Глубокие подделки

Синтетические медиа, созданные с помощью методов глубокого обучения, известны как deepfakes. Этот термин представляет собой портмоне из слов "deep learning" и "fake", обозначающее видео или аудиозаписи, в которых сходство и голос человека заменены на чьи-то другие, часто с высокой степенью реализма. Это достигается путем обучения нейронной сети на большом количестве существующих изображений и видеозаписей целевых лиц, чтобы узнать и воспроизвести их мимику, манеру поведения и речевые шаблоны.

Технология, лежащая в основе глубоких подделок

Генерация Deepfake в основном опирается на две ключевые концепции машинного обучения: Генеративные адверсарные сети (GAN) и автоэнкодеры.

• Генеративные адверсарные сети (GAN): GAN состоит из двух конкурирующих нейронных сетей: генератора и дискриминатора. Генератор создает поддельные изображения (например, кадр видео с подмененным лицом), а Дискриминатор пытается определить, является ли изображение настоящим или поддельным. Этот состязательный процесс заставляет Генератора создавать все более убедительные подделки, которые могут обмануть Дискриминатора. Эта техника является краеугольным камнем современного генеративного ИИ.
• Автокодировщики: Этот подход использует архитектуру кодировщика-декодировщика. Два автоэнкодера обучаются на кадрах двух разных людей. Чтобы поменять лица местами, изображения первого человека пропускаются через первый кодер, а затем декодируются с помощью декодера, обученного на втором человеке. В результате получаются изображения второго человека с выражением лица и ориентацией первого. Процесс часто начинается с использования модели обнаружения объектов, например Ultralytics YOLO, для определения местоположения лиц на видео до начала процесса замены.

Приложения и примеры из реальной жизни

Хотя технология deepfake часто ассоциируется с вредоносным использованием, у нее есть несколько законных и творческих применений.

• Развлечения и СМИ: Технология может быть использована для беспрепятственного дублирования фильмов на разные языки, согласовывая движения губ актеров с новым диалогом. Она также позволяет старить актеров или воссоздавать в цифровом виде исторические фигуры для биографических фильмов, как это делают такие компании, как Industrial Light & Magic.
• Генерация синтетических данных: Создание реалистичных, но искусственных наборов данных - мощное приложение. Например, синтетические данные человеческих лиц можно использовать для обучения моделей компьютерного зрения для таких задач, как распознавание лиц, без ущерба для конфиденциальности данных реальных людей. Это помогает повысить надежность моделей и уменьшить погрешность наборов данных.

Этические проблемы и их обнаружение

Возможность злоупотребления делает deepfakes серьезной этической проблемой. Технология может быть использована для создания убедительных фальшивых новостей, распространения политической дезинформации, мошенничества и создания откровенного контента без согласования. Эти риски подчеркивают важность разработки надежных принципов этики ИИ и ответственного развития ИИ.

В ответ на это возникла область обнаружения глубоких подделок, создав технологическую гонку вооружений между поколениями и методами обнаружения. Исследователи и компании разрабатывают модели искусственного интеллекта для обнаружения тонких визуальных артефактов и несоответствий, которые алгоритмы глубокой подделки часто оставляют за собой. Такие инициативы, как Deepfake Detection Challenge, и организации, подобные Partnership on AI, направлены на развитие этих возможностей обнаружения, чтобы смягчить негативное влияние технологии. Существуют и общедоступные инструменты, такие как Intel FakeCatcher, предназначенные для выявления сгенерированного контента. Умение определять , является ли изображение сгенерированным искусственным интеллектом, становится необходимым навыком в современном цифровом ландшафте.