Facebook AI Research väidab, et on loonud masinõppesüsteemi, et vältida inimeste tuvastamist videotes. Startupid nagu
AI video automaatseks muutmiseks ei vaja konkreetse video jaoks täiendavat koolitust. Algoritm asendab inimese näo veidi moonutatud versiooniga, et näotuvastustehnoloogiate abil oleks raskem tuvastada. Kuidas see töötab - näete
"Näotuvastus võib kaasa tuua privaatsuse kaotuse ja näo asendamise tehnoloogiat saab kasutada eksitavate videote loomiseks," öeldakse lähenemisviisi selgitavas dokumendis. - Hiljutised maailmasündmused, mis on seotud näotuvastustehnoloogia edenemise ja kuritarvitamisega, sunnivad mõistma meetodeid, mis edukalt tegelevad deidentifitseerimisega. Meie meetod on seni ainuke, mis sobib video, sealhulgas ülekannete jaoks ning annab kvaliteedi, mis on tunduvalt parem kui kirjanduses kirjeldatud meetodid.
Facebooki lähenemisviis ühendab võistleva automaatkodeerija närvivõrguga. Koolituse raames üritasid teadlased nägude äratundmiseks treenitud närvivõrke petta, rääkis Facebooki AI uurimisinsener ja Tel Avivi ülikooli professor Lior Wolf sellest telefoni teel VentureBeatile.
"Nii üritab autoencoder näotuvastusega treenitud närvivõrgu elu keeruliseks teha ja see on tegelikult universaalne meetod, mida saab kasutada ka siis, kui on vaja välja töötada meetod kõne või võrgukäitumise või mõne muu maskeerimiseks. muud tüüpi tuvastatav teave, mis tuleb eemaldada,” märkis ta.
AI kasutab kodeerija-dekoodri arhitektuuri, et luua inimese näost moonutatud ja moonutamata kujutisi, mida saab seejärel videosse manustada. Praegu ei ole Facebookil plaanis seda tehnoloogiat üheski oma rakenduses kasutada, ütles suhtlusvõrgustiku esindaja intervjuus VentureBeatile. Kuid sellised meetodid võivad tagada materjalide loomise, mis jäävad inimestele, kuid mitte tehisintellektisüsteemidele äratuntavaks.
Facebooki ees seisab praegu 35 miljardi dollari suurune kohtuasi, mis on seotud sotsiaalvõrgustiku automaatse näotuvastuse probleemiga.
Allikas: 3dnews.ru