脸书人工智能模型检测深度假视频准确率达到65%

旧金山:由于对其平台上日益增长的伪造或深度造假视频感到震惊,该公司组织了一次深度造假检测挑战,结果不太令人鼓舞,表现最好的模型与现实世界的例子相比,平均准确率达到65.18%。但Facebook表示,这为人工智能社区继续致力于这项艰巨而重要的任务建立了一个新的共享基线。深度假检测挑战赛吸引了2000多名参与者,他们使用为挑战赛创建的独特的新数据集训练和测试了超过35,000个模型。

通过对黑匣子数据集的测试,顶级模型的平均准确率达到了65.18%。去年,Facebook与其他行业领袖和学术专家合作,发起了深度造假检测挑战赛。该社交网站在一份声明中表示:“通过创建和共享包含10万多个视频的独特新数据集,DFDC让来自世界各地的专家聚在一起,对他们的深度假检测模型进行基准测试,尝试新的方法,并相互学习。”今年1月,Facebook宣布了严厉的政策,反对在其平台上传播被操纵的媒体。该公司表示,如果未经清晰度或质量调整而编辑或合成的误导性被操纵的媒体,将予以删除。深度赝品(Deepfakes)指的是伪造视频,让人们看起来在说他们从未做过的事情,比如去年走红的伪造Facebook首席执行官扎克伯格(Zuckerberg)和美国众议院议长南希•佩洛西(Nancy Pelosi)的视频。不符合删除标准的视频仍有资格接受Facebook独立第三方事实核查人员的审查,该机构包括全球50多个合作伙伴,用40多种语言进行事实核查。compaby表示,它还将分享其开放原始数据集计划的细节,这些数据集用于构建Deepfake检测挑战,其中包括超过3500名参与者和38.5天的数据。“这将帮助人工智能研究人员开发新一代和检测方法,以提高该领域的技术水平。”此外,这个数据集将被开放用于人工智能领域的其他研究工作以及deepfakes的工作,”Facebook详细阐述道。

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