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- 來(lái)源: 新智元
- 日期: 2019-09-09
文章摘自公眾號新智元，發(fā)布于2019.09.09
【新智元導讀】近日，Facebook宣布啟動(dòng)一項“Deepfake視頻檢測挑戰賽”，壕擲1000萬(wàn)美元，懸賞能夠最好地檢測出利用Deepfake技術(shù)制造的假視頻，包括微軟、MIT、牛津大學(xué)，加州大學(xué)伯克利分校等業(yè)界學(xué)界聯(lián)合支持。
科學(xué)家們終于要“以 AI 攻 AI”了。
Facebook宣布了一項名為Deepfake Detection Challenge（DFDC）的挑戰賽，壕擲1000萬(wàn)美元，懸賞能夠最好地檢測出利用Deepfake技術(shù)制造的假視頻。
該項競賽合作伙伴包括微軟、康奈爾理工，麻省理工學(xué)院，牛津大學(xué)，加州大學(xué)伯克利分校，馬里蘭大學(xué)等，Facebook還將針對挑戰賽發(fā)布一個(gè)新數據集。
Facebook的首席技術(shù)官Mike Schroepfer表示，挑戰的目標是“創(chuàng )造出每個(gè)人都可以使用的技術(shù)，以便更好地檢測AI何時(shí)被用來(lái)改變視頻以誤導觀(guān)眾。”
Deepfake檢測挑戰賽將包括一個(gè)數據集和排行榜，以及撥款和獎勵，以刺激行業(yè)創(chuàng )造新的方式來(lái)檢測和防止通過(guò)AI操縱的媒體被用來(lái)誤導他人。
講真，要是當初知道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) (CNN) 會(huì )催生 DeepFake，我們還要不要發(fā)表 CNN？
他說(shuō)：“假設在上世紀 80 年代那時(shí)我們能夠預見(jiàn) CNN 的這些負面影響，我們該不該把 CNN 模型保密不公開(kāi)呢？”
LeCun最后的結論是，就算自己不開(kāi)源，CNN (或者類(lèi)似的東西) 還是會(huì )被其他人發(fā)明出來(lái) (實(shí)際上，有些人可以說(shuō)差不多已經(jīng)做到了)。
既然已經(jīng)開(kāi)源，并且已經(jīng)導致了負面影響，思考如何阻止和對抗這些負面影響更有價(jià)值。
這次，Facebook投入了超過(guò)1000萬(wàn)美元來(lái)資助這項全行業(yè)的努力。
為了確保數據集和挑戰參數的質(zhì)量，這些參數最初將在今年10月的國際計算機視覺(jué)會(huì )議（ICCV）上通過(guò)有針對性的技術(shù)工作會(huì )議進(jìn)行測試。
完整的數據集發(fā)布和DFDC發(fā)布將于今年12月召開(kāi)的神經(jīng)信息處理系統會(huì )議（NeurIPS）上發(fā)布。Facebook也將參與挑戰，但不接受任何經(jīng)濟獎勵。
Facebook的這項挑戰賽得到了學(xué)術(shù)界的支持。
“為了從信息時(shí)代走向知識時(shí)代，我們必須更好地區分真實(shí)與虛假，獎勵可信內容而不是不受信任的內容，并教育下一代成為更好的數字公民。這需要全面投資，包括產(chǎn)業(yè)/大學(xué)/非政府組織的研究工作，以開(kāi)發(fā)和實(shí)施能夠快速準確地確定哪些內容是真實(shí)的技術(shù)。”
Facebook的合作伙伴包括微軟、康奈爾理工，麻省理工學(xué)院，牛津大學(xué)，加州大學(xué)伯克利分校，馬里蘭大學(xué)等。
