Deepfakes: jak to działa, aplikacje i kilka przykładów

Fałszywe zdjęcia i filmy przyciągają uwagę wielu osób na całym świecie i powodują, że badacze i prawodawcy zadają sobie pytanie: co dalej?

Termin deepfake oznacza „głębokie uczenie się” i „fake”, odnosząc się do wykorzystania metod głębokiego uczenia się ze sztucznej inteligencji w celu stworzenia fałszywej kopii dowolnych mediów.

Wiele osób jest zaniepokojonych łatwością fałszowania zdjęć i filmów za pomocą aplikacji deepfake, inni uważają to za bardzo zabawne. Jednak deepfakes stały się faktem.

Przyglądamy się więc bliżej tej technologii, aby dowiedzieć się, jak działa i co oznacza dla świata.

Deepfakes kontra sztuczna inteligencja

Przede wszystkim należy zwrócić uwagę na różnicę między standardowymi wynikami generowanymi przez sztuczną inteligencję a deepfakes. Algorytmy sztucznej inteligencji od wieków wytwarzają różne rodzaje wyników medialnych, ale trudno nazwać je deepfakes.

Termin deepfake odnosi się do fałszywych multimediów, takich jak filmy, zdjęcia lub cokolwiek innego, czyli zmodyfikowanej przez sztuczną inteligencję wersji istniejącej kopii.

Sztuczna inteligencja ogromnie rozwinęła się w ciągu ostatniej dekady dzięki tańszym i wydajniejszym komputerom, a także nowym osiągnięciom w tej dziedzinie.

Tam, gdzie dziesięć lat temu obrazy generowane przez sztuczną inteligencję były łatwo rozpoznawalne, w ciągu ostatnich kilku lat algorytmy uległy poprawie, dzięki czemu łatwiej było uzyskać wysoce realistyczne wyniki. To właśnie ten wysoki poziom autentyczności sprawia, że ​​obrazy generowane przez sztuczną inteligencję w ogóle, a w szczególności deepfake, robią wrażenie.

Sztuczna inteligencja i głębokie uczenie się

Aby zrozumieć, jak algorytmy komputerowe ewoluowały, aby stworzyć bardzo realistyczne ludzkie twarze, które można znaleźć wygenerowane.zdjęcia oraz taosobanieistnieje.com, będziesz potrzebować elementarza ze sztucznej inteligencji.

Istnieją różne obszary sztucznej inteligencji, w zależności od metody, której używasz i tego, co planujesz osiągnąć. Znajdziesz tu wszystko, od metod prawdopodobieństwa, takich jak filtr Bayesa używany do wykrywania spamu, po logikę rozmytą, algorytmy ewolucyjne, które rozwijają się samodzielnie, po sztuczne sieci neuronowe, których celem jest symulowanie ludzkiego mózgu.

Sieci neuronowe

Tak jak w ludzkim mózgu istnieją prawdziwe neurony, których dendryty i aksony łączą się w bardzo złożone sieci obejmujące miliony do miliardów neuronów, tak też łączą się sztuczne neurony. Ale ich liczba jest ograniczona mocą obliczeniową.

Celem sieci neuronowej jest zapewnienie wyniku lub odpowiedzi na każde wejście. Osiąga się to poprzez nauczenie sieci tak, jak uczysz dziecko. Następnie będzie mógł przewidywać na podstawie Twoich nauk.

Należy również pamiętać, że więcej neuronów w sieci często oznacza lepsze wyniki, a więcej danych treningowych również poprawia wyniki. Dokładnie tak działa ludzki mózg, przynajmniej teoretycznie.

Jak działa deepfaking

Jest wiele rzeczy i obszarów, w których można zastosować sztuczną inteligencję. Deepfaking to tylko jeden z nich, który wyewoluował z wykorzystania sieci neuronowych do edycji obrazów. Wcześniejsze wyniki były obiecujące, ale były bardzo proste, dopóki Ian Goodfellow i przyjaciele nie wpadli na GAN w 2014 roku.

