ວິດີໂອຂອງ Mark Zuckerberg ຍອມຮັບການລັກຂະໂມຍຂໍ້ມູນແລະ Barack Obama ລ່ວງລະເມີດ Donald Trump ໄດ້ແຜ່ຂະຫຍາຍຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດສໍາລັບເວລານີ້ບໍ?
ວິດີໂອເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຜົນໄດ້ຮັບຂອງເຕັກໂນໂລຊີ AI ກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍແລະອະນາຄົດທີ່ມີຊື່ວ່າ Deepfake.
ເວົ້າງ່າຍໆ, ມັນເປັນທາງເລືອກ photoshop ສໍາລັບວິດີໂອ. ຂ້າງຫນຶ່ງ, ມັນສາມາດປະຕິວັດສື່ມວນຊົນອີເລັກໂທຣນິກໂດຍການກໍາຈັດຄວາມຕ້ອງການຂອງບຸກຄົນທີ່ແທ້ຈິງ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ມັນຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ຕົວຕົນຂອງຄົນເຮົາຢ່າງຮ້າຍແຮງຍ້ອນວ່າເຈົ້າສາມາດເຮັດໃຫ້ໃຜເວົ້າຫຍັງຢູ່ໃນວິດີໂອ.
Deepfakes ການນໍາໃຊ້ ການຮຽນຮູ້ລຶກລັບ ເພື່ອສ້າງຮູບພາບແລະວິດີໂອຂອງເຫດການປອມ, ເພາະສະນັ້ນຊື່ deepfake. ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດແລກປ່ຽນໃບຫນ້າໃນວິດີໂອທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ແຕ່ຍັງສ້າງກອບແລະວິດີໂອໃຫມ່ຈາກ scratch.
ຕົ້ນກໍາເນີດຂອງ Deepfakes
ກວ້າງຂວາງ ການຄົ້ນຄ້ວາທາງວິຊາການ ໄດ້ຊຸກຍູ້ຂອບເຂດຂອງການຫມູນໃຊ້ຮູບພາບແລະວິດີໂອໃນໄລຍະສອງສາມປີຜ່ານມາ. Deepfake ຍັງເປັນຜົນມາຈາກການຄົ້ນຄວ້າທາງວິຊາການເຫຼົ່ານີ້.
ກໍລະນີທໍາອິດຂອງການຫມູນໃຊ້ວິດີໂອໄດ້ຖືກລາຍງານໃນປີ 1997. ວິດີໂອຂອງບຸກຄົນໃດຫນຶ່ງໄດ້ຖືກດັດແປງເພື່ອເວົ້າຄໍາສັບຕ່າງໆທີ່ມີຢູ່ໃນສຽງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ມັນແມ່ນກໍລະນີທໍາອິດຂອງການ reanimation facial ໂດຍໃຊ້ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ເຕັກນິກ.
ມີຄວາມກ້າວໜ້າທີ່ໜ້າສັງເກດຕື່ມອີກໃນປີ 2017 ເມື່ອວິດີໂອຂອງອະດີດປະທານາທິບໍດີສະຫະລັດ ທ່ານບາຣັກ ໂອບາມາ ໄດ້ຖືກດັດແກ້ເພື່ອເວົ້າຄຳສັບຕ່າງໆ ທີ່ກົງກັບສຽງເພງທີ່ແຕກຕ່າງ.
ໃນປີ 2018, ນັກຄົ້ນຄວ້າຈາກມະຫາວິທະຍາໄລຄາລິຟໍເນຍ, Berkeley, ໄດ້ນໍາສະເຫນີ app ທີ່ສາມາດສ້າງ ວິດີໂອເຕັ້ນປອມໂດຍໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເລິກ. ນີ້ ໝາຍ ເຖິງການຂະຫຍາຍການປອມແປງເລິກໄປສູ່ຮ່າງກາຍທັງ ໝົດ ເພາະວ່າວຽກງານທີ່ຜ່ານມາຖືກ ຈຳ ກັດຕໍ່ ໜ້າ.
Deepfakes ຖືກສ້າງຂື້ນແນວໃດ?
ຂໍຂອບໃຈກັບຄວາມກ້າວຫນ້າໃນຄອມພິວເຕີ້, ໃນປັດຈຸບັນທ່ານສາມາດພັດທະນາ deepfakes ຂ້ອນຂ້າງງ່າຍດາຍແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕ່ໍາ. ສອງວິທີການຕົ້ນຕໍແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງ deepfakes.