Deepfake盛行，扎克伯格、美國眾議院議長(cháng)紛紛躺槍
DFDC并非Facebook第一次與Deepfake打交道。今年5月，藝術(shù)家Bill Posters做了一個(gè)馬克·扎克伯格的Deepfake視頻，以回應Facebook關(guān)于操縱圖像和數據使用的政策。
在這段合成視頻中，“扎克伯格”說(shuō)：“試想一下：一個(gè)人完全控制著(zhù)數十億人被盜的數據，掌握著(zhù)他們所有的秘密、生活和未來(lái)。這都要歸咎于Spectre漏洞。它讓我明白，誰(shuí)控制了數據，誰(shuí)就控制了未來(lái)。”
視頻中的“扎克伯格”，無(wú)論從相貌聲音，還是穿著(zhù)打扮，都跟真的扎克伯格幾乎沒(méi)有差別。他能眨眼，會(huì )做手勢，口型和畫(huà)外音高度吻合。乍看之下，幾乎找不到破綻，只是聲音有些奇怪。
最初的真實(shí)視頻來(lái)自于扎克伯格在2017年9月發(fā)表的關(guān)于俄羅斯干預美國大選的講話(huà)。而Deepfake視頻是使用CannyAI的視頻對話(huà)替換（VDR）技術(shù)創(chuàng )建的。
而在此之前，Facebook決定對一則關(guān)于美國眾議院議長(cháng)Nancy Pelosi的虛假視頻暫時(shí)擱置不處理。在這段剪輯過(guò)的視頻里，Pelosi聽(tīng)起來(lái)像醉酒后說(shuō)話(huà)，視頻很快在Instagram平臺上瘋狂傳播。
按照 Facebook 的官方回應，Pelosi的視頻“沒(méi)有違反平臺的政策，因為所有人都可以自由表達自己（的想法），如果有第三方事實(shí)檢測工具認定視頻是假的，視頻就會(huì )被打上標簽，提醒用戶(hù)注意其真實(shí)性，而且還會(huì )在推送中降低權重。”
不久之后，Facebook的公共政策主管Neil Potts在國會(huì )前作證說(shuō)，若扎克伯格的虛假視頻出現在公司平臺上，Facebook也會(huì )遵循同樣的政策。
隨著(zhù)換臉APP“ZAO”的火爆，人們無(wú)需技術(shù)背景便可創(chuàng )造假視頻，一方面帶來(lái)了娛樂(lè )，而更多的是帶來(lái)了風(fēng)險。
在DARPA組織的一次Deepfake相關(guān)的討論會(huì )上，達特茅斯大學(xué)計算機科學(xué)教授Hany Farid表達了擔憂(yōu)：“Deepfake可能讓好萊塢級別的特效造假變得大眾化，并可能導致大量以假亂真的騙局。”
Farid舉了個(gè)可怕的例子：“假如有人制作了一段視頻，特朗普在視頻中說(shuō)’我已經(jīng)對朝鮮發(fā)射了核武器’，這段視頻迅速傳播，在有人意識到它是假的之前，我們的世界可能已將發(fā)生了全面的核毀滅。”
他說(shuō)：“我不是故意引發(fā)恐慌或夸大其詞，但我認為，目前這并非完全不可能。”
我們現在處在一個(gè)真假難辨的時(shí)代，如果不用技術(shù)手段對Deepfake視頻進(jìn)行檢測、管制，后果將不堪設想，這也是為什么我們需要像DFDC這樣的挑戰賽來(lái)推動(dòng)技術(shù)向善、AI向善。
以 AI 攻 AI：DAPRA、伯克利開(kāi)發(fā)反換臉刑偵工具
有“換臉”就有“反換臉”，越來(lái)越多的研究人員在努力尋找準確識別 Deepfake 的假視頻的方法。
最迫切希望攻破Deepfake的是美國國防部DAPRA，他們發(fā)起Media Forensics項目(簡(jiǎn)稱(chēng)MediFor)，資助研發(fā)一系列自動(dòng)化工具來(lái)辨識被ps的圖片、Deepfake偽造的視頻、等等。
