Išmanioji vaizdo klastotė

Išmanioji vaizdo klastotė, sintetinė vaizdo klastotė„Kaip versti angl. „deepfake“?“ VLKK. (angl. deepfake; deep learning – „giluminis mokymasis“ + fake – „klastotė“) – personalizuotos medijos kūrinys, kuriame nuotraukoje ar vaizdo įraše esančiam asmeniui dirbtinio intelekto pagalba suteikiamas kito asmens balsas arba veido bruožai. Nors panašaus suklastoto turinio gamyba ir nėra naujas reiškinys, išmaniosios vaizdo klastotės išsiskiria savo realistiškumu, mat pasitelkiamas mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas neretai siekiant manipuliuoti ar apgauti. Pagrindiniai mašininio mokymosi metodai šioms klastotėms sukurti yra pagrįsti giluminio mokymosi technologija, kur taikomos dirbtinio neuroninio tinklo sistemos, tokios kaip automatiniai kodavimo įrenginiai arba generatyvinis priešininkų tinklas (GAN).

Išmaniosios klastotės susilaukė nemažai dėmesio dėl potencialaus jų panaudojimo kuriant turinį, kuriame būtų vaizduojami lytiškai išnaudojami vaikai ar įžymybės, kerštaujama, tyčiojamasi, pateikiamos iškreiptos ar melagingos naujienos, finansinės machinacijos. Šie iššūkiai daugelyje šalių paskatino atsakingą verslą bei valdžios institucijas imtis atitinkamų ribojimų.

 Technikos 
Išmaniosios vaizdo klastotės yra dirbtinio neuroninio tinklo tipas, kuris vadinamas automatiniu kodavimo įrenginiu. Pastaruosius sudaro kodavimo įrenginys, paverčiantis vaizdą į žemesnio matmens latentinę erdvę, bei dekoderis, kuris atkuria vaizdo pirminę formą. Šios vaizdo klastotės panaudoja minėtus įrankius kartu taikydamos ir universalųjį kodavimo įrenginį, kuris norimą asmenį perkelią į sukurtą latentinę erdvę. Latentinė erdvė pasižymi keliais esminiais ypatumais, susijusiais su asmens veido bruožais bei laikysena. Jiems išspręsti yra taikomas dekoderis su konkrečiai užduočiai apmokytu modeliu – numatyto taikinio informacija yra pritaikoma asmeniui, matomam originalioje nuotraukoje arba įraše.

Tam, jog rezultatas būtų kuo realistiškesnis, naudojamas ir generatyvinis priešininkų tinklas (GAN). GAN apmoko generatorių – šiuo atveju, dekoderį – bei diskriminatorių. Po to generatorius, vadovaudamasis latentinės erdvės pateikiama medžiaga, sukuria naujus vaizdus, tuo tarpu diskriminatorius įvertina, ar rodomas vaizdas yra generuojamas ir šalina bet kokius atsiradusius vaizdo defektus. Dėl šios priežasties generatorius sugeba sukurti vaizdus, kurie itin gerai atvaizduoja realybę. Abu algoritmai nuolatos tobulėja nulinės sumos žaidimo pagrindu. 

 Išnašos 

Kategorija:Autorių teisė
Kategorija:Informacinės technologijos