Deepfake to imponująca technologia, choć często wykorzystywana do niecnych celów. Firmy od lat pracują nad sposobami odróżnienia prawdziwego wideo od zmienionego, a nowe rozwiązanie Intela wydaje być się jednym z najbardziej skutecznych oraz innowacyjnych.
Deepfakes, które zazwyczaj obejmują nakładanie czyjejś twarzy i głosu na inną osobę, zaczęły zdobywać uwagę kilka lat temu, gdy witryny dla dorosłych zaczęły blokować filmy, które wykorzystywały technikę dodawania twarzy znanych aktorek do ciał gwiazd porno.
Od tego czasu filmy DF stają się coraz bardziej zaawansowane. Istnieje wiele aplikacji, które pozwalają użytkownikom wstawiać twarze przyjaciół do filmów, a także widzieliśmy proces oparty na sztucznej inteligencji, który przywraca do życia stare zdjęcia i umieszcza młode wersje aktorów z powrotem na ekranie. Albo też na odwrót – wizualnie postarza aktora, jak choćby Chrisa Hemswortha w nowym serialu Limitless, którego producentem jest Darren Aronofsky.
Oprócz tego, że służy do tworzenia fałszywych revenge porn, jest również wykorzystywana przez oszustów ubiegających się o pracę zdalną. Pojawiła się też aplikacja poświęcona cyfrowemu usuwaniu damskich ubrań. Największym problemem jest jednak to, jak deepfake doprowadził do rozprzestrzeniania dezinformacji – na początku tego roku w mediach społecznościowych rozpowszechniono fałszywe wideo przedstawiające kapitulację prezydenta Ukrainy Wołodymyra Zełenskiego.
Organizacje, w tym Facebook, Departament Obrony Stanów Zjednoczonych, Adobe i Google, stworzyły narzędzia przeznaczone do identyfikacji deepfake’ów. Wersja Intela i Intel Labs, trafnie nazwana FakeCatcher, stosuje unikalne podejście: analizuje przepływ krwi oraz ruch oczu. Coś jak wczesna wersja testu Voighta-Kampffa z Łowcy Androidów.
fot. materiały prasowe
Zamiast korzystać z metody, która bada wideo pod kątem znaków ostrzegawczych, platforma Intela wykorzystuje głębokie uczenie do analizy subtelnych zmian w kolorze twarzy spowodowanych przez krew przepływającą przez żyły, proces zwany fotopletyzmografią lub PPG. Na podobnej zasadzie działają znane nam aż za dobrze pulsoksymetry mierzące nasycenie krwi tlenem.
FakeCatcher analizuje przepływ krwi w pikselach obrazu, bo to coś, czego technologia deepfake jeszcze nie dopracowała, i analizuje sygnały z wielu klatek. Następnie przepuszcza sygnatury przez klasyfikator. Klasyfikator określa, czy dany film jest prawdziwy czy fałszywy.
Intel twierdzi, że tym sposobem w ciągu milisekund i z 96% dokładnością można określić, czy wideo jest prawdziwe. Firma dodała, że platforma wykorzystuje skalowalne procesory Xeon trzeciej generacji z możliwością obsługi do 72 jednoczesnych strumieni detekcji i działa za pośrednictwem interfejsu internetowego.
Rozwiązanie działające w czasie rzeczywistym z tak wysokim wskaźnikiem dokładności może stanowić ogromną różnicę w internetowej wojnie z dezinformacją. Z drugiej strony może też sprawić, że deepfake staną się jeszcze bardziej realistyczne, ponieważ twórcy będą próbować oszukać system.