Method 1
ທ່ານຈະມີການຝຶກອົບຮົມ A ເຄືອຂ່າຍ neural ໃນວິດີໂອທີ່ແທ້ຈິງຂອງບຸກຄົນ. ນີ້ຈະອະນຸຍາດໃຫ້ ເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອເຂົ້າໃຈລັກສະນະໃບຫນ້າຂອງຫົວຂໍ້ໃນມຸມທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະສະພາບແສງສະຫວ່າງ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທ່ານຈະປະມວນຜົນທັງໃບຫນ້າຕົ້ນສະບັບແລະໃບຫນ້າแฝงໂດຍຜ່ານວິທີການ AI ເອີ້ນວ່າຕົວເຂົ້າລະຫັດ. ມັນຈະຊອກຫາແລະຮຽນຮູ້ຄວາມແຕກຕ່າງແລະຄວາມຄ້າຍຄືກັນລະຫວ່າງສອງໃບຫນ້າແລະທັງສອງໃບຫນ້າໄດ້ຖືກຫຼຸດລົງເປັນຮູບພາບທີ່ບີບອັດແບ່ງປັນລັກສະນະທົ່ວໄປ.
ຈາກນັ້ນມາ AI algorithm ທີສອງທີ່ເອີ້ນວ່າຕົວຖອດລະຫັດ, ເຊິ່ງຟື້ນຕົວໃບຫນ້າຈາກຮູບພາບທີ່ຖືກບີບອັດ. ທັງສອງໃບຫນ້າໄດ້ຖືກຟື້ນຕົວໂດຍສອງຕົວຖອດລະຫັດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ເພື່ອປະຕິບັດການແລກປ່ຽນໃບຫນ້າ, ທ່ານພຽງແຕ່ປ້ອນຮູບພາບທີ່ເຂົ້າລະຫັດເຂົ້າໄປໃນຕົວຖອດລະຫັດອື່ນ.
ຕົວຢ່າງ, ຜົນຜະລິດຕົວເຂົ້າລະຫັດຂອງໃບໜ້າ A ຈະຖືກປ້ອນເຂົ້າໃນຕົວຖອດລະຫັດທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນໃບໜ້າ B ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນສ້າງໜ້າ B ຄືນໃໝ່ດ້ວຍລັກສະນະໜ້າຕາຂອງໃບໜ້າ A. ທ່ານຈະຕ້ອງເຮັດສິ່ງນີ້ໃນທຸກກອບຂອງວິດີໂອເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື.
Method 2
ວິທີການອື່ນເພື່ອສ້າງ deepfakes ແມ່ນ Generative Adversarial Network (GAN).
ທ່ານຈະຕ້ອງໃຊ້ສອງສູດການຄິດໄລ່ທີ່ແຂ່ງຂັນເພື່ອສ້າງ deepfakes. ອັນທໍາອິດຈະໃຊ້ສິ່ງລົບກວນແບບສຸ່ມເພື່ອສ້າງຮູບພາບແລະດັ່ງນັ້ນມັນຖືກເອີ້ນວ່າເຄື່ອງກໍາເນີດໄຟຟ້າ. ຮູບພາບສັງເຄາະນີ້ຖືກປ້ອນເຂົ້າໃນກະແສຂອງຮູບພາບທີ່ແທ້ຈິງໂດຍຜ່ານລະບົບວິທີທີສອງທີ່ເອີ້ນວ່າຕົວຈໍາແນກ.
ຜູ້ຈໍາແນກໃຫ້ຄໍາຄິດເຫັນຕໍ່ກັບເຄື່ອງກໍາເນີດທີ່ສ້າງຮູບພາບອື່ນຕາມຄໍາຄິດເຫັນ. ດ້ວຍວິທີນີ້, ທັງສອງ algorithms ໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບການປັບປຸງດ້ວຍການເຮັດຊ້ໍາແຕ່ລະຄັ້ງ. ຂະບວນການນີ້ແມ່ນຊ້ໍາອີກຫຼາຍຄັ້ງຈົນກ່ວາລະດັບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄວາມຕ້ອງການແມ່ນບັນລຸໄດ້.
