi toistetaan monta kertaa, kunnes vaadittu tarkkuustaso saavutetaan.
GAN tuottaa täysin realistisia tuloksia, mutta sen kanssa on vaikea työskennellä ja se vaatii valtavan määrän harjoitustietoja ja laskentatehoa. Siksi sitä suositellaan yleensä kuvien luomiseen videoleikkeiden sijaan.
Muutamia vakuuttavia esimerkkejä Deepfakesista
Internetissä pyörii joitain erittäin vakuuttavia syväväärennöksiä, ja suurin osa niistä on kuuluisuuksia.
On esimerkiksi TikTok-tili, joka on omistettu yksinomaan Tom Cruisen syväväärennöksille. Videot esittävät Cruise-golfia tai taikatemppua.
@deeptomcruise Matkustaa! ????
Toinen erittäin monimutkainen syväfake ladattiin YouTubeen Tom Cruisen, Robert Downey Jr.:n, Jeff Goldblumin, George Lucasin ja Ewan McGregorin kanssa. Siinä on joitain ilmeisiä puutteita, mutta 3-4 syväväärennösten käsitteleminen videossa samanaikaisesti on saavutus sinänsä.
Toinen esimerkki on syväfake-video entisestä presidentti Barack Obamasta.
Tämä on hämmästyttävän vakuuttava, koska se käyttää henkilöiden ääniä ja eleitä, jotka pystyvät matkimaan kohteen ääniä ja eleitä.
Näemme nyt syväväärennöksiä modernissa valtavirran viihdeteollisuudessa.
Sitä käytettiin Paul Walkerin kohtausten kuvaamiseen Fast and Furious 7 -elokuvassa näyttelijän odottamattoman kuoleman jälkeen. Deepfakea käytettiin hänen veljensä kohdalla huomattavalla tarkkuudella.
Mitä Deepfakes tuo pöytään?
Deepfakes on osoittautunut erittäin luotettavaksi tekniikaksi, joka tuo vallankumouksen mediaan ja viihteeseen.
Muistatko, kun CGI poisti Henry Cavillin viikset elokuvassa Man of Steel ja se oli katastrofi?
Sama voidaan nyt tehdä muutaman tuhannen dollarin tietokoneilla paljon vakuuttavammilla tuloksilla.
Nyt voit tavata edesmenneet esivanhempasi ja läheisesi. Voit jopa osallistua itse Albert Einsteinin fysiikan luennolle.
Kaiken tämän lisäksi deepfakea ei ole käytetty kokonaan sillä tavalla kuin sen oli tarkoitus olla. Noin 96 prosenttia Internetissä olevista syväväärennöksistä on pornografiaa, joka ei ole tehty suostumukseen.
Julkkiksille saatavilla olevan koulutusdatan suuri määrä on johtanut siihen, että he ovat kohdistetuimpia syväväärennösten uhreja.
Sen ansiosta olemme voineet asettaa kenet tahansa vaarallisiin tai vaarallisiin skenaarioihin, ja siksi se on suuri riski kaikille.
Äänen syväväärennöksiä on raportoitu käytettyjen yritysten huijaamiseen. Vuonna 2019 jäljittelijä käytti syvää väärennettyä ääntä ja käski brittiläisen yrityksen toimitusjohtajaa siirtämään 220,000 XNUMX euroa unkarilaiseen pankkiin esiintymällä yrityksen emoyhtiön johtajana.
Kuinka torjua haitallisia syväväärennöksiä?
Normaalisti voit havaita syväväärennösvideot tarkkailemalla tarkasti kuva kuvalta ja etsimällä esineitä ja epäsäännöllisyyksiä.
Se on kuitenkin intuitiivinen prosessi, ja monet yritykset työskentelevät algoritmien ja ohjelmistojen parissa tunnistaa syvät väärennökset.
Facebook rekrytoi tutkijoita Berkeleystä, Oxfordista ja muista instituutioista rakentamaan syväväärennösilmaisimen. Vastaavasti YouTube ilmoitti, että se ei hyväksy syväfake-videoita, jotka liittyvät Yhdysvaltain vaaleihin, äänestysmenettelyihin tai Yhdysvaltain vuoden 2020 väestönlaskentaan.
Voit myös käyttää ohjelmia, kuten Todellisuuden puolustaja ja Deeptrace syväväärennösten havaitsemiseen.
Maat ovat myös kiireisiä syväväärennösten käyttöä koskevassa lain säätämisessä. Yhdysvallat on ottanut käyttöön useita syväväärennöksiä koskevia lakeja kuluneen vuoden aikana.
Paketoida
Deepfake on tekoälyn edistymisen elävä ruumiillistuma. Se hämärtää entisestään tulevaisuuden rajoja, mutta se on kuitenkin mahdollinen uhka Internetin videograafisen sisällön uskottavuudelle.
Tulee aika, jolloin ihmiset alkavat epäillä jokaista Internetin videota ja meidät työnnetään epävarmuuden aikakauteen.
Jätä vastaus