Buzz
Khi các nhà làm phim của bộ phim năm 1994 Forrest Gump chèn hình của Tom Hanks vào một đoạn video cũ để tạo ra cảm giác rằng diễn viên đang bắt tay với Richard Nixon, công việc của họ được coi là hiện đại. Nhưng hiện nay, việc chỉnh sửa video trở nên dễ dàng hơn. Ứng dụng Trung Quốc phổ biến Zao cho phép người dùng dễ dàng chèn khuôn mặt vào đoạn phim điện ảnh và truyền hình.
Các video được tạo ra bằng trí tuệ nhân tạo như vậy, được biết đến với tên gọi là "deepfakes," đang gây lo lắng. Hãy tưởng tượng khuôn mặt của các chính trị gia, nhà hoạt động, hoặc nhà báo được ghép vào, ví dụ, một video khiêu dâm. Hoặc hãy nghĩ về cách mà một kẻ bắt nạt có thể sử dụng công nghệ này để quấy rối bạn học.
Hiện nay, những dấu hiệu như việc mất tích đặc điểm khuôn mặt hoặc lỗi âm thanh khiến việc phát hiện deepfakes khá dễ dàng. Tuy nhiên, công nghệ này liên tục cải thiện. Mike Schroepfer, Giám đốc Công nghệ của Facebook, lo ngại rằng các chuyên gia trí tuệ nhân tạo đang dành quá nhiều thời gian để hoàn thiện deepfakes mà không đủ thời gian để tìm cách phát hiện chúng.
Vào thứ Năm, Facebook, Microsoft, liên minh Đối tác về Trí tuệ Nhân tạo, và các nhà nghiên cứu từ bảy trường đại học đã phát động một cuộc thi để khuyến khích cách tốt hơn để phát hiện deepfakes. Tổ chức Cuộc thi Phát hiện Deepfake không chỉ định giải thưởng. Cuộc thi sẽ diễn ra từ cuối năm 2019 đến mùa xuân năm 2020.
Sau khi được sàng lọc, người tham gia sẽ được cấp quyền truy cập vào bộ sưu tập video deepfake mà Facebook dự kiến phát hành vào tháng 12. Chúng sẽ có sự tham gia của các diễn viên chuyên nghiệp đã đồng ý để khuôn mặt của họ được sử dụng trong deepfakes, nhưng Schroepfer nói rằng các video trong bộ dữ liệu sẽ, trong khả năng có thể, giống như video thực sự trên Facebook. Không có dữ liệu người dùng Facebook nào sẽ được sử dụng. Bạn không cần phải sử dụng video của Facebook để tham gia cuộc thi.
Các cuộc thi là một cách phổ biến để khuyến khích các nhà nghiên cứu và người chơi nghiệp dư tìm ra giải pháp cho các vấn đề khoa học máy tính khó khăn. Netflix nổi tiếng tổ chức một cuộc thi để xây dựng một hệ thống đề xuất phim tốt hơn, và trang web Kaggle tổ chức các cuộc thi khoa học dữ liệu cho một loạt các công ty và tổ chức.
Một thách thức lớn đối với nhà nghiên cứu deepfake là, như với tất cả công việc trí tuệ nhân tạo, họ cần nhiều ví dụ về deepfake để "huấn luyện" một hệ thống nhận diện video đã được chỉnh sửa. Schroepfer nói rằng, khi hệ thống đã "nhìn thấy" video gốc, việc nhận diện deepfake là khá dễ dàng. Ví dụ, nếu hệ thống đã quen với đoạn phim gốc được sử dụng trong Forrest Gump, nó có thể nhận ra rằng có điều gì đó đã thay đổi. Nhưng nếu một diễn viên ác ý ghi lại một video gốc và chỉnh sửa nó, việc nhận diện bởi hệ thống trí tuệ nhân tạo sẽ khó khăn hơn nhiều. Deepfakes được tạo bởi Facebook nhằm giúp giải quyết vấn đề này.
Schroepfer nói rằng Facebook đã triển khai tất cả các phương pháp nhận diện mà họ biết, nhưng hy vọng cuộc thi sẽ tạo ra cách mới để phát hiện deepfakes. Ý tưởng không phải là tạo ra một hệ thống sẽ ngăn chặn tất cả deepfakes mãi mãi, mà là tìm cách làm cho việc tạo ra deepfakes có thể vượt qua trở nên khó khăn và tốn kém hơn.
Những điều tuyệt vời hơn từ Mytour
- Chúng ta có thể là những siêu anh hùng: Làm thế nào những người hâm mộ đang tái tạo văn hóa đại chúng
- Tại sao nước lại xuất hiện trong núi lửa Kilauea của Hawaii?
- Jeffrey Epstein và sức mạnh của các mạng lưới
- Tôi đã thay thế chiếc lò của mình bằng chiếc máy làm bánh kếp và bạn cũng nên làm như vậy
- Học cách rơi với người leo núi Alex Honnold
- 👁 Nhận diện khuôn mặt đột nhiên xuất hiện mọi nơi. Bạn có nên lo lắng không? Ngoài ra, đọc tin tức mới nhất về trí tuệ nhân tạo
- 🏃🏽♀️ Muốn có những công cụ tốt nhất để duy trì sức khỏe? Hãy kiểm tra lựa chọn của đội Gear của chúng tôi cho các bộ theo dõi sức khỏe tốt nhất, đồ chạy bộ (bao gồm giày và tất chạy bộ), và tai nghe tốt nhất.
