合成媒體 - Deepfakes

隨著人工智慧和機器學習技術的進步，合成媒體的創作變得越來越容易。這也引發了人們對安全和倫理標準的擔憂。在本節中，我們將探討一種名為Deepfakes的技術，它利用人工智慧來操縱內容。

什麼是Deepfake？

Deepfake是一種合成媒體，它使用人工智慧建立虛假內容，例如照片、影片或音訊，這些內容與真實人物或事件非常相似。例如，交換影片中的面孔，更改嘴唇的動作以匹配不同的音訊等等。如今，Deepfakes 變得如此完美，肉眼很難識別。

Deepfakes的型別

• **換臉影片：**這是最常見的Deepfakes型別之一。在這裡，一個人的臉在影片中被替換成另一個人的臉，使其看起來好像他們做了或說了他們從未意識到的事情。
• **聲音克隆：**這涉及到透過對音訊樣本進行訓練來複制某人的聲音，並建立與該人的音調、音高和語音模式相匹配的合成語音。
• **唇形同步：**這種型別的Deepfake會更改影片中人物嘴唇的動作，以匹配已插入的另一段音訊。這樣，看起來這個人說的話與他們最初說的話不同。

Deepfakes是如何建立的？

Deepfake媒體是使用一種稱為生成對抗網路（GANs）的機器學習演算法建立的。下圖顯示了用於建立Deepfake面部的GAN演算法流程圖。（此處應插入流程圖）

以下是用於偽造面部的GAN神經網路演算法的逐步工作原理。

• **多角度分析：**在建立Deepfake時，GAN編碼器會分析目標人物從各個角度拍攝的照片或影片，以捕捉細節、視角和模式。
• **潛在面部表示：**分析後，GAN會建立一個潛在面部，它是目標人物面部特徵的向量表示。
• **兩個神經網路：**GAN使用兩個神經網路，一個生成虛假內容，另一個試圖檢測內容是否虛假。生成器網路以潛在表示作為輸入，並將其轉換為合成數據。判別器網路預測它是真是假。
• **迭代改進：**重複上述過程，以便生成器能夠改進建立更逼真的內容，而判別器則變得更擅長髮現錯誤。生成器使用此反饋來持續改進其輸出。

隨著時間的推移，生成網路得到改進，並開始建立高度逼真的媒體。結果是一個合成媒體檔案，它與真實人物和事件非常相似。

檢測Deepfakes的方法

我們可以透過仔細分析媒體來檢測一些Deepfakes。以下是一些檢查影片真實性的技巧。

• 違反自然重力與物理學的肢體動作
• 不尋常的面部位置
• 音訊不匹配或唇形同步錯誤
• 沒有眨眼
• 即使在人物移動時，眼鏡上的反光也保持在相同的角度。

這些是檢測虛假內容的自然方法，但如今技術已經發展，Deepfake技術越來越接近完美。因此，虛假內容對人類來說難以檢測。以下是一些可用於檢測Deepfake影片的技術。

• **區塊鏈驗證：**區塊鏈技術用於透過跟蹤媒體檔案的來源來驗證其真實性。
• **英特爾FakeCatcher：**英特爾的FakeCatcher是一個工具，它透過分析影片中的細微跡象（例如，人物臉上血流的變化）來檢測Deepfakes。
• **AI檢測演算法：**先進的AI系統經過訓練，可以檢測Deepfakes中的不一致之處，例如不自然的動作、不規則的照明或與現實世界物理學不匹配的面部細節。

Deepfakes的倫理問題

Deepfakes引發了許多倫理問題。它們可以用來傳播虛假資訊，讓人看起來好像人們做了或說了他們從未意識到的事情。這可能導致政治上的虛假資訊或操縱。Deepfakes還可以用於敲詐勒索，有人制作虛假影片來威脅或強迫人們做他們不想做的事情。