Дипфейк (deepfake) – производная от «глубокого обучения» и «подделки»; штука, про которую сегодня большинство говорит с опаской. Само название как бы кричит: «Я зло!». А наша гипотеза в том, что это технология с огромнейшим позитивным потенциалом, которая пока используется в основном как игрушка в руках неразумного человека. Что это и как на самом деле? Давайте разбираться.
Дипфейки используют технологии искусственного интеллекта для синтеза изображений, в результате чего один персонаж как бы накладывается на другого и получается «комбо»: оживает Мона Лиза или Терминатором становится Бред Питт.
Чем опасно?
Эта технология позволяет легко манипулировать аудио- и видеоконтентом, а по мере того, как она развивается, разобраться, где правда, а где фейк – становится всё сложнее. Так в прогремевшем на весь интернет видео Барак Обама критикует Дональда Трампа, называя его «полным провалом». В США считается, что дипфейки представляют угрозу национальной безопасности. В Калифорнии некоторые виды дипфейков даже запретили законодательно.
ИТ-гиганты разрабатывают «анти-дипфейки»: тренируют алгоритмы, которые смогли бы качественно определять видео-подделки. Минувшей осенью Facebook организовал Deepfake Detection Challenge – конкурс на лучшую программу по распознаванию дипфейков. Призовой фонд – $10 млн, результаты уже подводятся.
Как работает?
Чаще всего дипфейки создаются с помощью генеративно-состязательной сети (GAN), в ней 2 системы: генератор и дискриминатор. Они работают как пара студентов в университетской микрогруппе: один предлагает идеи, другой их критикует. Генератор создаёт изображения, а обученный на реальных фотографиях дискриминатор подсказывает, что нужно исправить.
Заметим, что технология постоянно развивается. Так, например, алгоритм BigGAN от Google и NVIDIA позволяет не просто воссоздавать, а создавать лица несуществующих людей, которые невозможно отличить от настоящих.
Недавно разработчики из Samsung и Сколково представили алгоритм на основе BigGAN, который позволил «оживить» Мону Лизу, то есть для (относительно) хорошего результата нейросети достаточно одного кадра. Нейросеть работает лучше всего, если дать ей несколько изображений человека, снятых под разными углами.
Сейчас на рынке десятки приложений, с помощью которых любой может сделать дипфейк, самые известные – Zao, DeepFaceLab, Deepfakes web β.
Конкурентные преимущества приложений похожи на классический треугольник «цена-качество-скорость»:
– Скорость. Одни выполняют конверсию за секунды, другим нужны часы.
– Необходимое количество исходного материала. Некоторым достаточно одной фотографии.
– Точность итогового результата. Обычно чем больше исходного материала и дольше идёт процесс анализа, тем точнее получается результат.
Мирные возможности
Год назад NVIDIA представила нейросеть, которая может превращать скетчи в реальные изображения. Технологию назвали GauGAN в честь Поля Гогена. Такую штуку можно использовать в архитектуре, дизайне, создании игр, да где угодно.
Технологию, которая лежит в основе дипфейков, можно использовать и в киноиндустрии, рекламе или при реконструкции исторических событий. Например, с её помощью была сделана социальная реклама, в которой Дэвит Бэкхем рассказывает об опасности малярии на 9и языках.
Музей Сальвадора Дали во Флориде «оживил» художника с помощью всё той же технологии. В результате зрители могли пообщаться с Дали, послушать его истории и даже получить совместное селфи. Для этого потребовалось 6000 фотографий Дали, 1000 часов машинного обучения и 145 видео с актером похожих пропорций, а ещё горы интервью и писем художника, чтобы воспроизвести голос, акцент и манеру речи.
Кстати, алгоритм GAN предлагается использовать и в астрофизике для того, чтобы избавляться от помех и шумов при съёмке космических объектов и получать качественные изображения.
Как видим, сама по себе технология не может оцениваться как «плохая» или «хорошая»: вопрос в том, будет человек использовать её как оружие или как инструмент. С дипфейками всё почти так же сложно, как с клонированием: общественность уже настроена негативно, огромные силы и средства тратятся на борьбу и запрет. При этом, если получится минимизировать «фейковую» составляющую и ввести технологию в законодательное поле, она даст огромные возможности для использования во благо человека.
-------
Если вы тоже считаете, что человеческий интеллект создан для творчества, а машинный – для работы, присоединяйтесь к нам на YouTube или в Facebook!