GAN ໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແທ້ຈິງຢ່າງແທ້ຈິງ, ແຕ່ມັນຍາກທີ່ຈະເຮັດວຽກກັບແລະຕ້ອງການຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແລະພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວມັນມັກຈະເປັນການສ້າງຮູບພາບແທນທີ່ຈະເປັນຄລິບວີດີໂອ.
ບາງຕົວຢ່າງທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງ Deepfakes
ມີການປອມແປງບາງອັນທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍທີ່ໝູນວຽນໄປມາໃນອິນເຕີເນັດ ແລະສ່ວນຫຼາຍແມ່ນມາຈາກຄົນດັງ.
ຕົວຢ່າງ, ມີບັນຊີ TikTok ທີ່ອຸທິດຕົນເພື່ອການປອມຕົວຢ່າງເລິກເຊິ່ງຂອງ Tom Cruise. ວິດີໂອສະແດງໃຫ້ເຫັນ Cruise Golfing ຫຼືສະແດງໃຫ້ເຫັນການຫລອກລວງ magic.
@deeptomcruise ທ່ອງທ່ຽວ! ????
ການປອມແປງທີ່ສັບສົນອີກອັນໜຶ່ງໄດ້ຖືກອັບໂຫຼດຂຶ້ນເທິງ YouTube ກັບ Tom Cruise, Robert Downey Jr., Jeff Goldblum, George Lucas ແລະ Ewan McGregor. ມັນມີຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ຈະແຈ້ງບາງຢ່າງ, ແຕ່ວ່າການປະມວນຜົນ 3 ຫາ 4 deepfakes ໃນວິດີໂອພ້ອມກັນແມ່ນຄວາມສໍາຄັນໃນຕົວຂອງມັນເອງ.
ຕົວຢ່າງອີກອັນໜຶ່ງແມ່ນວິດີໂອທີ່ປອມຕົວຢ່າງເລິກເຊິ່ງຂອງອະດີດປະທານາທິບໍດີ ບາຣັກ ໂອບາມາ.
ອັນນີ້ເປັນສິ່ງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ຢ່າງໜ້າຕື່ນຕາຕື່ນໃຈ ເພາະມັນໃຊ້ສຽງ ແລະທ່າທາງຂອງຜູ້ປອມຕົວ ທີ່ສາມາດເຮັດຕາມສຽງ ແລະທ່າທາງຂອງວິຊາໄດ້.
ດຽວນີ້ພວກເຮົາເຫັນການປອມແປງເລິກໆໃນອຸດສະຫະກຳການບັນເທີງກະແສຫຼັກທີ່ທັນສະໄໝ.
ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຍິງ scenes ຂອງ Paul Walker ໃນ Fast and Furious 7 ຫຼັງຈາກການເສຍຊີວິດທີ່ບໍ່ຄາດຄິດຂອງນັກສະແດງ. Deepfake ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນອ້າຍຂອງລາວດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ໂດດເດັ່ນ.
Deepfakes ເອົາຫຍັງມາສູ່ຕາຕະລາງ?
Deepfakes ໄດ້ພິສູດວ່າເປັນເທກໂນໂລຍີທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼາຍເພື່ອນໍາເອົາການປະຕິວັດໃນສື່ແລະການບັນເທີງ.
ເຈົ້າຈື່ໄດ້ບໍວ່າເມື່ອ mustache ຂອງ Henry Cavill ຖືກເອົາອອກໂດຍ CGI ໃນ "Man of Steel" ແລະມັນແມ່ນໄພພິບັດບໍ?
ຂະນະດຽວກັນນີ້ສາມາດເຮັດໄດ້ໃນຄອມພິວເຕີສອງສາມພັນໂດລາທີ່ມີຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍ.
ດຽວນີ້ເຈົ້າສາມາດພົບກັບບັນພະບຸລຸດທີ່ລ່ວງລັບໄປແລ້ວຂອງເຈົ້າແລະຄົນທີ່ເຈົ້າຮັກ. ເຈົ້າສາມາດເຂົ້າຮ່ວມການບັນຍາຍຟີຊິກຈາກ Albert Einstein ເອງ.
