Новий інструмент визначає 82% deepfake-відео. Можливо, його впровадять на Facebook, де він буде позначати матеріали як «неякісний».
У вересні 2019 року Facebook запустила Deepfake Detection Challenge (DFDC) — конкурс на розробку автономних алгоритмічних систем для виявлення deepfakе-відео. Тепер платформа розповіла про найбільш вдалі напрацювання — наприклад, модель переможця конкурсу змогла визначити підроблені матеріали до рекордних 82% випадків.
Facebook витратила на конкурс близько 10 млн доларів і найняла понад 3,5 тис. акторів для створення тисяч відеороликів. Дослідники спеціально робили відео поганої якості, але з обличчями відомих людей. Інша частина вибірки повністю складалася з deepfake-відео, які вони взяли з YouTube та інших платформ.
Потім компанія передала ці набори даних дослідникам. Частина з них не була deepfake-відео — вони лише скорегували частоту кадрів і якість, додали накладки на зображення. Набір також містив «неглибокі підроблені відео», які алгоритм міг упустити.
У соціальній мережі додали, що в конкурсі взяли участь 2 тис. учасників, які представили 35 тис. моделей. Найневдаліші з них мали точність лише 50% (інженери Facebook пояснили, що «це трохи краще, ніж зовсім марно»). Інші моделі ж досягали точності у 80%, причому їх навчали лише кілька місяців.
Натхнення: hightech.fm