FacebookCTOMikeSchroepfer:Deep-bck体育官网

本文摘要:Facebook的声明中支持来自多所大学的教授,其中纽约州立大学的工程和应用科学学院的吕思伟教授说:虽然Deepfakes的视频看起来很细致,但是不是照相机捕获的现实事件,而是用算法分解的有前景的新方法可以找到和减少Deepfakes的危害影响,在视频素材中加入数字指纹,有助于检查真实性。

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据新闻报道,2019年9月5日,FacebookCTOMikeSchroepfer发表了博文宣布,Facebook发表了与微软公司和多所大学领导研究检查deeepfakes的方法,并发表了10万美元的比赛,鼓励检查。Deepfakes出生的凶2017年,ID为Deepfakes的网民在Reddit网站上载了一系列类似的视频,之后上载了一系列类似的视频最后,Reddit官方封锁了Deepfakes。作为背叛,Deepfakes也免费发表了改变脸部视频的AI代码,从那以后,Deepfakes的视频像病毒一样蔓延到世界,明星和政治家都有可能改变脸部。

由于人们对这项技术的反感,Deepfakes在一定程度上受到谴责。Deepfakes虽然不经常被用作戏剧模仿录像,人们也没有受伤,但是如果经常出现在政党竞选领域的话,可能会另当别论——专家的反应,在2020年美国总统选举之前,可能不会出现更多关于政客的Deeepfakes假新闻。

目前,美国还没有引起根本政治结果的Deepfakes换了脸的录像,最近在网上流传了关于劣质美国众议院议长的NancyPelosi的录像带,录像带中NancyPelosi的演说人为降速,使她看起来混乱,产生了负面影响。更重要的是,该技术的成本越来越低。网上有一些团队正在开发和制作非常简单的Deepfakes视频市场。

甚至在YouTube上载指导教程,教用手制作Deepfakes视频,支付一定费用的自助服务网站前几天,在朋友圈的交换中,appZAO大幅度降低了人们感受到这个技术的门槛。不需要p的图技术,不需要代码科学知识,不需要专业设备,只需要一部手机,一张照片,就能慢慢分解脸部视频的效果细致,动作简洁。

另外,用户上载自己的照片,同意该软件的用户协议和隐私协议,肖像权的隐私可能面临很大的风险。大家拾柴火焰的高度就像开篇一样,对Deepfakes的不良影响,很多机构已经开始行动了。

Facebook早已引领学术和企业两个领域的力量,联合研究以低成本检测Deepfakes视频的方法。(公共编号:)项目参与者包括康奈尔科技校区、麻省理工学院、牛津大学、伯克利大学等非营利性研究组织的PartnershiponAI也参与其中,该组织的成员包括谷歌、苹果、亚马逊、IBM等大型科技公司。

发表

Facebook的声明中支持来自多所大学的教授,其中纽约州立大学的工程和应用科学学院的吕思伟教授说:虽然Deepfakes的视频看起来很细致,但是不是照相机捕获的现实事件,而是用算法分解的有前景的新方法可以找到和减少Deepfakes的危害影响,在视频素材中加入数字指纹,有助于检查真实性。此外,解决问题还需要技术人员、政府机构、媒体、公司和在线用户共同努力。Facebook作为项目的一部分,还投入了1000万美元开始比赛,比赛从2019年底开始,到2020年春天结束,预计还有一个排行榜来审定Deeepfakes的检查系统的能力。也许开始比赛是明智的,鼓励研究者和业馀爱好者寻找解决办法。

然而,与所有关于人工智能的问题一样,Deepfakes的视频测试也涉及大量数据和培训。因此,Facebook也不会委托研究人员分解细致的Deepfakes内容,通过这些内容分解数据集,以便检测工具的效果。与此同时,Facebook也回答说,这些视频邀请收费演员参加,用于用户的数据。

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这些视频数据也将于今年10月举行。国际计算机视觉会议将进行可行性测试,并于12月在温哥华举行的NeurIPS会议期间公开发布,以便参加者采访。抑制Deepfakes的道阻,尽管Facebook很有信心,但是想解决Deepfakes的问题也不容易。

Facebook首席技术官——Mike。当他拒绝接受记者采访时,人们有很多方法可以检测Deeepfakes的视频,如视频中的一些奇怪的阴影形态和不自然的视觉效果。但是,随着Deepfakes背后的技术迅速发展,检查也变得更加困难。

据了解,一些研究人员正在建立一个通过数字水印检测视频或图像真实性的系统。然而,Deepfakes控制技术的快速发展使Deepfakes控制视频制作人和检测人员进行了军备竞赛。纽约大学坦登学校计算机工程助理教授,SiddharthGarg回答说:这就像猫鼠游戏,如果设计了Deepfakes的检测器,就会给黑客新的模拟器进行反测试。

此外,从检测系统本身来看,当一个系统已经完成完整的视频时,显然有必要从假视频中找到变化,从而检测到Deeepfakes视频。然而,如果演员故意录制视频并处理它,那么对于人工智能系统来说,这个视频是一个完整的视频,没有可以参考的标准,也找不到不存在的问题。MikeSchroepfer回答说,Facebooker已经尝试了各种各样的检查方法,但希望这次比赛能产生更加精致的方法。

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值得一提的是,Deepfakes最初被用作以女演员为对象的色情内容,但Faebook在其声明中帮助了7名学术嘉宾对Deeepfakes的评论,其中还没有包括女性。这在Twitter上引起了普遍的讨论。

总而言之,我们需要看到学术领域和企业领导一起研究和解决问题。Deepfakes涉及的问题并不令人愉快。

尽管人们在这条路上不会看到挑战和困难,但正如Facebook所说,这次的行动是进入了有意义的一步。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。

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