La nouvelle technologie d’intelligence artificielle de Facebook n’identifie pas seulement les Deepfakes, elle peut également donner des indices sur leur origine / Digital Information World


Les vidéos et les images créées par l’intelligence artificielle (IA) sont devenues très populaires et cela peut également créer de graves problèmes, car vous pouvez créer de fausses vidéos et manipuler des images de tout type pour mettre quiconque en difficulté. Deepfakes utilise des modèles d’apprentissage en profondeur pour créer des photos, des vidéos et des événements fictifs. De nos jours, les deepfakes semblent si réalistes qu’il devient très difficile d’identifier la vraie image de la fausse avec un œil humain normal, par conséquent, l’équipe d’IA de Facebook a créé un modèle en collaboration avec un groupe de l’Université d’État du Michigan qui a la capacité de identifier non seulement l’image ou les vidéos fabriquées, mais il peut même en retracer l’origine.

La dernière technologie de Facebook vérifie les ressemblances à partir d’une compilation d’ensembles de données deepfakes pour savoir s’ils ont une base commune, à la recherche d’un modèle distinctif tel que de petites taches de bruit ou des bizarreries mineures dans la gamme de couleurs d’une photo. En repérant les petites empreintes des doigts sur la photo, le nouveau modèle d’IA est capable de distinguer les détails de la façon dont le réseau impartial qui a produit la photo a été inventé, comme la taille du prototype et la façon dont il a été préparé.

Les experts ont expérimenté la technologie d’IA sur la plate-forme Facebook en travaillant sur les données d’environ 100 000 fausses images créées par 100 créateurs divers réalisant un millier de clichés chacun. L’objectif était d’utiliser quelques images pour rendre la technologie de l’IA suffisamment compétente pendant que le reste des images était détenu, puis elle a été montrée à la technologie en tant qu’image avec des inventeurs non identifiés et d’où ils ont créé. Les experts travaillant sur cette expérience ont répudié la précision de l’évaluation de l’intelligence artificielle lors du test, mais ils ont assuré qu’ils faisaient de leur mieux pour améliorer encore la technologie, ce qui peut aider les modérateurs de la plate-forme à détecter le contenu faux correspondant. .

L’auteur de deepfakes se demande à quel point la technologie sera efficace au-delà de l’environnement du laboratoire, face à de fausses images sur Internet sauvage. L’auteur a ajouté que les fausses images identifiées étaient basées sur la base de données des résumés, puis organisées en laboratoire. Il est toujours possible que les créateurs créent de nombreuses vidéos et images réalistes qui peuvent contourner le système. Les experts n’avaient pas d’autres données de recherche pour pouvoir comparer leurs résultats avec eux, mais ils savent qu’ils ont fait fonctionner ce système de manière bien meilleure qu’auparavant.

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