他們的第一個(gè)成果是一款“反換臉”AI刑偵工具，主要由紐約州立大學(xué)奧爾巴尼分校的研究人員開(kāi)發(fā)技術(shù)，通過(guò)有效地預測眼睛的狀態(tài)，準確率達到 99%。
研究人員發(fā)現，Deepfake假視頻里的人物極少眨眼，甚至不會(huì )眨眼，因為它們都是使用睜眼的照片進(jìn)行訓練的。利用這些細微的線(xiàn)索，可以檢測出圖像或視頻中的臉是真實(shí)的還是 AI 生成的。
早期的 Deepfake 生成的假視頻缺陷明顯，比如人物說(shuō)話(huà)時(shí)從不眨眼，現在這個(gè)缺陷已被修復
然而，這一工具來(lái)不及實(shí)用化就被宣告無(wú)效了——早期的Deepfake視頻遠遠算不上完美，存在各種容易發(fā)現的缺陷，比如不眨眼。但 Deepfake 技術(shù)的發(fā)展速度非常驚人，假視頻中人物從不眨眼的缺陷很快得到了改善，生成的假視頻變得越來(lái)越逼真可信。
最近，來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校和南加州大學(xué)的研究人員在“以AI攻AI”的這場(chǎng)戰斗中開(kāi)發(fā)了出了新的武器，可以更加準確地識別偽造的視頻。研究人員利用前總統奧巴馬的現有視頻，使用類(lèi)似的過(guò)程來(lái)創(chuàng )建假視頻，訓練 AI 來(lái)尋找每個(gè)人的 “軟性生物識別” 標簽。
在實(shí)驗中，這款新的 AI 準確發(fā)現偽造視頻的幾率達到了 92%，實(shí)驗對象包括使用多種技術(shù)創(chuàng )建的假視頻，以及由于視頻文件被過(guò)度壓縮導致圖像質(zhì)量下降的視頻。
不過(guò)，研究人員也發(fā)現，該方法的適用性容易受到人們說(shuō)話(huà)的不同背景的影響（直面鏡頭正式講話(huà)，與不看鏡頭的現場(chǎng)采訪(fǎng)），解決這些局限仍需要更多的研究。
現在，Facebook、微軟、MIT、UC伯克利等業(yè)界和學(xué)校聯(lián)合發(fā)起的這項Deepfake 檢測挑戰賽，無(wú)疑將進(jìn)一步推進(jìn)“反換臉”的進(jìn)步，有興趣的同學(xué)快去參與。
【新智元導讀】近日，Facebook宣布啟動(dòng)一項“Deepfake視頻檢測挑戰賽”，壕擲1000萬(wàn)美元，懸賞能夠最好地檢測出利用Deepfake技術(shù)制造的假視頻，包括微軟、MIT、牛津大學(xué)，加州大學(xué)伯克利分校等業(yè)界學(xué)界聯(lián)合支持。
科學(xué)家們終于要“以 AI 攻 AI”了。
Facebook宣布了一項名為Deepfake Detection Challenge（DFDC）的挑戰賽，壕擲1000萬(wàn)美元，懸賞能夠最好地檢測出利用Deepfake技術(shù)制造的假視頻。
該項競賽合作伙伴包括微軟、康奈爾理工，麻省理工學(xué)院，牛津大學(xué)，加州大學(xué)伯克利分校，馬里蘭大學(xué)等，Facebook還將針對挑戰賽發(fā)布一個(gè)新數據集。
Facebook的首席技術(shù)官Mike Schroepfer表示，挑戰的目標是“創(chuàng )造出每個(gè)人都可以使用的技術(shù)，以便更好地檢測AI何時(shí)被用來(lái)改變視頻以誤導觀(guān)眾。”
Deepfake檢測挑戰賽將包括一個(gè)數據集和排行榜，以及撥款和獎勵，以刺激行業(yè)創(chuàng )造新的方式來(lái)檢測和防止通過(guò)AI操縱的媒體被用來(lái)誤導他人。
