深度學習是一個充滿希望的新領域,而由深度學習或所謂 “Deepfake” 驅動的圖像和視頻篡改則代表着該領域奇怪和可怕的一面。如果我們要打擊這些令人毛骨悚然的創作,我們將需要以火攻火,以毒攻毒;Facebook、微軟和很多其他公司正在聯合起來,以幫助開發能夠偵測 Deepfake 的機器學習技術,而他們希望你也能參與進來。儘管這仍然是一種新現象,但我們可以說正處在一場偵測方法對抗生成方法的軍備競賽之中。現在經常都有 Deepfake 的内容出現,它們看上去越來越逼真,儘管這些内容大多數時候無傷大雅,但你的面孔被人嫁接到性愛影像中的可能性是確實存在的,而很多名人已經不幸淪陷了。Facebook、微軟以及多所大學院校(包括牛津大學、加州大學伯克利分校以及麻省理工學院)共同組成了技術行業聯盟 Partnership On AI。作為這個聯盟的一份子,Facebook 正在致力於透過更好的偵測技術來打擊對 Deepfake 的濫用。Facebook 首席技術官邁克·斯科洛普夫(Mike Schroepfer)在周三的媒體電話會議上表示:“人工智能領域最有趣的進展發生在數據集有明確基准時,可供研究人員進行探究。” 用於物體識别的數據集可能是數百萬張普通物體的圖像,用於語音轉錄的數據集則可能是數小時不同類型的語音,但我們沒有這樣的數據集用於偵測 Deepfake。在今年早些時候 TechCrunch 擧辦的機器人和人工智能活動上,我曾與嘉賓討論過這個挑戰,視頻如下:幸運的是,Facebook 計畫投入約 1000 萬美元的資源來發起 Deepfake 偵測挑戰賽(Deepfake Detection Challenge)。“創建這些數據集可能具有挑戰,因為我們需要確保參與其中的所有人都清楚這件事並給予同意,這樣他們就不會對數據集被使用感到意外。” 斯科洛普夫繼續道。而由於大多數 Deepfake 内容都是在未得到任何知情同意情況下制作的,所以把它們用於研究是非常不妥的。因此,Facebook 及其合作夥伴開始在憑空制作一些 Deepfake 内容。斯科洛普夫表示:“我們需要一個源視頻數據集,然後是一個可以映射到其上的個人數據集。然後,我們的工程人員花費時間利用最新最先進的 Deepfake 技術來生成經過篡改的視頻,構成數據集的一部分。”雖然你完全有理由認為 Facebook 會利用自己平臺的數據來做這件事,但事實並非如此,他們花錢請來了演員。這個數據集將提供給感興趣的各方,他們將能構建解決方案並對其進行測試,並將結果放在一個排行榜上。到了某個時候,Facebook 將發放現金獎勵,但具體細節現在還不清楚。如果一切顺利的話,這將在學者和研究人員之間激發激烈的競爭。“我們需要研究界在一個開放的環境中充分參與,以開發能夠偵測和緩解多媒體内容篡改不良影響的方法和系統。” 馬里蘭大學的拉瑪·切拉帕(Rama Chellappa)在一份新聞稿中表示,“透過開放一個包含真實媒體和篡改媒體的大型數據庫,這項挑戰賽將激發並為研究界賦能,讓他們共同應對這一迫在眉睫的危機。”Facebook 計畫在今年 10 月的國際計算機視覺大會(ICCV)上對數據集進行初步測試,而數據集正式上線則定於今年 12 月的神經資訊處理系統大會(NeurIPS)。翻譯:王燦均(@何無魚)Facebook is making its own deepfakes and offering prizes for detecting them


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