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世界各地的專家越來(lái)越擔(dān)心新的人工智能工具,這使得編輯圖像和視頻變得前所未有的容易 - 尤其是社交媒體能夠快速分享令人震驚的內(nèi)容而無(wú)需事實(shí)檢查。其中一些工具是由Adobe開(kāi)發(fā)的,但該公司還在研究如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)編輯過(guò)的圖片,從而開(kāi)發(fā)各種解毒劑。
該公司本月在CVPR計(jì)算機(jī)視覺(jué)會(huì)議上展示的最新作品展示了人類可以在更短的時(shí)間內(nèi)通過(guò)機(jī)器自動(dòng)完成數(shù)字取證。該研究論文并不代表該領(lǐng)域的突破,它尚未作為商業(yè)產(chǎn)品提供,但有趣的是,Adobe - 一個(gè)與圖像編輯同義的名稱 - 對(duì)這一系列工作感興趣。
該公司發(fā)言人在接受The Verge采訪時(shí)說(shuō),這是一個(gè)“早期研究項(xiàng)目”,但未來(lái),該公司希望在“開(kāi)發(fā)有助于監(jiān)控和驗(yàn)證數(shù)字媒體真實(shí)性的技術(shù)”中發(fā)揮作用。這可能意味著什么并不清楚,因?yàn)锳dobe從未發(fā)布過(guò)旨在發(fā)現(xiàn)假圖像的軟件。但是,該公司指出其與執(zhí)法部門的合作(例如,使用數(shù)字取證幫助尋找失蹤兒童)作為其對(duì)其技術(shù)負(fù)責(zé)任態(tài)度的證據(jù)。
Adobe新論文中的一個(gè)例子,展示了如何通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)圖像中的編輯。
新的研究論文展示了機(jī)器學(xué)習(xí)如何用于識(shí)別三種常見(jiàn)類型的圖像處理:拼接,其中兩個(gè)不同圖像的組合; 克隆,復(fù)制和粘貼圖像中的對(duì)象; 并且在完全刪除對(duì)象時(shí)刪除。
為了發(fā)現(xiàn)這種篡改,數(shù)字取證專家通常會(huì)在隱藏的圖像層中尋找線索。當(dāng)進(jìn)行這些類型的編輯時(shí),它們會(huì)留下數(shù)字偽像,例如由圖像傳感器(也稱為圖像噪聲)產(chǎn)生的顏色和亮度的隨機(jī)變化的不一致。例如,當(dāng)您將兩個(gè)不同的圖像拼接在一起時(shí),或者將一個(gè)對(duì)象從圖像的一個(gè)部分復(fù)制并粘貼到另一個(gè)圖像時(shí),這種背景噪聲就不匹配,就像墻上的污點(diǎn)覆蓋著略微不同的顏色。
與許多其他機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)一樣,Adobe使用編輯圖像的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行教學(xué)。由此,它學(xué)會(huì)了發(fā)現(xiàn)篡改的常見(jiàn)模式。它在一些測(cè)試中得分高于其他團(tuán)隊(duì)建立的類似系統(tǒng),但并不是那么顯著。然而,該研究沒(méi)有直接應(yīng)用于發(fā)現(xiàn)使用人工智能創(chuàng)建的新版編輯視頻的深度偽造。
“這些新ML方法的好處在于它們具有發(fā)現(xiàn)不明顯且以前不為人知的文物的潛力,”數(shù)字取證專家Hany Farid告訴The Verge。“這些方法的缺點(diǎn)是它們只能提供給網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù),并且至少現(xiàn)在不太可能學(xué)習(xí)更高級(jí)別的偽像,如陰影和反射幾何形狀的不一致。”
除了這些警告之外,很高興看到更多的研究可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)字假貨。如果那些發(fā)出警報(bào)的人是正確的,我們將走向某種后真相世界,我們將需要我們可以從虛構(gòu)中對(duì)事實(shí)進(jìn)行排序的所有工具。人工智能可能會(huì)受到傷害,但它也有幫助。
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