GettyImages 1021681352 a356d9b475884936987ab5a82e0c4d48

Tärkeimmät oppimispisteet

  • Deep Nostalgia on uusi ohjelma, jonka avulla voit animoida vanhoja valokuvia.
  • Tekniikka osoittaa, kuinka helppoa on tehdä videoita ihmisistä, jotka tekevät asioita, joita he eivät ole tehneet oikeassa elämässä.
  • Deep fake -tekniikka on jo niin edistynyt, että on vaikea sanoa, onko video todellinen vai tietokoneella luotu, asiantuntija sanoo.
Varo uusia ohjelmistoja, jotka voivat luoda niin sanottuja «syviä väärennöksiä», joissa voidaan simuloida videoita oikeista ihmisistä, asiantuntijat varoittavat. MyHeritage-yhtiön julkaisema Deep Nostalgia on trendissä sosiaalisessa mediassa, ja käyttäjät herättävät henkiin kuuluisista säveltäjistä kuolleisiin sukulaisiin. Ohjelmisto herättää ristiriitaisia ​​reaktioita: jotkut ihmiset ovat tyytyväisiä luomuksiin ja toiset pitävät niitä pelottavilta. Tekniikka osoittaa, kuinka helppoa on tehdä videoita ihmisistä, jotka tekevät asioita, joita he eivät ole tehneet oikeassa elämässä. «Deepfake-teknologiasta on tulossa kehittyneempää ja vaarallisempaa», SRI Internationalin puheteknologian ja tutkimuksen (STAR) laboratorion apulaisjohtaja Aaron Lawson sanoi sähköpostihaastattelussa. «Tämä johtuu osittain tekoälyn luonteesta. Vaikka «perinteinen» tekniikka vaatii ihmisen aikaa ja energiaa kehittyäkseen, tekoäly voi oppia itsestään. Mutta tekoälyn kyky kehittää itseään on kaksiteräinen miekka», Lawson jatkoi. «Jos tekoäly on tehty tekemään hyvää, hienoa. Mutta kun tekoäly on suunniteltu johonkin pahaan, kuten syvään väärennökseen, vaara on ennennäkemätön.»

Ohjelmisto herättää valokuvat eloon

Sukututkimussivusto MyHeritage esitteli animaatiomoottorin viime kuussa. Deep Nostalgiana tunnetun tekniikan avulla käyttäjät voivat animoida valokuvia MyHeritage-verkkosivuston kautta. D-ID-niminen yritys suunnitteli MyHeritagelle algoritmeja, jotka jäljittelevät digitaalisesti ihmisten kasvojen liikettä. Ohjelmisto soveltaa eleitä valokuviin ja säätää kasvojen ilmeet liikkumaan ihmisten kasvojen tapaan, MyHeritage-verkkosivuston mukaan. Deep Nostalgia osoittaa, että syväväärennösteknologia on tulossa helpommin saavutettavaksi, sanoi Kansasin osavaltion yliopiston tietojenkäsittelytieteen professori Lior Shamir sähköpostihaastattelussa. Se etenee nopeasti ja jopa eliminoi hienovaraiset erot väärennetyn ja oikean videon ja äänen välillä. «Myös reaaliaikaista syväväärennöstä on edistytty merkittävästi, mikä tarkoittaa, että videoviestinnässä luodaan vakuuttavia syväväärennösvideoita», Shamir sanoi. «Voit esimerkiksi pitää Zoom-kokouksen yhden henkilön kanssa samalla kun näet ja kuulet täysin toisen henkilön äänen.» Myös kielipohjaisia ​​syväväärennöksiä on yhä enemmän, Stevens Institute of Technologyn Stevens Institute for Artificial Intelligence -instituutin johtaja Jason Corso sanoi sähköpostihaastattelussa. «Syvän väärennetyn tekstin kokonaisten kappaleiden luominen tiettyä esityslistaa varten on melko vaikeaa, mutta nykyaikaiset edistysaskeleet syvän luonnollisen kielen käsittelyssä tekevät sen mahdolliseksi», hän lisäsi.

Kuinka tunnistaa syvä väärennös

Vaikka syvän väärennösten tunnistustekniikka on vielä lapsenkengissään, on olemassa muutamia tapoja havaita se, Corso sanoi aloittaen suusta. «Suun sisäpuolen ulkonäön vaihtelu puhuttaessa on erittäin suurta, mikä vaikeuttaa vakuuttavaa animaatiota», Corso selittää. Se voidaan tehdä, mutta se on vaikeampaa kuin muu pää. Huomaa, että Deep Nostalgia -videot eivät näytä, että valokuva voi sanoa «rakastan sinua» tai jokin muu lause syvän väärennösluomisen aikana. vaatii avauksen ja sulkemisen suuhun, mikä on erittäin vaikeaa luoda syvää väärennöstä.» Haamukuvaus on toinen lahja, Corso lisäsi. Jos näet epäselvyyttä pään reunojen ympärillä, se johtuu «lähdekuvassa saatavilla olevista nopeasta liikkeestä tai rajoitetuista pikseleistä. Korva voi kadota osittain tilapäisesti tai hiukset voivat sumentua paikasta, jota et odottanutkaan», hän sanoi. Voit myös etsiä värien vaihtelua, kun yrität havaita syvän väärennetyn videon, kuten terävän viivan kasvojen poikki, jonka toisella puolella on tummat värit ja toisella vaaleammat värit. «Tietokonealgoritmit voivat usein havaita nämä vääristymät», Shamir sanoo. «Mutta syväväärennösalgoritmit kehittyvät nopeasti. Väistämättä tarvitaan tiukkoja lakeja suojaamaan syväväärennöksiltä ja niiden aiheuttamalta vahingolta.»

Por Markus