Facebook запускает вызов по обнаружению DeepFake

Facebook объединяется с Microsoft и учеными, чтобы создать проблему обнаружения глубоких подделок. Цель задачи состоит в том, чтобы создать технологию, которая может быть использована любым человеком, чтобы определить, когда ИИ был использован для изменения видео, чтобы ввести зрителя в заблуждение.

Об этом Facebook сообщил на главной странице конкурса:

«Противники, создающие поддельный контент, и платформы, которые его находят, соревнуются в чем-то, сравнимом с игрой в шахматы с высокими ставками и быстрым ходом. Ни одна организация не может решить эту проблему самостоятельно. Вот почему мы работаем вместе над постоянной инициативой»

Задача по обнаружению глубоких подделок будет включать в себя набор данных и таблицу лидеров, а также гранты и награды. Полный список организаций, работающих над этой задачей, состоит из Facebook, Партнерства по ИИ, Microsoft и ученых из Корнельского технологического института, Массачусетского технологического института, Оксфордского университета, Калифорнийского университета в Беркли, Университета Мэриленда, Колледж-парка и Университета Олбани-САНИ.

Объявляя о вызове, главный технический директор Facebook Майк Шрепфер сказал::

Методы «Deepfake», которые представляют реалистичные видео, созданные ИИ, на которых реальные люди делают и говорят вымышленные вещи, имеют значительные последствия для определения легитимности информации, представленной в Интернете. Тем не менее, в отрасли нет большого набора данных или эталона для их обнаружения. Мы хотим стимулировать больше исследований и разработок в этой области и обеспечить наличие лучших инструментов с открытым исходным кодом для обнаружения глубоких подделок.

Вызов начнется в конце 2019 года с выпуском набора данных и продлится до конца марта 2020 года.

Как поясняется в видео, анонсирующем вызов, набор данных будет большим и будет состоять из видео актеров, которым заплатили и которые согласились использовать свои видео в качестве основы для видео deepfake. Этот набор данных будет использоваться людьми, участвующими в конкурсе, для обучения своих систем.

Вы можете узнать больше о вызове и о том, как войти на главную страницу Deepfake Detection Challenge.