Дипфейки

Синтетические медиа, созданные с использованием методов глубокого обучения, известны как дипфейки (deepfakes). Этот термин — контаминация слов "deep learning" (глубокое обучение) и "fake" (подделка), обозначающая видео- или аудиозаписи, в которых внешность и голос человека заменены на внешность и голос другого человека, часто с высокой степенью реализма. Это достигается путем обучения нейронной сети на больших объемах существующих изображений и видео целевых лиц, чтобы изучить и воспроизвести их выражения лица, манеры и особенности речи.

Технология, лежащая в основе дипфейков

Генерация дипфейков в основном опирается на две ключевые концепции машинного обучения: генеративные состязательные сети (GAN) и автокодировщики.

• Генеративно-состязательные сети (GANs): GAN состоит из двух конкурирующих нейронных сетей: генератора и дискриминатора. Генератор создает поддельные изображения (например, кадр видео с замененным лицом), а дискриминатор пытается определить, является ли изображение реальным или поддельным. Этот состязательный процесс заставляет генератор создавать все более убедительные подделки, которые могут обмануть дискриминатор. Этот метод является краеугольным камнем современной генеративного ИИ.
• Автоэнкодеры: Этот подход использует архитектуру энкодер-декодер. Два автоэнкодера обучаются на кадрах двух разных людей. Чтобы выполнить замену лица, изображения первого человека пропускаются через первый энкодер, но затем декодируются с использованием декодера, обученного на втором человеке. Это создает изображения второго человека с выражениями и ориентацией первого. Процесс часто начинается с модели обнаружения объектов, такой как Ultralytics YOLO, чтобы обнаружить лица в видео перед началом процесса замены.

Приложения и примеры из реального мира

Несмотря на то, что технология deepfake часто ассоциируется с вредоносным использованием, у нее есть несколько законных и творческих применений.

• Развлечения и СМИ: Технология может использоваться для бесшовного дублирования фильмов на разные языки, согласовывая движения губ актеров с новым диалогом. Она также позволяет омолаживать актеров или в цифровом виде воссоздавать исторических личностей для биографических фильмов, как это изучается такими компаниями, как Industrial Light & Magic.
• Генерация синтетических данных: Создание реалистичных, но искусственных наборов данных — мощное применение. 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 устойчивость модели и уменьшить смещение набора данных.

Этические проблемы и обнаружение

Возможность злоупотребления делает дипфейки серьезной этической проблемой. Эта технология может использоваться для создания убедительных фейковых новостей, распространения политической дезинформации, совершения мошенничества и создания откровенного контента без согласия. Эти риски подчеркивают важность разработки надежных принципов этики ИИ и ответственной разработки ИИ.

В ответ возникла область обнаружения дипфейков, создав технологическую гонку вооружений между методами генерации и обнаружения. Исследователи и компании разрабатывают модели ИИ для выявления тонких визуальных артефактов и несоответствий, которые часто оставляют алгоритмы дипфейков. Такие инициативы, как Deepfake Detection Challenge, и организации, такие как Partnership on AI, сосредоточены на развитии этих возможностей обнаружения, чтобы смягчить негативное воздействие технологии. Существуют также инструменты, доступные для общественности, такие как Intel FakeCatcher, предназначенные для идентификации сгенерированного контента. Умение определять, сгенерировано ли изображение ИИ, становится важным навыком в современной цифровой среде.