懸賞1000萬(wàn)美元，挑戰賽獲學(xué)界支持
Yann LeCun 曾在 Twitter 上提問(wèn)：講真，要是當初知道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) (CNN) 會(huì )催生 DeepFake，我們還要不要發(fā)表 CNN？
他說(shuō)：“假設在上世紀 80 年代那時(shí)我們能夠預見(jiàn) CNN 的這些負面影響，我們該不該把 CNN 模型保密不公開(kāi)呢？”
LeCun最后的結論是，就算自己不開(kāi)源，CNN (或者類(lèi)似的東西) 還是會(huì )被其他人發(fā)明出來(lái) (實(shí)際上，有些人可以說(shuō)差不多已經(jīng)做到了)。
既然已經(jīng)開(kāi)源，并且已經(jīng)導致了負面影響，思考如何阻止和對抗這些負面影響更有價(jià)值。
這次，Facebook投入了超過(guò)1000萬(wàn)美元來(lái)資助這項全行業(yè)的努力。
為了確保數據集和挑戰參數的質(zhì)量，這些參數最初將在今年10月的國際計算機視覺(jué)會(huì )議（ICCV）上通過(guò)有針對性的技術(shù)工作會(huì )議進(jìn)行測試。
完整的數據集發(fā)布和DFDC發(fā)布將于今年12月召開(kāi)的神經(jīng)信息處理系統會(huì )議（NeurIPS）上發(fā)布。Facebook也將參與挑戰，但不接受任何經(jīng)濟獎勵。
Facebook的這項挑戰賽得到了學(xué)術(shù)界的支持。
“為了從信息時(shí)代走向知識時(shí)代，我們必須更好地區分真實(shí)與虛假，獎勵可信內容而不是不受信任的內容，并教育下一代成為更好的數字公民。這需要全面投資，包括產(chǎn)業(yè)/大學(xué)/非政府組織的研究工作，以開(kāi)發(fā)和實(shí)施能夠快速準確地確定哪些內容是真實(shí)的技術(shù)。”
- Hany Farid
加州大學(xué)伯克利分校電氣工程與計算機科學(xué)系教授
“自從有了攝影，人們就開(kāi)始操縱圖像。但現在幾乎所有人都可以創(chuàng )造并將假圖片、假視頻傳遞給大眾。本次比賽的目標是建立人工智能系統，能夠檢測出篡改圖像中的細微缺陷，并揭露其對現實(shí)的欺詐性表現。”
加州大學(xué)伯克利分校電氣工程與計算機科學(xué)系教授
- Antonio Torralba
MIT電氣工程與計算機科學(xué)教授
根據DFDC網(wǎng)站的說(shuō)法，這項挑戰將持續到2020年。將使用“一種測試機制來(lái)選擇獲勝者，該機制使團隊能夠根據我們創(chuàng )始合作伙伴的一個(gè)或多個(gè)黑盒測試集對其模型的有效性進(jìn)行評分。” MIT電氣工程與計算機科學(xué)教授
Facebook的合作伙伴包括微軟、康奈爾理工，麻省理工學(xué)院，牛津大學(xué)，加州大學(xué)伯克利分校，馬里蘭大學(xué)等。
Deepfake盛行，扎克伯格、美國眾議院議長(cháng)紛紛躺槍
DFDC并非Facebook第一次與Deepfake打交道。今年5月，藝術(shù)家Bill Posters做了一個(gè)馬克·扎克伯格的Deepfake視頻，以回應Facebook關(guān)于操縱圖像和數據使用的政策。
在這段合成視頻中，“扎克伯格”說(shuō)：“試想一下：一個(gè)人完全控制著(zhù)數十億人被盜的數據，掌握著(zhù)他們所有的秘密、生活和未來(lái)。這都要歸咎于Spectre漏洞。它讓我明白，誰(shuí)控制了數據，誰(shuí)就控制了未來(lái)。”
