Deepfake
Новая реальность
private Monom copy(Monom pointer) {
123456Polynom tail = new Polynom(0, 0);
123456Monom polPointer = tail.head;
123456while (pointer != null) {
123456123456if (checkZero(pointer.kf)) {
123456123456tail.add(pointer.p, pointer.kf, polPointer);
123456polPointer = polPointer.next;}
pointer = pointer.next;}
return tail.head.next;}

public double gorner(double x) {
123456Monom h = head;
123456Monom prev = head;
123456Mdouble res = 0;
123456123456Mwhile (h != null) { //пока есть мономы
123456123456Mif (prev.p - h.p <= 1) {
123456Mres = h.kf + x * res;
123456Mprev = h;
h = h.next;

С декабря 2017 года в Google появились запросы по слову DeepFake. Все начиналось вполне прилично: Стэнфордские ученые опубликовали статью о технологии Face2Face и выложили на YouTube фейк-видео с Джорджем Бушем. Мы рассказываем о том, как с тех пор разрослась индустрия, какие есть опасности и как сохранять спокойствие в новой цифровой реальности.
Это достаточно молодая технология, но растёт она бешеными темпами. Согласно исследованию The State of DeepFake 2020, количество дипфейк-видео удваивается каждые 6 месяцев. Если в 2019 году в интернете было доступно 14 тысяч дипфейк-видео, то к 2020 году их стало в 6 раз больше: 85 тысяч видео.
DeepFake – метод создания фейковых изображений с помощью искусственного интеллекта.
Эта технология позволяет заменять лица на видео и генерировать фотографии несуществующих людей.
Это достаточно молодая технология, но растёт она бешеными темпами. Согласно исследованию The State of DeepFake 2020, количество дипфейк-видео удваивается каждые 6 месяцев. Если в 2019 году в интернете было доступно 14 тысяч дипфейк-видео, то к 2020 году их стало в 6 раз больше: 85 тысяч видео.
DeepFake – метод создания фейковых изображений с помощью искусственного интеллекта.
Эта технология позволяет заменять лица на видео и генерировать фотографии несуществующих людей.
от 14K
до 85K
При этом отличить дипфейк от реальной фотографии уже очень трудно. В интернете есть сервис This Person Does Not Exist, который генерирует изображения несуществующих людей, и они пугающе похожи на настоящих.

Попробуйте угадать, какие фото справа
— реальные, а какие созданы искусственным интеллектом.
1.Реальный человек — слева.
Справа — дипфейк.
2.Это два дипфейка. Этих людей не существует, их придумал искусственный интеллект.
Угадать не получается даже у продвинутых пользователей.
В журнале «Код» для начинающих программистов существует рубрика #дипфейкрадар, в рамках которой читателям показывают две фотографии и просят определить, где дипфейк. Несмотря на то, что целевая аудитория журнала — технически подкованные пользователи, правильно отвечают лишь 25%.
Данные
Такая правдоподобность пугает людей.
Согласно опросу Edelman Trust Barometer 2020, 66% опрошенных переживают, что из-за технологий мы перестанем понимать, где реальность, а где — неправда.

Беспокойство пользователи высказывают и в комментариях под популярными дипфейк — видео.
Сейчас в связи с DeepFake существует две реальные проблемы.
Первая — это угроза политическому
имиджу и национальной безопасности.

Например, в ходе выборов в 2020 году в Америке кандидат от демократов сделал шутливый ролик с использованием технологии про своего оппонента — республиканца. Он, якобы, выступил со смешными заявлениями: «Знаете, почему я ненавижу Барака Обаму? Потому что он круче меня. Он такой жесткий, каким я только пытаюсь быть. Я не могу отрастить бороду».
Более зловещие ролики запустила антикоррупционная компания RepresentUs. На одном весьма реалистичный Владимир Путин обсуждал падение демократии в Америке, а на другом — об этом говорил Ким Чен Ын.

Однако сейчас эти кейсы не доставляют серьезных неприятнойстей. Во-первых, сами создатели делают видео очевидно ироничными и не скрывают подделки. Во-вторых, власти владеют технологиями распознавания, о которых мы еще расскажем.
Вторая угроза касается простых людей.
А точнее женщин.
Это распространение порно-контента на основе данных. В 2019 году количество фейк-порно составляло 96% от общей массы дипфейков. Все они включали в себя обработку лишь женских персонажей. Такие события оставляют неприятные последствия в жизни девушек. Например, своей историей поделилась индийская журналистка и активистка Рана Айюб.
В 2018 году она публично выступила с политическими заявлениями и спустя некоторое время видео с её дипфейком разлетелось в сети.
Так заинтересованные лица хотели ограничить её влияние в публичном пространстве. «Я просто не могла выйти на улицу. (...) Люди думали, что теперь они могут делать со мной все, что захотят», — призналась девушка в своём материале.

Реальные решения!
Поскольку «на глаз» определить дипфейк трудно, исследователи разрабатывают алгоритмы, которые обнаруживают подделки.
В сентябре 2019 года Facebook запустила конкурс Deepfake Detection Challenge (DFDC), в рамках которого разработчики создают решения по распознаванию дипфейков с использованием искусственного интеллекта. С каждым месяцем на DFDC присылали всё более точные алгоритмы.

С января по март 2020 года ошибки в предсказании уменьшились на 0,5 единиц. Лучшее решение по итогам DFDC обнаруживала дипфейк с вероятностью 82%. В июне 2020 года соревнование закончилось.

Данные:
С фотографиями всё ещё проще.
В марте 2021 года учёные из США разработали инновационный метод обнаружения дипфейков на изображениях. Новый алгоритм сравнивает свет, отражённый в глазах.
На фотографии реального человека, отражение в двух глазах будет одинаковым, потому что они видят одно
и то же.
Изображения, сгенерированные нейросетями, обычно не могут точно передать это сходство. Точность такого подхода — 94%.
Дипфейки с каждым годом становятся правдоподобнее, но и светлая сторона интернета не спит. Развитие алгоритмов обнаружения дипфейков не позволит подделкам захватить мир.
We Are Cute:)
  • Сабурова Дарина
    Designer
  • Нога София
    Journalist
  • Борисов Андрей
    Journalist