Intelは、ビデオがディープフェイク技術を使用しているかどうかをリアルタイムで検出できるAIモデルを開発したと主張している.
FakeCatcher は、チップ製造の巨人によって、ミリ秒単位で結果を返すことができ、96% の精度があると主張されています。
があった 懸念 近年、AI アルゴリズムを使用して人の偽の映像を生成する、いわゆるディープフェイク ビデオをめぐって. 主な懸念は、政治家や有名人が発言したり、実際に言ったり行ったりしていないことを行っているように見せるために使用される可能性があることに集中しています.
「ディープフェイク動画は今やどこにでもあります。 おそらくすでにそれらを見たことがあるでしょう。 有名人が実際にやったことのないことをしたり言ったりするビデオです」と、Intel Labs のスタッフ研究科学者である Ilke Demir 氏は述べています。 そして、それは有名人だけに影響を与えているわけではありません。 一般市民 被害者です。
チップメーカーによると、一部の深層学習ベースの検出器は、生のビデオ データを分析して、それが偽物であることを識別する明確な兆候を見つけようとします。 対照的に、FakeCatcher は別のアプローチを採用しており、被写体が本物であることを示す視覚的な手がかりを得るために実際のビデオを分析します。
これには、全身に血液を送り出す心臓からの血流によるビデオのピクセルの微妙な色の変化が含まれます。 これらの血流信号は顔全体から収集され、アルゴリズムがこれらを時空間マップに変換し、ディープラーニング モデルがビデオが本物かどうかを検出できるようにすると Intel は述べています。 一部の検出ツールでは、分析のために動画コンテンツをアップロードする必要があり、結果が出るまで何時間も待つ必要があります。
しかし、十分な時間とリソースがあれば、偽のビデオを作成する動機を持つ人なら誰でも FakeCatcher をだますアルゴリズムを開発できる可能性があると想像することは不可能ではありません。
Intel は、ディープ ラーニング モデルを最適化するための OpenVINO オープンソース ツールキットや、リアルタイムの画像やビデオを処理するための OpenCV など、FakeCatcher の開発に独自のテクノロジを当然ながら幅広く活用しています。 開発チームはまた、Open Visual Cloud プラットフォームを使用して、Intel の Xeon スケーラブル プロセッサ向けの統合ソフトウェア スタックを提供しました。 FakeCatcher ソフトウェアは、第 72 世代 Xeon スケーラブル プロセッサで最大 3 の異なる検出ストリームを同時に実行できます。
Intel によると、FakeCatcher には、ユーザーが有害なディープフェイク ビデオをソーシャル メディアにアップロードするのを防止したり、報道機関が操作されたコンテンツの放送を回避したりするのを支援するなど、いくつかの潜在的な使用例があります。 ®
