القائمة القائمة

يعيد "تحدي الكشف عن التزييف العميق" الخاص بـ Facebook بيانات مثيرة للقلق

مع اقتراب الانتخابات الرئاسية الأمريكية لعام 2020 ، يتعين على مواقع التواصل الاجتماعي الاستعداد للهجوم الحتمي للخطاب السياسي ، ويتصدر الكشف عن المحتوى التشهيري جدول الأعمال.

إذا كنت مواكبة مع Thred ، فهذا بالتأكيد ولن تكون أول مرة تسمع فيها عن تقنية التزييف العميق. بدأت تقنية التلاعب بالوجه بالذكاء الاصطناعي مع الميمات غير الضارة لنيكولاس كيج منذ عدة سنوات ، لكنها تطورت ببطء إلى سلاح خطير على الإنترنت يمكن أن يهدد نزاهة الديمقراطية الحديثة.

تم استخدامه في الأصل لملء subreddits بتقليد المشاهير المسلية. سرعان ما بدأ تطبيق التكنولوجيا في الخطب الرئاسية والتجمعات الانتخابية والدعاية السياسية التي أصبحت فيروسي عبر الإنترنت. فجأة ، يمكن استخدام تقنية التزييف العميق لنشر المعلومات الخاطئة على نطاق عالمي ، وعرض شخصيات من العالم الحقيقي تعلن عن أشياء لم يقل أبدًا. سرعان ما أصبحت أدلة الفيديو الموثوقة شيئًا من الماضي - وكان على وسائل التواصل الاجتماعي مواكبة ذلك.

سواء كنا نتحدث عن تطبيقات جديدة على الهواتف أو المزيد من البرامج السرية ، أصبح إنشاء تقنية التزييف العميق أسهل ويصعب اكتشافها. المواقع التي من المرجح أن تضم مثل هذا المحتوى ، مثل Facebook ، تتحمل الآن مسؤولية مواكبة التطورات الجديدة في deepfakes من أجل ضمان عدم بقائها على الإنترنت.

كيف يتعامل Facebook مع مشكلة التزييف العميق؟

بعد تداعيات قضيتين بارزتين على منصتها - تشويه سمعة المتحدث الديمقراطي نانسي بيلوسي والسيد زوكربيرج بنفسه - دعا Facebook المستخدمين في أواخر عام 2019 للمساعدة في تعزيز جهود الكشف المزيفة العميقة عبر `` تحدٍ '' عام.

أولئك الذين شاركوا حصلوا على 100,000 مقطع قصير يحتوي على لقطات من 3000 ممثل وظفتهم Facebook. من هذا التجمع ، تم تكليف المشاركين بتحديد العينات التي تم العبث بها بواسطة Facebook باستخدام خوارزميات الكشف التلقائي المخصصة الخاصة بهم.

بعد مرور عام تقريبًا ، حصلنا أخيرًا على ملف النتائج من هذه الاختبارات المسجلة. قام 2000 مشارك باختبار خوارزمياتهم (كان معظم المتقدمين من صناعة التكنولوجيا أو لديهم خلفيات أكاديمية) ، وحصلت العينة الأكثر نجاحًا على معدل اكتشاف مذهل بلغ 82٪. بالنظر إلى العديد من المآثر الرقمية التي تدخل في عمليات التزييف العميقة اليوم ؛ تمويه وتعديلات معدل الإطارات والتراكبات ، على سبيل المثال لا الحصر ... عليك أن تقول أن هذه عائد واعد حقًا.

الفائز في التحدي ، سليم سيفربكوف ، حصل على 500,000 دولار ، ثم تم تكليفه بتأليب خوارزميته الفائزة على مجموعة بيانات `` الصندوق الأسود '' المليئة بأكثر الأشكال تعقيدًا من الخداع المزيف العميق المعروف لخبراء الذكاء الاصطناعي. بمجرد الانتهاء من النتيجة ودمجها مع النتائج السابقة ، ظهر متوسط ​​إجمالي م 65٪.


هل يجب أن تكون هذه النتائج مصدر قلق للفيسبوك؟

تسلط هذه الدراسة الضوء على مدى صعوبة اكتشاف التزييف العميق في البرية. بعد كل شيء ، تعني الطبيعة التكيفية للذكاء الاصطناعي أنه بمجرد إغلاق عمليات استغلال الثغرات الحالية ، قد تظهر ثغرات جديدة بسرعة وتعود إلى المربع الأول. إنها لعبة القط والفأر المحبطة التي لا تنتهي أبدًا.

ومع ذلك ، فإن الباحثين على Facebook واثقون من أن البيانات التي تم جمعها من هذا الاختبار ستثبت أنها لا تقدر بثمن في تعزيز برامجهم الوقائية التي تعمل حاليًا. يخطط Facebook أيضًا لإصدار الكود المصدري لأكثر الخوارزميات نجاحًا - بما في ذلك Seferbekov - لمساعدة الباحثين الآخرين في اكتشاف مقاطع الفيديو المزيفة قبل أن تصبح فيروسية.

في الوقت الحالي ، يلعب Facebook دورًا ذكيًا ويحتفظ بسرية برنامج الكشف الخاص به لمنع ظهور أي شكل من أشكال الهندسة العكسية في عام 2020. كبير مسؤولي التكنولوجيا مايك شروبفر ينص على أنه اعتبارًا من الوقت الحالي ، فإن تقنية التزييف العميق "ليست مشكلة كبيرة" مع Facebook ، ولكنه يعمل وفريقه بلا كلل لتجنب الوقوع في "الوقوع" في الاستعداد للانتخابات الأمريكية في نوفمبر.

كما هو الحال ، يبقى أن نرى ما إذا كنا مؤهلين حقًا للتعامل مع الموجة التالية من المنتجات المزيفة العميقة. لكن يمكنك ضمان شيء واحد ، هو is آت.

إمكانية الوصول