Výzkumníci na univerzitě Drexel vyvinuli novou techniku strojového učení, která je schopná identifikovat uměle vytvořená videa, což představuje jedinečné výzvy ve srovnání s detekcí tradičně upravených obrázků. Jejich metoda se zaměřuje na odhalování jemných stop, které zanechávají různé nástroje pro generování umělých videí, což by mohlo být klíčové pro zabránění šíření dezinformací pomocí deepfake.
Tradiční metody detekce selhaly při konfrontaci s videi vytvořenými pomocí nástrojů umělé inteligence, jako je například Sora od OpenAI. S uvědoměním si potřeby vylepšených detekčních schopností tým univerzity využil algoritmus strojového učení, který identifikuje digitální „otisky prstů“ těchto pokročilých tvůrců videí. Tento algoritmus se osvědčuje i proti nástrojům umělé inteligence, které ještě nebyly zveřejněny veřejnosti.
Studie, která bude představena na konferenci IEEE o počítačovém vidění a rozpoznávání vzorů, ukazuje, že jejich model strojového učení je velmi přesný – s detekčními rychlostmi až 98 % – po minimálním vystavení se novým videím generátorů umělé inteligence.
Obavy z možného zneužití umělé inteligence k vytváření klamných videí se zvýšily od doby, kdy OpenAI zveřejnila svá videa vytvořená umělou inteligencí dříve letos. Výrazně realistické vizuální prvky, které vznikají z jednoduchých textových podnětů, ilustrují rostoucí schopnosti umělé inteligence.
Matthew Stamm, Ph.D., docent na univerzitě Drexel a ředitel Laboratoře multimédií a informační bezpečnosti, zdůrazňuje naléhavost ve stírání těch, kteří by mohli využívat umělou inteligenci pro klamné účely. S desetiletými zkušenostmi svého týmu v detekci digitální manipulace vyvinuli sofistikované nástroje schopné rozeznat úpravy médií analýzou odchylek na minutové úrovni.
Tato inovace znamená významný pokrok v boji proti deepfake. Přípravou na zvládnutí uměle vytvořených videí přispívá výzkum univerzity Drexel k zajišťování integrity médií v dynamicky se rozvíjející digitální krajině.
Zde jsou další relevantní skutečnosti, důležité otázky spolu s jejich odpověďmi, hlavní výzvy nebo kontroverze a výhody a nevýhody související s tématem detekce deepfake pomocí umělé inteligence, inspirované zaměřením na „Posílení důvěry v média: Výzkumníci na Drexel University vyvíjejí AI k detekci deepfake“.
Další relevantní skutečnosti:
– Technologie deepfake využívá umělou inteligenci a strojové učení k vytváření falešných videí a zvukových záznamů, které působí reálně.
– Termín „deepfake“ pochází z kombinace slov „deep learning“ a „fake“, což odráží použité techniky hlubokého učení při vytváření padělaných médií.
– Deepfakes byly použity k vytváření falešných pornografických videí celebrit, pomstářské pornografie, falešných zpráv a kachny, stejně jako pro zábavu a satiru.
– Jak deepfakes stále více získávají na sofistikaci, představují větší hrozbu pro osobní soukromí, bezpečnost a demokracii.
– Různá odvětví, jako politika, právo či žurnalistika, stále více potřebují pokročilé nástroje pro identifikaci deepfake k ochraně před dezinformacemi.
Důležité otázky a odpovědi:
– O: Proč je důležité vyvíjet technologie pro detekci deepfake?
O: Je nezbytné detekovat deepfake pro udržení integrity informací, pro zabránění dezinformací a ochranu jednotlivců před pomluvou a zásahy do soukromí.
– O: Jak fungují nástroje pro detekci deepfake?
O: Nástroje pro detekci deepfake obvykle analyzují různé aspekty souborů médií, hledají nesrovnalosti nebo artefakty, které by mohly naznačovat manipulaci, jako jsou nepravidelnosti v pixelech, neobvyklé mrkání nebo nesrovnalosti ve světle.
Klíčové výzvy nebo kontroverze:
– Jednou z hlavních výzev v detekci deepfake je neustálý vývoj technologií deepfake, což z něj činí nekonečný závod mezi tvůrci a detektory.
– Používání deepfake v politice může vyvolat značné kontroverze a může ovlivnit volby nebo mezinárodní vztahy na základě falešných reprezentací politiků.
Výhody a nevýhody:
– Výhody:
– Vylepšené nástroje detekce zvyšují důvěryhodnost a důvěryhodnost médií.
– Mohou chránit před atakou na osobnost a narušením soukromí.
– Včasná detekce deepfake pomáhá zabránit šíření dezinformací a jejím negativním dopadům na společnost.
– Nevýhody:
– Systémy AI detekce mohou také mít falešné pozitiva, obviňující autentická média z padělků.
– Mohou existovat přetrvávající problémy se soukromím ohledně použití AI k prozkoumání obsahu médií.
– Pokročilé systémy detekce by mohly být potenciálně zpětně inženýrovány k vytvoření ještě sofistikovanějších deepfake.
Související odkazy:
– Pro více informací o uměle vytvořených médiích a etických aspektech navštivte OpenAI
– Chcete-li se dozvědět více o multimediálních a informačních bezpečnostech, můžete zkoumat IEEE