Facebook AI Research 聲稱已經創建了一個機器學習系統，以避免識別影片中的人物。 新創公司喜歡 之前的一些公司已經為照片創建了類似的技術，但該技術首次允許處理影片。 在第一次測試中，該方法能夠破壞基於相同機器學習的現代人臉辨識系統的運作。
用於自動視訊修改的人工智慧不需要針對特定影片進行額外的訓練。 該演算法以稍微扭曲的版本替換人臉，使其難以使用臉部辨識技術進行辨識。 你可以看看它是如何運作的 .
一篇解釋該方法的論文稱，“面部識別可能會導致隱私喪失，而面部替換技術可用於創建誤導性視頻。” — 最近與臉部辨識技術的進步和濫用相關的世界事件提出了了解成功應對去識別方法的需求。 迄今為止，我們的方法是唯一適用於視頻（包括廣播）的方法，並且提供的質量遠遠超過文獻中描述的方法。”
Facebook 的方法將對抗性自動編碼器與神經網路結合。 Facebook 人工智慧研究工程師、特拉維夫大學教授 Lior Wolf 在電話中告訴 VentureBeat，作為訓練的一部分，研究人員試圖欺騙經過訓練來識別臉孔的神經網路。
「因此，自動編碼器試圖讓經過訓練來識別人臉的神經網路變得困難，它實際上是一種通用技術，如果你需要開發一種掩蓋語音或線上行為或任何其他類型的方法，也可以使用它。需要刪除的可識別信息，」他指出。
人工智慧使用編碼器-解碼器架構來產生人臉的扭曲和未扭曲圖像，然後可以將其嵌入到影片中。 Facebook 目前沒有計劃在其任何應用程式中使用這項技術，該社交網路的一位代表告訴 VentureBeat。 但這些方法可以生產出人類仍可辨識但人工智慧系統無法辨識的材料。
Facebook 目前面臨與社群網路自動臉部辨識問題相關的 35 億美元訴訟。
來源： 3dnews.ru