ディープフェイク (deepfake、DF) は、印象的ではありますが、悪意のある目的で使用されることが多いテクノロジの つであり、その人気は高まっています。 企業は何年もの間、改ざんされたビデオから実際のビデオを識別する方法に取り組んできましたが、Intel の新しいソリューションは最も効果的で革新的なものの つに見えます。
通常、誰かの顔と声を別の人に重ね合わせるディープフェイクは、有名な女優の顔をポルノスターの体に追加するために使用される技術を使用したビデオをアダルト Web サイトが禁止し始めた数年前に注目を集め始めました。
それ以来、DF-videos はますます完璧になりました。 ユーザーが友人の顔をムービーに挿入できるようにするアプリはたくさんあり、AI が古い写真に命を吹き込み、若いバージョンの俳優を生き返らせるのを見てきました。
婦人服をデジタルでキャプチャするように設計されたアプリもありました。 しかし、最大の懸念は、ディープフェイクが誤った情報の拡散にどのようにつながったかということです。ウクライナのヴォロディミル・ゼレンスキー大統領の逮捕に関する偽のビデオが、今年初めにソーシャル ネットワークで流布されました。
を含む組織 Facebook、国防総省、Adobe、および Google は、ディープフェイクを検出するように設計されたツールを作成しました。 しかし、FakeCatcher という適切な名前の Intel と Intel Labs のバージョンは、血流分析という独自のアプローチを使用しています。
インテルのプラットフォームは、ビデオ ファイルの特徴を調べる方法を使用する代わりに、深層学習を使用して、静脈を流れる血液によって引き起こされる顔の微妙な色の変化、フォトプレチスモグラフィー (PPG) と呼ばれるプロセスを分析します。
FakeCatcher は、画像のピクセル内の血流を分析し、いくつかのフレームからの信号を調査します。 次に、署名を分類子に渡します。 分類器は、特定のビデオが本物か偽物かを判断します。 Intel は、視線ベースの検出と組み合わせると、この技術はビデオが本物かどうかを数ミリ秒以内に最大 96% の精度で判断できると主張しています。 同社は、プラットフォームがスケーラブルな第 3 世代 Xeon プロセッサを使用し、最大 72 の同時検出スレッドをサポートし、Web インターフェイスを介して動作すると付け加えました。
このような高精度のリアルタイム ソリューションは、偽情報に対するオンライン戦争に大きな違いをもたらす可能性があります。 一方で、作成者がシステムをだまそうとするため、ディープ フェイクがよりリアルになることもあります。
ウクライナがロシアの侵略者と戦うのを助けることができます。 これを行う最善の方法は、ウクライナ軍に資金を寄付することです。 セーブライフ または公式ページから NBU.
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