Uzman “Kusursuz Gerçek” Derin Sahteciliklerin 6 Ay İçinde Gelmeyeceklerini Söylüyor

İnanılmaz ancak tartışmalı Derin Sahtecilikler, derin sinir ağları tarafından değiştirilen veya oluşturulan görüntüler ve videolar, yakın gelecekte hem daha etkileyici hem de daha tartışmalı hale gelecekler, Güney Kaliforniya Üniversitesi’nde Görüntü ve Grafik Laboratuvarı Direktörü Hao Li’ye göre. Li, bir bilgisayar görüşü ve Derin Sahtecilik uzmanıdır ve CNBC ile yaptığı recent bir röportajda, “kusursuz gerçek” Derin Sahteciliklerin altı ay içinde gelmeyeceğini söyledi.

Li, çoğu Derin Sahteciliğin hala gerçek gözle tanınabileceğini açıkladı ve daha ikna edici Derin Sahteciliklerin bile gerçekçi görünmeleri için yaratıcının önemli çaba sarf etmesi gerektiğini belirtti. Ancak Li, altı ay içinde kusursuz gerçek görünen Derin Sahteciliklerin ortaya çıkacağına ikna oldu, çünkü algoritmalar daha da gelişiyor.

Li, ilk olarak son derece ikna edici Derin Sahteciliklerin daha yaygın hale gelmesinin iki ila üç yıl süreceğini düşünmüştü ve bu tahmini Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nde düzenlenen bir konferansta yapmıştı. Ancak Li, zaman çizelgesini,最近 Çin uygulaması Zao ve Derin Sahtecilik teknolojisi ile ilgili diğer recent gelişmelerin ortaya çıkması之后 değiştirdi. Li, CNBC’ye açıkladı ki, gerçekçi Derin Sahtecilikler oluşturmak için gereken yöntemler daha çok şu an kullanılan yöntemlerdir ve gerçekçi Derin Sahtecilikler oluşturmak için gereken ana bileşen daha fazla eğitim verisidir.

Li ve onun araştırma arkadaşları, son derece ikna edici Derin Sahteciliklerin gelmesini bekleyerek Derin Sahtecilik algılama teknolojisi üzerinde çalışmışlardır. Li ve onun arkadaşları, zoals Hany Farid, Kaliforniya Üniversitesi Berkeley’den, state of the art Derin Sahtecilik algoritmaları ile deneysel çalışmalarda bulunmuşlardır, bu teknolojinin nasıl çalıştığını anlamak için.

Li, CNBC’ye açıkladı:

“Derin Sahtecilikleri tespit etmek istiyorsanız, sınırlarını da görmelisiniz. Son derece gerçekçi şeyleri tespit edebilecek A.I. çerçeveleri oluşturmak istiyorsanız, bu tür teknolojiler ile eğitilmeleri gerekir, bu nedenle onları tespit etmek imkansızdır, eğer nasıl çalıştıklarını bilmiyorsanız.”

Li ve onun arkadaşları, Derin Sahteciliklerin potansiyel sorunları ve tehlikeleri nedeniyle Derin Sahtecilik tespit araçları oluşturmak için çalışmışlardır. Li ve arkadaşları, Derin Sahteciliklerin olası etkileri konusunda endişe duyan ve onlara karşı önlemler geliştirmeye intéresseli diğer A.I. araştırmacılarından uzak değildir.

Recently, Facebook (META ) MIT, Microsoft ve Oxford Üniversitesi ile birlikte Derin Sahtecilik Tespit Çağıtı (MSFT ) oluşturmak için ortak bir işbirliği başlattı, bu amaçla oluşturulan araçlar açık kaynaklı ve şirketler, medya organizasyonları ve hükümetler tarafından kullanılabilir. Bu arada, Güney Kaliforniya Üniversitesi Bilgi Bilimleri Enstitüsü’nden araştırmacılar, yaklaşık %96 doğruluk payı ile sahte videoları ayırt edebilen bir dizi algoritma oluşturdular.

Ancak Li, Derin Sahteciliklerin sorunlu olan tarafının teknoloji kendisi değil, nasıl kullanıldığı olduğunu açıkladı. Li, Derin Sahtecilik teknolojisinin eğlence ve moda endüstrileri gibi beberapa meşru kullanım alanları olduğunu belirtti.

Derin Sahtecilik teknikleri, gizli yüzleri olan kişilerin yüz ifadelerini kopyalamak için kullanılmıştır. Araştırmacılar, orijinal görüntüdeki bir konuyla aynı ifadeye sahip tamamen yeni bir yüz oluşturmak için Generative Adversarial Networks kullanmışlardır. Norveç Bilim ve Teknoloji Üniversitesi tarafından geliştirilen teknikler, hassas kişilerle yapılan röportajlarda yüz ifadelerini gizli tutmak için kullanılabilir, örneğin ihbarcılar. Bir başkası, gizlilik ihtiyacı olan kişinin yüz ifadesini okuyabilmesi için bir yerine kullanabilir, ancak kişinin yüz ifadesi hala okunabilir.

Derin Sahtecilik teknolojisinin gelişmesi ile birlikte, Derin Sahteciliklerin meşru kullanım alanları da artacaktır. Ancak tehlike de artacaktır ve bu nedenle Li ve diğerlerinin Derin Sahtecilikleri tespit etme konusundaki çalışmaları daha da önemli hale gelecektir.