ນອກຈາກນີ້ທັງຫມົດ, deepfake ຍັງບໍ່ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ທັງຫມົດໃນລັກສະນະທີ່ມັນໄດ້ຖືກຕັ້ງໃຈໃຫ້ເປັນ. ປະມານ 96% ຂອງການປອມແປງເລິກຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດແມ່ນຮູບພາບລາມົກທີ່ບໍ່ເປັນເອກະສັນກັນ.
ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ມີຢູ່ສໍາລັບນັກສະເຫຼີມສະຫຼອງໄດ້ສົ່ງຜົນໃຫ້ພວກເຂົາເປັນຜູ້ຖືກເຄາະຮ້າຍທີ່ຖືກເປົ້າຫມາຍຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງ deepfakes.
ມັນໄດ້ເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃດຜູ້ນຶ່ງຕົກຢູ່ໃນສະຖານະການອັນຕະລາຍ ຫຼືການປະນີປະນອມໄດ້ ແລະເພາະສະນັ້ນມັນຈຶ່ງມີຄວາມສ່ຽງອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ທຸກໆຄົນ.
ການປອມແປງສຽງໄດ້ຖືກລາຍງານວ່າຖືກໃຊ້ເພື່ອຫລອກລວງບໍລິສັດ. ໃນປີ 2019, ຜູ້ປອມຕົວໄດ້ໃຊ້ສຽງປອມຢ່າງເລິກເຊິ່ງເພື່ອສັ່ງໃຫ້ CEO ຂອງບໍລິສັດໃນອັງກິດໂອນເງິນ 220,000 ເອີໂຣເຂົ້າໄປໃນທະນາຄານຮັງກາຣີໂດຍການປອມຕົວເປັນຜູ້ຈັດການບໍລິສັດແມ່ຂອງບໍລິສັດ.
ວິທີການຕ້ານການປອມແປງທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ?
ໂດຍປົກກະຕິ, ທ່ານສາມາດກວດພົບວິດີໂອປອມໄດ້ໂດຍການສັງເກດຢ່າງຈິງຈັງໂດຍກອບແລະຊອກຫາສິ່ງປອມແລະຄວາມບໍ່ສະຫມໍ່າສະເຫມີ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນເປັນຂະບວນການຕ້ານ intuitive ແລະບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍກໍາລັງເຮັດວຽກກ່ຽວກັບ algorithms ແລະຊອບແວທີ່ຈະ ກວດສອບ deepfakes.
ເຟສບຸກໄດ້ຮັບເອົານັກຄົ້ນຄວ້າຈາກ Berkeley, Oxford, ແລະສະຖາບັນອື່ນໆເພື່ອສ້າງເຄື່ອງກວດຈັບເລິກ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, YouTube ໄດ້ປະກາດວ່າພວກເຂົາຈະບໍ່ຍອມຮັບວິດີໂອປອມເລິກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເລືອກຕັ້ງສະຫະລັດ, ຂັ້ນຕອນການລົງຄະແນນສຽງ, ຫຼືການສໍາມະໂນຄົວສະຫະລັດ 2020.
ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດນໍາໃຊ້ໂຄງການເຊັ່ນ ຜູ້ປົກປ້ອງຄວາມເປັນຈິງ ແລະ Deeptrace ເພື່ອກວດຫາ deepfakes.
ບັນດາປະເທດຍັງຫຍຸ້ງຢູ່ໃນການສ້າງກົດໝາຍກ່ຽວກັບການໃຊ້ການປອມແປງໂດຍທົ່ວໄປ. ສະຫະລັດໄດ້ປະຕິບັດກົດໝາຍຫຼາຍສະບັບກ່ຽວກັບການປອມແປງຢ່າງເລິກເຊິ່ງໃນປີຜ່ານມາ.
ສະຫຼຸບ
Deepfake ແມ່ນຕົວປະກອບການດໍາລົງຊີວິດຂອງຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງ AI. ມັນເຮັດໃຫ້ເຂດແດນຂອງອະນາຄົດເຮັດໃຫ້ມົວຕື່ມອີກ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງເນື້ອຫາວິດີໂອໃນອິນເຕີເນັດ.
ຈະມີເວລາທີ່ຄົນຈະເລີ່ມສົງໄສທຸກວິດີໂອໃນອິນເຕີເນັດ ແລະພວກເຮົາຈະຖືກຍູ້ໄປສູ່ຍຸກຂອງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຕື່ມອີກ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