GAN lub Generative Adversarial Network to platforma do nauczania sieci neuronowych. Zatem zamiast samodzielnie przygotowywać i uczyć sieć, pozwalasz innej sieci konkurować z pierwszą siecią, krytykując jej wyniki. Prowadzi to do generowania świetnych wyników w oparciu o dowolny zestaw treningowy.

Wyniki podejścia GAN były wówczas równie fenomenalne, jak dzisiaj. Stało się także podstawą wielu rozwiązań i aplikacji AI, w tym deepfakes. Ponadto poprawa mocy obliczeniowej ułatwiła robienie niesamowitych rzeczy nawet na smartfonach.

Możliwe zastosowania deepfake’ów

Oprócz bardzo popularnych obrazów i filmów krążących w sieci, istnieje wiele zastosowań technologii deepfake do innych, bardziej przydatnych celów.

Deepfakes mogą pomóc pacjentom z upośledzeniem mowy odnaleźć głos, wykorzystując syntezę dźwięku. Może znaleźć zastosowanie w klasie, gdzie przywracane są do życia postacie historyczne, tak jak miało to miejsce w Muzeum Dalego w St. Petersburgu na Florydzie.

Przemysł filmowy również może znaleźć zastosowanie dla deepfakes, ponieważ może znacznie obniżyć koszty CGI (obrazów generowanych komputerowo) w filmach. Martwych artystów i aktorów można wskrzeszać i pojawiać się w nowych filmach.

Deepfakes umożliwia każdemu tworzenie specjalistycznych filmów w wielu językach, jak miało to miejsce w przypadku kampanii Davida Beckhama „Koniec z malarią” i kampanii politycznej Manoja Tiwariego w Indiach, gdzie mówił biegle w wielu językach.

Gry mogą również znaleźć dobre zastosowanie dla deepfakes, ponieważ gracze mogą zanurzyć się w grze, aby uzyskać głębsze wrażenia z wirtualnej rzeczywistości.

Nawet marketerzy w mediach społecznościowych znajdują zastosowanie dla generowanych komputerowo osobowości mediów społecznościowych, tworzonych i zarządzanych wyłącznie na komputerze. Chociaż nie jest to prawdziwy deepfake, Calvina Kleina Lil Miquela i jej 3 miliony obserwujących na Instagramie pokazują, co jest możliwe.

Kilka przykładów deepfake'ów

Aby lepiej zrozumieć tę technologię i związane z nią obietnice, oto niektóre z najbardziej imponujących deepfakesów.

• Ogłoszenie Obamy – To jeden z najbardziej znanych, najstarszych i najbardziej szokujących deepfake’ów. Ten film, wydany w 2018 roku, powstał jako ostrzeżenie, aby uświadomić ludziom możliwości tej technologii.
  
  Przedstawiał Obamę wygłaszającego oświadczenie o służbie publicznej i nazywał Trumpa „głupcem”. Twórcą jest Jordan Peele, a narzędziami, z których korzystał są m.in. Adobe After Effects i FaceApp.
  
  
• Mona Lisa – Większość ludzi zna arcydzieło Leonarda da Vinci, Mona Lisę. Ale w 2019 roku ludzie na całym świecie byli zdumieni, gdy po raz pierwszy zobaczyli jej uśmiech i poruszanie się dzięki rosyjskim laboratoriom badawczym firmy Samsung zajmującym się sztuczną inteligencją.
  
  Naukowcy, oznaczeni jako „realistyczne gadające głowy neuronowe”, wykorzystali 7,000 obrazów zebranych z YouTube do szkolenia tej sieci neuronowej. Wtedy wystarczy jedno zdjęcie, które będzie pasować do rysów twarzy i animować twarz. Zrobili to także z Albertem Einsteinem, Marilyn Monroe, Salvadorem Dalí i innymi.
  
