Діпфейки (deepfake, DF) – одна з тих технологій, які, хоч і вражають, але часто використовуються в негідних цілях, і їх популярність зростає. Компанії працюють над способами ідентифікації справжнього відео від зміненого вже багато років, але нове рішення Intel виглядає одним з найбільш ефективних та інноваційних.
Діпфейки, які зазвичай містять накладання чийогось обличчя і голосу на іншу людину, почали привертати увагу кілька років тому, коли веб-сайти для дорослих почали забороняти відео, де ця техніка використовувалася для додавання облич відомих актрис до тіл порнозірок.
Відтоді DF-відео стають все досконалішими. Існує безліч застосунків, які дозволяють користувачам вставляти обличчя друзів у фільми, і ми бачили, як за допомогою штучного інтелекту оживляють старі фотографії і знову виводять на екран молоді версії акторів.
Існував також застосунок, призначений для знімання жіночого одягу в цифровому форматі. Але найбільше занепокоєння викликає те, як діпфейки призвели до поширення дезінформації – фейкове відео про здачу в полон президента України Володимира Зеленського було поширене в соціальних мережах на початку цього року.
Організації, включаючи Facebook, Міністерство оборони, Adobe та Google, створили інструменти, призначені для виявлення діпфейків. Але версія Intel і Intel Labs, влучно названа FakeCatcher, використовує унікальний підхід: аналіз кровотоку.
Замість того, щоб використовувати метод, який вивчає відеофайл на предмет виявлення ознак, платформа Intel використовує глибоке навчання для аналізу тонких колірних змін на обличчях, викликаних кров’ю, що тече по венах, процес, який називається фотоплетизмографією, або PPG.
FakeCatcher аналізує потік крові в пікселях зображення і вивчає сигнали з декількох кадрів. Потім він пропускає підписи через класифікатор. Класифікатор визначає, чи є дане відео справжнім або підробленим. Intel заявляє, що в поєднанні з виявленням на основі погляду, ця технологія може визначити, чи є відео справжнім, протягом мілісекунд і з точністю до 96%. У компанії додали, що платформа використовує масштабовані процесори Xeon 3-го покоління з підтримкою до 72 одночасних потоків виявлення і працює через веб-інтерфейс.
Рішення в режимі реального часу з такою високою точністю може мати величезне значення в онлайн-війні проти дезінформації. З іншого боку, це також може призвести до того, що глибокі фейки стануть ще реалістичнішими, оскільки автори намагатимуться обдурити систему.
Ви можете допомогти Україні боротися з російськими окупантами. Найкращий спосіб зробити це – пожертвувати кошти Збройним Силам України через Savelife або через офіційну сторінку НБУ.
Також цікаво:
Leave a Reply