Il fenomeno dei deepfake – termine che è nato soltanto nel 2017 – è rapidamente cresciuto, nei pochi anni che ha avuto a disposizione, sino a rappresentare un vero problema per la veridicità dell’informazione in Rete. Con deepfake si intende un filmato – ma anche un’immagine – creato con tecniche di intelligenza artificiale sovrapponendo video e immagini esistenti a video e immagini originali. Le fattezze di un personaggio – per lo più una celebrità – vengono sovrapposte alle azioni di un altro soggetto, così che sembri che sia il personaggio a compiere quelle azioni.Dei deepfake s’è visto finora soprattutto il lato peggiore, accanto a utilizzi umoristici o ironici: essi sono stati infatti spesso utilizzati per creare falsi video pornografici ritraenti persone famose, o anche per dar vita a filmati di revenge porn. Il vero problema è che spesso questi video, ancorché fasulli, sono così ben fatti da ingannare anche l’occhio più attento: sul lungo periodo, ciò comporta che si sia sempre sospettosi sulla veridicità di un dato filmato, e gli utenti finiscano col non sapere davvero se un certo materiale sia vero o falso. Microsoft, Facebook e Google sono da qualche tempo molto impegnate nella costruzione di strumenti open source in grado di identificare i deepfake in maniera automatizzata: l’intento è fornire ad aziende, governi e media i mezzi per classificare i video. L’ultimo contribuito da parte di Google in questo senso è un enorme database, contenente oltre 3.000 deepfake, realizzati nell’ultimo anno con il contributo di diversi attori e ora inseriti nello strumenti noto come FaceForensics. L’idea è che la disponibilità di una mole di dati tanto grande possa servire a rendere sempre più precisi i vari software in sviluppo per l’identificazione dei deepfake, visti come una minaccia a causa del «possibile abuso dei media sintetici», che costituisce un pericolo per chiunque navighi nel web. Fonte : https://www.zeusnews.it/n.php?c=27662 SU GOOGLE BLOG Contributo dei dati alla ricerca di rilevamento di Deepfake Martedì 24 settembre 2019 Postato da Nick Dufour, Google Research e Andrew Gully, Jigsaw Il deep learning ha dato origine a tecnologie che sarebbero state ritenute impossibili solo una manciata di anni fa. I moderni modelli generativi ne sono un esempio, in grado di sintetizzare immagini iperrealistiche, discorsi, musica e persino video. Questi modelli sono stati utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, incluso rendere il mondo più accessibile attraverso la sintesi vocale e aiutare a generare dati di formazione per l’imaging medico. Come ogni tecnologia trasformativa, questo ha creato nuove sfide. I cosiddetti “deepfakes”, prodotti da modelli generativi profondi in grado di manipolare clip audio e video, sono uno di questi. Dalla loro prima apparizione alla fine del 2017, sono emersi molti metodi di generazione di deepfake open source, portando a un numero crescente di clip multimediali sintetizzate. Mentre molti sono probabilmente destinati a essere divertenti, altri potrebbero essere dannosi per gli individui e la società. Google considera seriamente questi problemi. Come abbiamo pubblicato nei nostri Principi di intelligenza artificiale lo scorso anno, ci impegniamo a sviluppare le migliori pratiche di IA per mitigare il potenziale di danno e abuso. Lo scorso gennaio, abbiamo annunciato il rilascio di un set di dati di sintesi vocale a supporto di una sfida internazionale per lo sviluppo di rilevatori audio falsi ad alte prestazioni. Il set di dati è stato scaricato da oltre 150 organizzazioni di ricerca e industria come parte della sfida ed è ora liberamente disponibile al pubblico. Oggi, in collaborazione con Jigsaw, stiamo annunciando il rilascio di un ampio set di dati di deepfake visivi che abbiamo prodotto che è stato incorporato nella Technical University di Monaco e nel nuovo benchmark FaceForensics dell’Università Federico II di Napoli, uno sforzo che Google co-sponsor. L’incorporazione di questi dati nel benchmark video FaceForensics è in collaborazione con importanti ricercatori, tra cui la prof.ssa Matthias Niessner, la prof.ssa Luisa Verdoliva e il team FaceForensics. Puoi scaricare i dati dalla pagina github di FaceForensics. Un campione di video dal contributo di Google al benchmark FaceForensics. Per generarli, le coppie di attori sono state selezionate casualmente e le reti neurali profonde hanno scambiato la faccia di un attore sulla testa di un altro. Per realizzare questo set di dati, nell’ultimo anno abbiamo lavorato con attori pagati e consenzienti per registrare centinaia di video. Utilizzando metodi di generazione di deepfake disponibili pubblicamente, abbiamo quindi creato migliaia di deepfake da questi video. I video risultanti, reali e falsi, comprendono il nostro contributo, che abbiamo creato per supportare direttamente gli sforzi di rilevamento di deepfake. Come parte del benchmark FaceForensics, questo set di dati è ora disponibile, gratuito per la comunità di ricerca, per l’uso nello sviluppo di metodi di rilevamento video sintetico. Gli attori sono stati girati in una varietà di scene. Alcuni di questi attori sono raffigurati qui (in alto) con un esempio di deepfake (in basso), che può essere un cambiamento sottile o drastico, a seconda dell’altro attore utilizzato per crearli. Poiché il campo si sta muovendo rapidamente, aggiungeremo a questo set di dati man mano che la tecnologia deepfake si evolve nel tempo e continueremo a lavorare con i partner in questo spazio. Crediamo fermamente nel supportare una fiorente comunità di ricerca sulla mitigazione dei potenziali danni derivanti da abusi dei media sintetici e la versione odierna del nostro set di dati deepfake nel benchmark FaceForensics è un passo importante in quella direzione. Ringraziamenti Un ringraziamento speciale a tutti i membri del nostro team e collaboratori che lavorano con noi su questo progetto: Daisy Stanton, Per Karlsson, Alexey Victor Vorobyov, Thomas Leung, Jeremiah “Spudde” Childs, Christoph Bregler, Andreas Roessler, Davide Cozzolino, Justus Thies, Luisa Verdoliva , Matthias Niessner e gli attori e la troupe cinematografica operosi che hanno contribuito a rendere possibile questo set di dati. https://ai.googleblog.com/2019/09/contributing-data-to-deepfake-detection.html
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