視頻中的“扎克伯格”，無(wú)論從相貌聲音，還是穿著(zhù)打扮，都跟真的扎克伯格幾乎沒(méi)有差別。他能眨眼，會(huì )做手勢，口型和畫(huà)外音高度吻合。乍看之下，幾乎找不到破綻，只是聲音有些奇怪。
最初的真實(shí)視頻來(lái)自于扎克伯格在2017年9月發(fā)表的關(guān)于俄羅斯干預美國大選的講話(huà)。而Deepfake視頻是使用CannyAI的視頻對話(huà)替換（VDR）技術(shù)創(chuàng )建的。
而在此之前，Facebook決定對一則關(guān)于美國眾議院議長(cháng)Nancy Pelosi的虛假視頻暫時(shí)擱置不處理。在這段剪輯過(guò)的視頻里，Pelosi聽(tīng)起來(lái)像醉酒后說(shuō)話(huà)，視頻很快在Instagram平臺上瘋狂傳播。
按照 Facebook 的官方回應，Pelosi的視頻“沒(méi)有違反平臺的政策，因為所有人都可以自由表達自己（的想法），如果有第三方事實(shí)檢測工具認定視頻是假的，視頻就會(huì )被打上標簽，提醒用戶(hù)注意其真實(shí)性，而且還會(huì )在推送中降低權重。”
不久之后，Facebook的公共政策主管Neil Potts在國會(huì )前作證說(shuō)，若扎克伯格的虛假視頻出現在公司平臺上，Facebook也會(huì )遵循同樣的政策。
隨著(zhù)換臉APP“ZAO”的火爆，人們無(wú)需技術(shù)背景便可創(chuàng )造假視頻，一方面帶來(lái)了娛樂(lè )，而更多的是帶來(lái)了風(fēng)險。
換臉APP“ZAO”
最壞的情況是，有人擔心，如果不加以控制，Deepfake系統可能會(huì )被惡意用來(lái)欺騙政府和人民，甚至引發(fā)國際沖突。在DARPA組織的一次Deepfake相關(guān)的討論會(huì )上，達特茅斯大學(xué)計算機科學(xué)教授Hany Farid表達了擔憂(yōu)：“Deepfake可能讓好萊塢級別的特效造假變得大眾化，并可能導致大量以假亂真的騙局。”
Farid舉了個(gè)可怕的例子：“假如有人制作了一段視頻，特朗普在視頻中說(shuō)’我已經(jīng)對朝鮮發(fā)射了核武器’，這段視頻迅速傳播，在有人意識到它是假的之前，我們的世界可能已將發(fā)生了全面的核毀滅。”
他說(shuō)：“我不是故意引發(fā)恐慌或夸大其詞，但我認為，目前這并非完全不可能。”
我們現在處在一個(gè)真假難辨的時(shí)代，如果不用技術(shù)手段對Deepfake視頻進(jìn)行檢測、管制，后果將不堪設想，這也是為什么我們需要像DFDC這樣的挑戰賽來(lái)推動(dòng)技術(shù)向善、AI向善。
以 AI 攻 AI：DAPRA、伯克利開(kāi)發(fā)反換臉刑偵工具
有“換臉”就有“反換臉”，越來(lái)越多的研究人員在努力尋找準確識別 Deepfake 的假視頻的方法。
最迫切希望攻破Deepfake的是美國國防部DAPRA，他們發(fā)起Media Forensics項目(簡(jiǎn)稱(chēng)MediFor)，資助研發(fā)一系列自動(dòng)化工具來(lái)辨識被ps的圖片、Deepfake偽造的視頻、等等。
他們的第一個(gè)成果是一款“反換臉”AI刑偵工具，主要由紐約州立大學(xué)奧爾巴尼分校的研究人員開(kāi)發(fā)技術(shù)，通過(guò)有效地預測眼睛的狀態(tài)，準確率達到 99%。
研究人員發(fā)現，Deepfake假視頻里的人物極少眨眼，甚至不會(huì )眨眼，因為它們都是使用睜眼的照片進(jìn)行訓練的。利用這些細微的線(xiàn)索，可以檢測出圖像或視頻中的臉是真實(shí)的還是 AI 生成的。
