走出恐怖谷：AI已能合成难辨真假的人脸照片，还更被信任
日期：2022-02-16 13:48:49 / 人气：253
看到这张照片，你能否觉得这就是一张真实的人脸照片？现实上，这是一个名爲“此人不存在”的网站生成的分解人脸照片（this-person-does-not-exist.com）。“我们对AI分解人脸照片真实感的评价标明，分解引擎曾经走过了‘恐惧谷’，可以发明出跟真实人脸难以区分且更受人信任的人脸。”2月14日，一篇宣布在《美国国度迷信院院刊》（PNAS）的论文在摘要中表示。“恐惧谷效应”于1970年由森昌弘提出，是一个关于人类对机器人和非人类物体觉得的假定。“恐惧谷效应”称，由于机器人与人类在表面、举措上类似，所以人类亦会对机器人发生正面的情感；而当机器人与人类的类似水平到达一个特定水平的时分，人类对他们的反响便会忽然变得极端负面和恶感，哪怕机器人与人类只要一点点的差异，都会显得十分显眼刺目，从而觉得整个机器人十分生硬恐惧。在分解人脸照片的情形中，“恐惧谷”效应往往来自于分解人眼中空泛的表情所引发的不安感。而一旦机器人和人类的类似度持续上升，相当于普通人之间的类似度时，人类对其的情感反响会再度回到正面，发生人类与人类之间的移情。越来越令人服气的图像正在将观者拉出“恐惧谷”，进入由Deepfake（深度假造）构建的诈骗世界。在加州大学伯克利分校教授Hany Farid和兰开斯特大学博士生Sophie Nightingale的《AI分解的人脸与真实人脸没有区别且更被信任》研讨中，参与实验的人被要求区分神经网络StyleGAN2分解人脸和真实人脸，以及这些人脸唤起的信任水平。这项研讨由三个实验构成。在第一个实验中，315名参与者从128张面孔（从一组800张面孔中提取）分类爲真实面孔或分解面孔，精确率爲48%。在第二个实验中，219名新参与者被培训如何辨认真实人脸与分解人脸，然后与第一个实验一样对128张人脸停止分类。虽然停止了训练，最初精确率也只是进步到了59%。继而，研讨人员决议探究可信度的感知能否可以协助人们辨认天然图像，“人脸提供了丰厚的信息来源，只需几毫秒的工夫就足以对团体特征（例如可信度）停止隐含推断。我们想晓得分解面孔能否会激活相反的可信度判别，假如不是，那麼对可信度的感知能够有助于区分真实面孔和分解面孔。”第三项实验，223名参与者对128张面孔的可信度停止评分，这些面孔取自同一组800张面孔，评分范围爲1（十分不可信）到7（十分可信）。最初，分解面孔的均匀评分比真实面孔的均匀评分高7.7%，具有统计学意义。整个实验后果标明，分解的人脸照片与真实人脸简直无法区分，甚至被以为更值得信任。这样的后果也在研讨者的预料之外，Nightingale表示，“我们最后以为分解面孔不如真实面孔可信。”这个生成人脸照片的StyleGAN是Nvidia于2018年开发的一种神经网络。GAN由2个互相竞争的神经网络组成，其中一个称爲生成器，不时生成一些东西，另一个称爲鉴别器，不时尝试确定后果是真实的还是由第一个生成的。生成器以随机像素开端练习。随着鉴别器的反应，它逐步发生了越来越逼真的人脸。最终，鉴别器无法区分真脸和假脸，训练就完毕了。创立不存在的人脸照片实践上是GAN的一个副商品，其本来的次要目的是训练人工智能辨认假脸和普通人脸，Nvidia需求经过自动辨认人脸并对其使用其他渲染算法来进步其显卡功能。但是，由于StyleGAN代码是地下的，Uber的一名工程师就应用它创立了一个随机人脸生成器。关于Deepfake（深度假造）技术的歹意运用曾经在理想中有了诸多表现，比方美国大选中的虚伪宣传活动，爲讹诈而发明的虚伪色情内容等等。自Deepfake技术呈现以来，鉴别出深度假造和进一步诈骗鉴别之间曾经变为了一场“军备竞赛”。如今这项对Deepfake停顿的研讨使人愈加担忧其被滥用，“任何人都可以在没有Photoshop或 CGI专业知识的状况下创立分解内容，”Nightingale表示。美国南加州大学视觉智能和多媒体剖析实验室主任Wael Abd-Almageed在承受《迷信美国人》采访时表示，“另一个担忧是，这些发现会让人觉得深度假造将变得完全无法检测到，迷信家们能够会保持尝试开发针对深度假造的对策。”两位研讨者也提出了应对措施，如将弱小的水印兼并到图像和视频分解网络中，这将爲牢靠辨认提供无效机制。论文中写道，也许最无害的是，在任何图像和视频都可以假造的数字世界中，任何不受欢送的记载的真实性都能够遭到质疑。“所以，我们鼓舞推进技术开展的人们思索风险能否大于收益，而不只仅从技术角度思索其能否能够完成。”作者：长安娱乐注册登录平台
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