facebook競賽揭曉假偵破仍是“未解之謎”
Facebook宣佈了它的第一個Deepfake檢測挑戰賽的結果，這是一個尋找能夠識別人工智慧操控影片的演算法的公開競賽。研究結果雖然有希望，但顯示，在自動化系統能夠可靠地發現虛假內容之前，仍有大量工作要做，研究人員將這一問題描述為“未解決的問題”
Facebook表示，這次比賽中獲勝的演算法能夠發現“具有挑戰性的真實世界的例子”，其平均準確率為65.18%。這還不錯，但這不是你想要的任何自動化系統的命中率。
事實證明，深度假貨對社交媒體的威脅有些誇張。儘管這項技術引發了許多關於可靠影片證據被侵蝕的爭論，但迄今為止，深度偽造的政治影響微乎其微。取而代之的是，更直接的危害是非色情內容的產生，這類內容更容易被社交媒體平臺識別和刪除。
Mike Schroepfer，Facebook’他在一次記者電話採訪中說，他對這次挑戰的結果感到高興，他說，這將為研究人員創造一個基準，並指導他們今後的工作。“老實說，這次比賽比我想象的要成功得多，” 他說。
約2114名參加者向比賽提交了35000多種檢測演算法。他們接受了測試，以確定大約10萬個短片的資料集中的“深度假影片”。Facebook**了3000多名演員創作這些片段，他們在自然環境中進行對話。一些剪輯是透過人工智慧被其他演員的臉貼上在他們的影片。
研究人員被允許使用這些資料來訓練他們的演算法，當對這些資料進行測試時，他們的準確率高達82.56%。然而，當同樣的演算法在一個由看不見的鏡頭組成的“黑盒子”資料集上進行測試時，它們的表現要差得多，最佳評分模型的準確率達到65.18%。這表明在野外發現假貨是一個非常具有挑戰性的問題。
施羅普費爾說，Facebook目前正在開發自己的深度假檢測技術，與這一競爭對手分開。他說：“我們已經在生產中採用了防偽技術，我們將在這種背景下加以改進。”。該公司今年早些時候宣佈禁止深度造假，但批評人士指出，造謠的更大威脅來自所謂的“淺蛋糕”——用傳統手段編輯的影片。
此次挑戰中獲勝的演算法將以開原始碼的形式釋出，以幫助其他研究人員，但Facebook表示，將對自己的檢測技術保密，以防被逆向工程。
Schroepfer補充說，雖然deepfakes對Facebook來說“目前不是什麼大問題”，但該公司希望在未來準備好檢測這些內容的工具——以防萬一。一些專家表示，即將到來的2020年大選可能是利用深度假貨進行嚴重政治影響的黃金時刻。
施羅普費爾說：“我在過去幾年的艱難經歷中得到的教訓是，我要提前做好準備，不要被人發現措手不及。”。“我想為很多從未發生過的壞事做好真正的準備，而不是相反。”
- 發表於 2021-04-19 10:27
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- 分類：網際網路
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