早期的 Deepfake 生成的假視頻缺陷明顯，比如人物說(shuō)話(huà)時(shí)從不眨眼，現在這個(gè)缺陷已被修復
然而，這一工具來(lái)不及實(shí)用化就被宣告無(wú)效了——早期的Deepfake視頻遠遠算不上完美，存在各種容易發(fā)現的缺陷，比如不眨眼。但 Deepfake 技術(shù)的發(fā)展速度非常驚人，假視頻中人物從不眨眼的缺陷很快得到了改善，生成的假視頻變得越來(lái)越逼真可信。
最近，來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校和南加州大學(xué)的研究人員在“以AI攻AI”的這場(chǎng)戰斗中開(kāi)發(fā)了出了新的武器，可以更加準確地識別偽造的視頻。研究人員利用前總統奧巴馬的現有視頻，使用類(lèi)似的過(guò)程來(lái)創(chuàng )建假視頻，訓練 AI 來(lái)尋找每個(gè)人的 “軟性生物識別” 標簽。
圖 2. 從上到下依次是原始視頻，嘴唇同步 Deepfake 假視頻、喜劇模仿視頻、換臉 Deepfake 和木偶大師 deepfake 的 10 秒視頻剪輯的五個(gè)示例幀。
這聽(tīng)起來(lái)很復雜，其實(shí)并不陌生。每當我們開(kāi)口說(shuō)話(huà)時(shí)，都會(huì )以微妙但獨特的方式來(lái)移動(dòng)身體，我們的頭、手、眼睛甚至嘴唇都會(huì )產(chǎn)生這樣的運動(dòng)。這一切都是在潛意識里完成的，你沒(méi)有意識到你的身體正在做這件事，大腦也沒(méi)有立刻意識到身體其他部位的運動(dòng)發(fā)生在何時(shí)，但從結果上看，這是目前 Deepfake 在創(chuàng )造假視頻時(shí)的時(shí)候沒(méi)有考慮到的因素。在實(shí)驗中，這款新的 AI 準確發(fā)現偽造視頻的幾率達到了 92%，實(shí)驗對象包括使用多種技術(shù)創(chuàng )建的假視頻，以及由于視頻文件被過(guò)度壓縮導致圖像質(zhì)量下降的視頻。
不過(guò)，研究人員也發(fā)現，該方法的適用性容易受到人們說(shuō)話(huà)的不同背景的影響（直面鏡頭正式講話(huà)，與不看鏡頭的現場(chǎng)采訪(fǎng)），解決這些局限仍需要更多的研究。
現在，Facebook、微軟、MIT、UC伯克利等業(yè)界和學(xué)校聯(lián)合發(fā)起的這項Deepfake 檢測挑戰賽，無(wú)疑將進(jìn)一步推進(jìn)“反換臉”的進(jìn)步，有興趣的同學(xué)快去參與。
企業(yè)文化
東莞佰和的企業(yè)文化：佰和智能科技伴您終身，幸福健康每一家
公司戰略：用專(zhuān)業(yè)AI技術(shù)、腸道菌群技術(shù)和免疫食品技術(shù)建立老年智能健康服務(wù)平臺
宗旨：做中國優(yōu)秀的將人工智能技術(shù)應用在老年人群和老年癡呆人群的專(zhuān)業(yè)公司
公司愿景：創(chuàng )建和發(fā)展中國領(lǐng)先的老年癡呆、老人智能健康服務(wù)平臺
公司的核心價(jià)值觀(guān)：以人為本、開(kāi)放、自由、平等、創(chuàng )新、奉獻，人人都是企業(yè)的主人
公司的服務(wù)目標：通過(guò)使用佰和的產(chǎn)品，讓老年癡呆患者和老人過(guò)有尊嚴的晚年生活
社會(huì )責任：減輕國家、社會(huì )、家庭的負擔，減輕護工的壓力，提高老年癡呆患者生活質(zhì)量
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