Ki Deepfake veidai su astronominiais metodais
Ki Deepfake veidai su astronominiais metodais
Tyrėjai grįžta prie metodų nuo astronomijos iki kompiuterio sugeneruoto -kurios iš pirmo žvilgsnio gali atrodyti identiškos tikroms nuotraukoms.
Išanalizavę veidų, kurie paprastai naudojami tiriant tolimas galaktikas, vaizdus, astronomai gali išmatuoti, kaip žmogaus akys atspindi šviesą, o tai gali parodyti vaizdo manipuliacijos požymius.
"Tai nėra panacėja, nes turime klaidingai teigiamų ir klaidingai neigiamų rezultatų",-sako Kevinas Pimbablas, Duomenų mokslo, dirbtinio intelekto ir modeliavimo centro direktorius Korpuso universitete, JK. Liepos 15 d. Karališkosios astronomijos draugijos nacionaliniame astronomijos susirinkime jis pristatė tyrimus. "Tačiau šis tyrimas siūlo galimą svarbų žingsnį į priekį, kad būtų galima pridėti prie testų, kuriuos galima panaudoti norint išsiaiškinti, ar paveikslėlis yra tikras, ar netikras."
išreikštos nuotraukos
skatina dirbtinį intelektą (AI), vis sunkiau padaryti skirtumą tarp tikrų nuotraukų, vaizdo įrašų ir garso įrašų bei Atpažins algoritmai . Giluminiaifaktai pakeičia asmens ar apylinkių ypatybes su kitais ir gali priversti atrodyti taip, kaip pasakė asmenys ar darė tai, ko jie nepadarė. Authorities warn that this technology militarizes and to spread misinformation, Pavyzdžiui, rinkimų metu .
Tikrosios nuotraukos turėtų turėti „nuoseklią fiziką“, paaiškina Pimbablet, „kad atspindžiai, kuriuos jie mato kairiajame akies obuolyje, turėtų būti labai panašūs, jei nebūtinai identiški, kaip ir dešinės akies apmąstymai“. Skirtumai yra subtilūs, todėl tyrėjai naudojo metodus, kurie buvo sukurti siekiant analizuoti šviesą astronominiuose vaizduose.
Dar nepaskelbtas darbas sudarė adejumoke Owolabi magistro darbo pagrindą. „Owolabi“, „Hull“ universiteto duomenų mokslininkas Vėliau suklastota vaizdų generatoriumi. Pasiskirstymas apie galaktikų paveikslėlius
Palygindamas žmogaus akių apmąstymus, Owolabi sugebėjo teisingai numatyti apie 70% laiko, ar vaizdas buvo netikras. Galų gale tyrėjai nustatė, kad „Gini“ indeksas yra geresnis nei CAS sistema, kad būtų galima numatyti, ar vaizdas buvo manipuliuojamas. Brantas Robertsonas, Kalifornijos universiteto, Santa Kruzo, astrofizikas sveikina tyrimus. "Tačiau jei galite apskaičiuoti vertę, kuri kiekybiškai įvertina, kaip gali atsirasti realiai gilumos vaizdas, taip pat galite išmokyti AI modelį, kad sukurtumėte dar geresnius giluminiusfakius, optimizuodami šią vertę", - perspėja jis. Zhiwu Huang, AI tyrėjas iš Sautamptono universiteto, JK, sako, kad jo paties tyrimai nenustatė jokių nenuoseklių šviesos modelių „Deepfake“ vaizdų akyse. Tačiau „nors konkretus nenuoseklių atspindžių naudojimo akių kampe technika gali būti neplačiai naudojama, tokie metodai galėtų būti naudingi analizuojant subtilias anomalijas apšvietimo, šešėlių ir atspindžių skirtingose vaizdo dalyse“, - sako jis. "Fizinių šviesos savybių neatitikimų atpažinimas galėtų papildyti esamus metodus ir pagerinti bendrą gilesnių letenų tikslumą."