Deepfake w czasie rzeczywistym. FSGAN niebawem na GitHub

Deepfake określenie materiału filmowego, w którym występuje osoba, której twarz podmieniono inną. Do tej pory pojawiło się już całkiem sporo takich fałszywek. Większość z nich powstaje dla żartu lub pokazania możliwości głębokiego, maszynowego uczenia, ale zdarzają się jednak też fałszywki mające oczerniać różne osoby, głównie polityków. Na kilka z nich nabierały się nawet znane osoby, wśród których do tej pory najbardziej wyróżnia się obecny prezydent USA. Deepfake to forma przekazu, która wciąż ewoluuje i staje się coraz bardziej skuteczna w tworzeniu fałszu. Jest już nowe narzędzie, które tworzenie deefpake'ów znacząco upraszcza. Przed nami deepfake dla każdego.

FSGAN to znaczące uproszczenie procesu tworzenia deepfake'ów. Stosowanie sieci neuronowych jednak nie zaniknie, bo deepfake wciąż będzie się rozwijać.

Nowe narzędzie to FSGAN, które pozwala zamieniać twarze ludzi w czasie rzeczywistym, bez konieczności stosowania głębokiego uczenia, potrzebne sztucznej inteligencji do dokładnego zapoznania się z charakterystyką poszczególnych ludzkich twarzy, które mają zostać zamienione. Do stworzenia wiarygodnego deepfake'a potrzeba setek, albo nawet tysięcy zdjęć twarzy, z wykorzystaniem których sztuczna inteligencja uczy się na potrzeby każdego pojedynczego przypadku. Często jednak zdarza się, że wśród tych zdjęć brakuje takich, na których ludzie mają zamknięte oczy. To sprawia, że niektóre deepfake'i można rozpoznać po tym, że widoczne na nich osoby nie mrugają oczami.

Deepfake - sztuczna inteligencja sfałszuje nam rzeczywistość?

FSGAN, stworzony przez naukowców z izraelskiego Uniwersytetu Bar-Ilan, do działania potrzebuje materiału filmowego, na który zostanie nałożona "maska", a także pojedynczego zdjęcia twarzy, która w filmie ma zastąpić oryginalną. Tyle wystarczy do stworzenia deepfake'a, w którym ofiara będzie mówić to, co autor fałszywki zechce. Podrobienie głosu to zupełnie inna sprawa. Opublikowany materiał z efektami działania FGSAN pokazuje, że nie są one doskonałe, ale to i tak duże osiągnięcie biorąc pod uwagę to, że cały proces odbywa się w czasie rzeczywistym. Twórcy FSGAN zapowiedzieli, że kod źródłowy projektu zostanie udostępniony na platformie GitHub. Jeżeli udostępnią też wstępnie nauczoną sztuczną inteligencję, to używanie FSGAN w warunkach domowych na tle dotychczasowych rozwiązań będzie o tyle lepsze, że całość będzie wymagać znacznie mniejszej mocy obliczeniowej, no i oczywiście czasu.