Новый инструмент определяет рекордные 82% deepfake-видео

Новейший инструмент описывает 82% deepfake-видео. Может быть, его введут на Facebook, где он будет помечать материалы как «плохие».

В сентябре 2019 года Facebook запустила Deepfake Detection Challenge (DFDC) — конкурс на разработку автономных алгоритмических систем для обнаружения deepfakе-видео. Сейчас платформа поведала о самых успешных наработках — например, модель фаворита конкурса смогла найти поддельные материалы в рекордных 82% случаев.

Facebook издержала на конкурс около 10 млн баксов и наняла наиболее 3,5 тыс. актеров для сотворения тыщ видеороликов. Исследователи специально делали видео отвратительного свойства, но с лицами узнаваемых людей. Иная часть подборки стопроцентно состояла из deepfake-видео, которые они взяли из YouTube и остальных платформ.

Потом компания передала эти наборы данных исследователям. часть из их не была deepfake-видео — они только скорректировали частоту кадров и свойство, добавили накладки на изображения. Набор также включал в себя «неглубокие поддельные видео», которые метод мог упустить.

В социальной сети добавили, что в конкурсе приняли роль 2 тыс. участников, которые представили 35 тыс. моделей. Самые плохие из их имели точность только 50% (инженеры Facebook растолковали, что «это чуток лучше, чем совершенно никчемно»). Другие модели же достигали точности в 80%, при этом их учили только несколько месяцев.

«Если честно, я был весьма разочарован тем, сколько времени и энергии умные исследователи вкладывают в создание подделок. Они могут нанести вред без соразмерных инвестиций в способы обнаружения и борьбы с их нехорошим внедрением, — заявил технический директор Facebook Майк Шроепфер. — Мы попробовали создать упор на инструменты и технологии, которые посодействуют нам биться с ними не только лишь на нашей платформе».

Читать также:

— Женская яйцеклетка умеет «выбирать» сперматозоиды: ее носительница здесь ни при чем

— Астрологи отыскали планетку, похожую на землю. Она вращается вокруг звезды, похожей на солнце

— Ученые нашли невосприимчивых к COVID-19 людей

Источник