  
• Połączenia Zoom – W 2020 roku dwóch rosyjskich badaczy pokazało, jak można wykorzystać konfigurowalną funkcję tła rozmów wideo Zoom, aby tworzyć animowane deepfake w czasie rzeczywistym dowolnej osoby. W rozmowach internetowych mogą pojawić się jako mówiący na żywo Albert Einstein, Mona Lisa, Donald Trump lub Boris Johnson.
  
  
• Salvador Dalí – W 2019 roku Muzeum Dalego w St. Petersburgu na Florydzie gościło wystawę „Dalí Lives”. Zawierał fałszywą wersję zmarłego artysty, a aby go stworzyć, potrzebowali ponad 1,000 godzin uczenia maszynowego i 6,000 klatek.
  
  
• DeepNude – również w 2019 roku zespół programistów wydał imponującą aplikację o nazwie DeepNude. Wystarczyło zdjęcie kobiety w bikini, a rozebrałoby ją do zupełnie naga. Następnie dodał do zdjęcia „FAŁSZYWY” znak wodny, który można usunąć za 50 dolarów.
  
  Aplikacja zadziwiła i oburzyła tak wiele osób. A presja była tak duża, że ​​twórcy musieli wyciągnąć to z sieci. Jego kod źródłowy o otwartym kodzie źródłowym w GitHub również został usunięty, ale strony internetowe takie jak http://deepnude.to i bot telegramowy pokazują, że DeepNude żyje.

Godne uwagi aplikacje deepfake

Istnieje również wiele aplikacji generujących deepfake, a niektóre są bardziej imponujące niż inne. Są przeznaczone głównie do smartfonów i ułatwiają każdemu szybką manipulację zdjęciami i filmami.

Te aplikacje obejmują:

• DeepFaceLab – dostępny na GitHub, DeepFaceLab to wiodące oprogramowanie do tworzenia deepfake'ów. Umożliwia zamianę i odmładzanie twarzy, wymianę głowy i manipulowanie ustami polityków i innych interesujących osób. Korzysta z niego również wiele kanałów YouTube.
  
  
• MyHeritage – Oferta Głębokiej Nostalgii od MyHeritage.com ułatwia ożywienie zabytkowych zdjęć rodzinnych. MyHeritage to platforma do odkrywania swojego drzewa genealogicznego. Zatem przywrócenie do życia przodków może być przerażającym, ale imponującym doświadczeniem.
  
  
• FakeApp – opracowana i wydana przez użytkownika Reddit, FakeApp ułatwia wymianę lub zabawę twarzami na filmie za darmo. Został wykorzystany przy tworzeniu słynnego remasteringu młodej księżniczki Lei w prequelu Star Wars: Rogue One. Najwyraźniej wykonanie zajęło tylko kilka minut, ale wyglądało lepiej niż filmowy oryginał, co trwało tygodniami i kosztowało znacznie więcej.
  
  
• Reface – Kolejna imponująca i przyjemna w użyciu aplikacja dostępna dla Android oraz iOS. Zawiera jednak reklamy, które można usunąć w ramach miesięcznej subskrypcji.
  
  
• Zao – chińska aplikacja deepfake, która pozwala tworzyć nowe filmy w ciągu kilku sekund, ale z imponującymi wynikami. Jest dostępny tylko w Chinach.
  
  
• Deepfakes Web – oparta na chmurze aplikacja deepfake działająca w Internecie. Wystarczy wejść na stronę, przesłać film i kliknąć przycisk. Następnie system nauczy się filmu i utworzy dla Ciebie nowy. Możesz go także trenować, aby uzyskać lepsze wyniki.

Wniosek

Pod koniec tego fałszywego postu powinno być oczywiste, jak daleko zaszła już ta technologia. Dotyczy to zarówno podejścia moralnego, jak i niemoralnego, ponieważ branża porno zawsze była źródłem innowacji w Internecie.

Biorąc również pod uwagę stosunkowo niższy koszt deepfakes AI w porównaniu z tradycyjnymi CGI, przyszłość z pewnością rysuje się w jasnych barwach w przypadku wykorzystania deepfake w przemyśle filmowym, a także w innych zastosowaniach poza rozrywką.