Informática

O Facebook lançou um banco de dados de 100.000 deepfakes para ensinar à IA como identificá-los

As empresas de mídia social estão preocupadas que os deepfakes possam em breve inundar seus sites. Mas detectá-los automaticamente é difícil. Para resolver o problema, o Facebook quer usar a IA para ajudar a combater as falsificações geradas pela IA.

Para treinar as IAs para identificar vídeos manipulados, está lançando o maior conjunto de dados já feito de deepfakes⁠ – mais de 100.000 clipes produzidos usando 3.426 atores e uma variedade de técnicas de troca de face existentes.

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O Facebook também anunciou o vencedor do seu Deepfake Detection Challenge, no qual 2.114 participantes enviaram cerca de 35.000 modelos treinados em seu conjunto de dados.

O melhor modelo, desenvolvido por Selim Seferbekov, engenheiro de aprendizado de máquina da empresa de mapeamento Mapbox, foi capaz de detectar se um vídeo era um deepfake com 65% de precisão quando testado em um conjunto de 10.000 clipes inéditos, incluindo uma mistura de novos vídeos. gerados pelo Facebook e os existentes retirados da internet.

Para tornar as coisas mais difíceis, o conjunto de treinamento e o conjunto de testes incluem vídeos que podem confundir um sistema de detecção, como pessoas dando tutoriais de maquiagem e vídeos que foram aprimorados ao colar texto e formas nos rostos dos alto-falantes, alterar a resolução ou orientação e diminuindo a velocidade.

Em vez de aprender técnicas forenses, como procurar impressões digitais nos pixels de um vídeo deixado para trás pelo processo de geração do deepfake, as cinco principais entradas parecem ter aprendido a identificar quando algo parecia “errado”, como um humano poderia fazer.

Para fazer isso, todos os vencedores usaram um novo tipo de rede neural convolucional (CNN), desenvolvida por pesquisadores do Google no ano passado, chamada EfficientNets.

As CNNs são comumente usadas para analisar imagens e são boas na detecção de rostos ou no reconhecimento de objetos. Melhorar sua precisão além de um certo ponto pode exigir um ajuste fino ad hoc.

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As EfficientNets fornecem uma maneira mais estruturada de ajustar, facilitando o desenvolvimento de modelos mais precisos. Mas não é claro exatamente o que os leva a superar outras redes neurais nessa tarefa, diz Seferbekov.

O Facebook não planeja usar nenhum dos modelos vencedores em seu site. Por um lado, a precisão de 65% ainda não é boa o suficiente para ser útil.

Alguns modelos atingiram mais de 80% de precisão com os dados de treinamento, mas isso caiu quando confrontados com clipes invisíveis. Generalizar para novos vídeos, que podem incluir rostos diferentes trocados usando técnicas diferentes, é a parte mais difícil do desafio, diz Seferbekov.

Fonte: Technologyreview

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