Facebook的Deepfake检测挑战赛产生了可喜的早期结果

发布时间:2020-06-15 16:17:57 【来源:

数字化面部交换视频(称为Deepfake)不会走开,但是如果平台希望能够关注它们,则需要首先找到它们。这样做是Facebook的目标去年发起了“ Deepfake检测挑战”。经过几个月的比赛,获胜者不断涌现,他们……比猜测要好。这是一个开始!

自从上一两年出现以来,深造已从为AI会议创建的利基玩具发展到易于下载的软件,任何人都可以使用它来创建令人信服的公众人物假冒视频。

Facebook首席技术官Mike Schroepfer在新闻界的电话中说:“我已经下载了Deepfake生成器,只需双击它们,它们就可以在Windows框上运行-没什么可检测的。”

这很可能是第一个选举年,恶意行为者试图使用以此方式生成的候选人的虚假视频来影响政治对话。鉴于Facebook在公众舆论中的地位position可危,因此走出这一点非常符合他们的利益。

比赛从去年开始,一个全新的Deepfake镜头数据库首次亮相。在那之前,研究人员几乎没有玩过,只有少数中等大小的操纵视频集,但是却没有像评估和改进计算机视觉算法之类的庞大数据集那样玩。

Facebook支付了3500个演员录制数千个视频的费用,其中每个视频都是原始视频和一本深造的视频。还进行了许多其他的“干扰因素”修改,以迫使希望发现假货的任何算法都要注意以下重要部分:脸部。

来自世界各地的研究人员参加了会议,提交了成千上万的模型,试图确定视频是否为假货。这里有六个视频,其中三个是深造的。你能分辨出哪一个吗?(答案在帖子的底部。)

最初,这些算法并不比偶然性好。但是经过多次迭代和一些巧妙的调整,他们在识别假货方面的准确性达到了80%以上。不幸的是,当部署在未提供研究人员的保留视频集上时,最高准确度约为65%。

这比掷硬币好,但幅度不大。幸运的是,这是人们所期望的,并且结果实际上是非常有希望的。在人工智能研究中,最艰难的步骤是从无到有–从此变得越来越好。但是找出问题甚至可以通过人工智能解决是一个很大的步骤。竞争似乎表明可以做到。

一个重要的注意事项是,Facebook创建的数据集被故意设计成比其他数据集更具代表性和包容性,而不仅仅是更大。毕竟,人工智能仅与进入其中的数据一样好,并且在人工智能中发现的偏差通常可以追溯到数据集中的偏差。

“如果您的训练集在真实人物的外观上没有适当的差异,那么您的模型将不会对此具有代表性。我认为我们要竭尽全力确保此数据集具有代表性。” Schroepfer说。

我问是否不太可能将任何组或类型的面孔或情况识别为假的或真实的,但施罗普弗不确定。在回答我有关数据集中表示形式的问题时,团队的声明如下:

在创建DFDC数据集时,我们考虑了许多因素,重要的是要在多个维度上具有代表性,包括自我确定的年龄,性别和种族。检测技术需要为所有人服务,因此重要的是我们的数据可以代表挑战。

获胜的模型将被开源,以促使该行业的其他部分采取行动,但是Facebook正在开发自己的Deepfake检测产品,Schropfer表示不会共享。问题的对抗性质(坏人从好人身上学到东西,并从根本上调整他们的做法),这意味着告诉每个人到底在做什么以防止深造,这可能适得其反。

(深层伪造检测图像的答案:1、4和6是真实的; 2、3和5是深层伪造的。)

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