deepfakes解釋說：製作假影片的人工智慧太有說服力了
眼見為實。好吧，至少在我們意識到人們可以通過視頻來推動惡作劇和改寫歷史之前是這樣的。雖然我們已經找到了揭穿大多數惡作劇圖像的方法，但有一項技術發展的速度如此之快，以至於我們可能很快就不知道如何辨別真假。
深度假貨改變了我們所認為的一切。你只需要知道這些…
什麼是假貨(deepfakes)？
deepfakes一詞來自“深度學習”和“假貨”兩個詞的組合。這是因為受過圖像和視頻合成訓練的人工智能軟件創造了這些視頻。這個人工智能可以將一個物體（源）的臉疊加到另一個物體（目標）的視頻上。更先進的技術形式可以利用信息源的面部姿勢和他們想要模仿的對象的圖像或視頻合成一個全新的人體模型。
這項技術可以基於有限的視覺數據（例如一幅圖像）**面部模型。然而，人工智能需要處理的數據越多，結果就越真實。
這就是為什麼政客和名人很容易成為深度假貨的目標，因為網上有太多的可視數據，軟件可以使用。由於deepfake軟件可以在開源平臺上使用，互聯網上的人們正在不斷地改進和構建其他人的工作。
人工智能技術的起源
deepfakes背後的技術是為多種目的而開發的。很像Photoshop，該軟件有專業，娛樂和愛好者使用。就像Photoshop一樣，儘管創建者在創建軟件時沒有惡意，但這並沒有阻止人們出於惡意目的使用它。
人臉交換技術最初主要用於電影業。最著名的例子之一是2016年的電影《俠盜一號：星球大戰故事》。在這部電影中，電影**人使用了面部交換和視頻合成技術，重現了大Moff Tarkin這個角色。影片中還創作了萊婭公主的年輕版。在這兩種情況下，原始演員的面部模型都被疊加到替身演員身上。
像Snapchat這樣的應用程序也使用了人臉交換技術，為用戶創建有趣的過濾器。這些應用程序的開發人員不斷完善人臉檢測和跟蹤，以更有效地應用這些過濾器。
同時，其他人也開發了視頻合成工具，以創建全息圖，以供教育使用。例如，一個項目開發了視頻和麵部合成軟件，以便大屠殺倖存者的證詞可以在博物館作為交互式全息圖呈現。
為什麼假貨讓人緊張
當人們意識到騙子和玩惡作劇的人使用Photoshop來**假圖像時，我們不得不對我們認為的證據更加懷疑。幸運的是，即使是肉眼也有很多方法可以檢測圖像是否是假的。
除此之外，在Photoshop中創建一個令人信服的修改過的圖像是相對勞動密集型的。不是每個人都能把兩張照片拼湊在一起，讓它們看起來很逼真。
但假貨是不同的。機器學習使生活更容易，但在這種情況下，它使偽造明顯容易。首先，軟件是廣泛和免費的。例如，FakeApp是創建深度假貨的流行選擇。你不需要高級技能來應用面部交換，軟件會為你做的。
由於人工智能和深度學習有助於**深度假貨，這項技術也得到了改進，並以驚人的速度變得更具說服力。不久之後，這些編輯就不能用肉眼看到了。
在一個充斥著假新聞的世界裡，讓人信服的假新聞可能被證明是一股混亂的力量，與我們相信的真實相反。
在人工智能語音合成也在迅速推進的時候，深假貨的興起也在發生。人工智能不僅可以生成假視頻，還可以為人們生成語音模型。
這意味著你不需要一個冒充者來讓它聽起來像一個政客在發表一個令人憤慨的聲明。你可以訓練人工智能模仿他們的聲音。
假貨的後果
人們已經使用DeepFake進行惡意攻擊。人們經常利用假應用程序**明星女演員從事**內容的假視頻。
蓋爾·加多、黛西·雷德利和艾瑪·沃森只是被假***頻盯上的幾個女演員。這些深奧的贗品把女演員的臉換成****明星的視頻。
雖然一些平臺和某些****已經禁止這些類型的視頻，但每天都有更多的視頻出現。事實上，一些網站專門根據用戶要求**假名人***頻。
在大多數國家，還沒有法律處理這類內容，因此很難控制。
雖然我們離像《奔跑的人》這樣的電影中的錯誤信息和虛假視頻證據所統治的反烏托邦還有一段距離，但我們已經對虛假新聞的影響太熟悉了。
深度假貨是傳播錯誤信息的有力工具。沒有人因為犯罪而被陷害，也沒有人用**假死，但當很難辨別哪些視頻是真實的時候，會發生什麼呢？
用於政治目的的假貨的後果是雙重的。首先，它使假新聞更容易傳播。視頻比文本或圖像更有可能讓人們相信事實上發生了虛構的事情。
人們已經相信那些沒有證據支持的假網站的頭條新聞了。突然間，假新聞就會有“證據”顯示政客們承認了自己的錯誤或做出了令人髮指的聲明。
另一方面，深度造假也可能讓政客們在逃避責任時膽子更大。他們總是可以輕易地宣稱錄音或錄像實際上是假的。
我們怎麼對付假貨？
雖然許多科技公司都在花時間控制深度假冒，但許多人正在開發打擊惡意假冒視頻的工具。人工智能可以打擊黑客和網絡犯罪，但它也有助於檢測視頻中的人工智能篡改。
人工智能基金會創建了一個名為Reality Defender的瀏覽器插件，幫助檢測網上的虛假內容。另一個插件SurfSafe也執行類似的檢查。這兩種工具都旨在幫助互聯網用戶辨別事實和虛構。
像Snopes這樣的事實核查網站也擴展到調出篡改過的視頻。但他們還沒有自動檢測假貨的工具。
甚至美國國防部也投資於軟件來檢測深海假貨。畢竟，如果一個世界領導人的可信視頻出現在網上，宣佈對另一個國家宣戰或發射導彈，會發生什麼？**需要工具來快速核實視頻的合法性。
機器學習的意外後果
毫無疑問，人工智能技術和深度機器學習在許多方面改善了我們的生活。但這項技術也有意想不到的後果。
雖然壞數據是機器學習算法的主要障礙，但人的因素也起了作用。很難預測人們如何利用某些技術達到惡意目的。
你可以在我們的機器學習算法指南中找到更多關於機器學習和過去的錯誤以及它們出錯的原因。儘管你可能會發現很難識別出真假，但你可以通過智能新聞應用程序來避免假新聞。
- 發表於 2021-03-22 15:45
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- 分類：科技
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