'Deep Fakes' Moal lami deui Ngajadikeun Géografi

Kahariwang ngeunaan 'palsu jero' mimiti ngalegaan ka daérah sanés, sapertos élmu inpormasi geografis (GIS). Panaliti di Binghamton University ayeuna mimiti ngabéréskeun masalah poténsial ieu. 

Tim éta kalebet Profesor Madya Géografi Chengbin Deng, sareng opat kolega sanésna, kalebet Bo Zhao sareng Yifan Sun di Universitas Washington, sareng Shaozeng Zhang sareng Chunxue Xu di Oregon State University. 

Panalungtikan anyar ieu diterbitkeun dina Kartografi sareng Élmu Émbaran Géografis, judulna "géografi palsu jero? Nalika data geospasial sapatemon Artificial Intelligence. "

Dina kertas, tim ngajajah kumaha gambar satelit palsu tiasa diwangun sareng dideteksi. 

"Jujur, urang sigana anu pangheulana ngakuan masalah poténsial ieu," saur Deng.

Élmu Émbaran Geografis (GIS) sareng GeoAI 

Élmu inpormasi géografis (GIS) dianggo pikeun seueur aplikasi anu béda, kalebet pertahanan nasional sareng kendaraan otonom. Ngaliwatan pamekaran Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI), téknologi AI parantos mangaruhan kana lapangan.

GeoAI ngagunakeun pembelajaran mesin pikeun nimba sareng nganalisis data geospasial. Nanging, GeoAI ogé tiasa dianggo pikeun sinyal GPS palsu, inpormasi lokasi dina média sosial, nyiptakeun foto lingkungan géografis, sareng pikeun rupa-rupa aplikasi bahaya anu sanés.

"Urang kedah ngajaga sadayana ieu saluyu sareng étika. Tapi dina waktos anu sami, urang peneliti ogé kedah merhatikeun sareng milari jalan pikeun ngabédakeun atanapi ngaidentipikasi gambar palsu éta, ”saur Deng. "Kalayan seueur set data, gambar ieu tiasa katingali nyata pikeun panon manusa."

Ngawangun Gambar Palsu

Léngkah munggaran pikeun ngadeteksi gambar anu diwangun sacara artifisial nyaéta ngawangun hiji, ku kituna tim ngandelkeun téknik umum pikeun nyiptakeun palsu anu disebut Cycle-Consistent Adversarial Networks (CycleGAN). CycleGAN mangrupikeun algoritma diajar jero anu teu diawasi anu tiasa nyontoan média sintétik. 

Generative Adversarial Networks (GAN), anu mangrupikeun jinis AI, meryogikeun conto palatihan eusi anu aranjeunna diprogram pikeun ngahasilkeun. Contona, GAN bisa ngahasilkeun eusi pikeun hiji tempat kosong dina peta ku nangtukeun kamungkinan béda.

Panaliti badé ngarobih gambar satelit Tacoma, Washington, sareng aranjeunna nyelapkeun elemen Seattle sareng Beijing bari ngajantenkeun éta katingali realistis. Nanging, para panalungtik ngingetkeun kana tugas sapertos kitu. 

"Éta sanés ngeunaan téknik; Éta ngeunaan kumaha manusa ngagunakeun téknologi," saur Deng. "Kami hoyong nganggo téknologi pikeun anu hadé, sanés pikeun tujuan anu goréng."

Saatos nyiptakeun, tim ngabandingkeun 26 métrik gambar anu béda pikeun nangtukeun naha aya bédana statistik antara gambar anu leres sareng palsu, sareng aranjeunna ngadaptarkeun bédana sapertos dina 20 tina 26 indikator (80%). 

Bedana kaasup warna hateup, dimana warna dina gambar nyata seragam, sedengkeun dina komposit anu mottled. Tim éta ogé mendakan yén gambar satelit palsu éta kirang warni sareng langkung taram, tapi éta ogé ngagaduhan ujung anu langkung seukeut. Numutkeun Deng, bédana gumantung kana input anu dianggo pikeun ngembangkeun palsu.

Panaliti ieu nempatkeun pondasi pikeun padamelan salajengna, anu tiasa ngamungkinkeun para ahli geografi ngalacak sababaraha jinis jaringan saraf pikeun ningali kumaha aranjeunna ngahasilkeun gambar palsu, anu ogé nyababkeun deteksi anu langkung saé. Tim éta nyatakeun yén métode sistematis kedah dikembangkeun pikeun ngadeteksi palsu anu jero sareng pariksa inpormasi anu dipercaya dina widang ieu. 

"Urang sadayana hoyong kaleresan," saur Deng.