Deepfakes: Cum funcționează, aplicații și câteva exemple

Fotografiile și videoclipurile deepfake atrag atenția multora din întreaga lume și îi determină pe cercetători și parlamentari să se întrebe: Ce urmează?

Termenul deepfake înseamnă „învățare profundă” și fals, referindu-se la utilizarea metodelor de învățare profundă din inteligența artificială pentru a crea o copie falsă a oricărei media.

Mulți sunt alarmați de cât de ușor este să falsificați fotografii și videoclipuri folosind aplicații deepfake, în timp ce alții consideră că este extrem de distractiv. Cu toate acestea, deepfake-urile au devenit un lucru.

Prin urmare, aruncăm o privire mai atentă asupra acestei tehnologii pentru a descoperi cum funcționează și ce înseamnă pentru lume.

Deepfakes vs inteligența artificială

În primul rând, este important să rețineți diferența dintre producția standard generată de AI și deepfakes. Algoritmii AI au produs diferite tipuri de ieșiri media de secole, dar cu greu le puteți numi deepfakes.

Termenul deepfake se referă la un conținut media fals, cum ar fi videoclipuri, imagini sau orice altceva, care este o versiune editată prin AI a unei copii preexistente.

Inteligența artificială s-a dezvoltat enorm în ultimul deceniu, datorită calculatoarelor mai ieftine și mai puternice, precum și noilor dezvoltări în domeniu.

Acolo unde imaginile generate de AI erau ușor de recunoscut cu un deceniu în urmă, algoritmii s-au îmbunătățit în ultimii câțiva ani, făcând mai ușor să se producă rezultate extrem de realiste. Acest nivel ridicat de autenticitate face ca imaginile generate de AI în general și deepfake-urile în special să fie foarte impresionante.

AI și Deep Learning

Pentru a înțelege modul în care algoritmii de computer au evoluat pentru a crea chipurile umane extrem de realiste pe care le puteți găsi pe generated.photos și thispersondoesnotexist.com, veți avea nevoie de un primer în inteligența artificială.

Există diferite domenii în AI, în funcție de metoda pe care o utilizați și de ceea ce intenționați să realizați. Veți găsi totul, de la metode probabilistice precum filtrul bayesian utilizat pentru detectarea spam-ului până la logica neclară, algoritmi evolutivi care se dezvoltă pe cont propriu și rețele neuronale artificiale, care au ca scop simularea creierului uman.

Rețele neuronale

Așa cum există neuroni reali în creierul uman, cu dendritele și axonii lor conectându-se în rețele extrem de complexe care se întind de milioane până la miliarde de neuroni, neuronii artificiali se conectează și ei. Dar numărul lor este limitat de puterea de calcul.

Scopul unei rețele neuronale este de a oferi o ieșire sau un răspuns, la fiecare intrare. Acest lucru se realizează prin predarea rețelei așa cum ați preda un copil. După aceea, acum poate face predicții bazate pe învățăturile tale.

De asemenea, ar trebui să rețineți că mai mulți neuroni într-o rețea înseamnă adesea rezultate mai bune și mai multe date de antrenament îmbunătățesc și rezultatele. Exact așa funcționează creierul uman, cel puțin, teoretic.

Cum funcționează deepfakingul

Există multe lucruri și domenii în care poți aplica inteligența artificială. Deepfaking este doar unul dintre ele, care a evoluat de la utilizarea rețelelor neuronale pentru a edita imagini. Rezultatele anterioare au fost promițătoare, dar au fost foarte elementare până când Ian Goodfellow și prietenii au venit cu GAN în 2014.

GAN sau Generative Adversarial Network este un cadru pentru predarea rețelelor neuronale. Deci, în loc să fii nevoit să pregătești și să înveți rețeaua pe cont propriu, lași o altă rețea să concureze cu prima rețea criticând rezultatele acesteia. Acest lucru duce la generarea de rezultate excelente pe baza oricărui set de antrenament.

Rezultatele abordării GAN au fost la fel de fenomenale pe atunci ca și astăzi. De asemenea, a devenit baza multor soluții și aplicații AI, inclusiv deepfakes. În plus, îmbunătățirile puterii de calcul au făcut mai ușor să faci lucruri uimitoare chiar și pe smartphone-uri.

Posibile aplicații deepfake

Pe lângă imaginile și videoclipurile foarte populare care circulă pe net, există aplicații largi pentru utilizarea tehnologiei deepfake în alte scopuri mai utile.

Deepfakes poate ajuta pacienții cu deficiențe de vorbire să găsească o voce, folosind sinteza audio. Poate găsi utilizări în sala de clasă, unde personajele istorice sunt readuse la viață, așa cum sa întâmplat în Muzeul Dali din St. Petersburg, Florida.

Industria cinematografică poate găsi, de asemenea, utilizări pentru deepfake-urile, deoarece poate reduce semnificativ costul CGI (Imagini generate de computer) în filme. Animatorii și actorii morți pot fi reînviați și prezentați în filme noi.

Deepfakes poate permite oricui să producă videoclipuri specializate în mai multe limbi, așa cum s-a întâmplat cu campania lui David Beckham „Nu mai mult malaria” și campania politică a lui Manoj Tiwari din India, unde a vorbit fluent în mai multe limbi.

Jocurile pot găsi, de asemenea, utilizări bune pentru deepfake-urile, deoarece jucătorii se pot scufunda în joc pentru o experiență de realitate virtuală mai profundă.

Chiar și agenții de marketing din rețelele sociale găsesc utilizări pentru personalitățile din rețelele sociale generate de computer, create și gestionate în întregime pe computer. Deși nu este un adevărat deepfake, Lil Miquela de la Calvin Klein și cei 3 milioane de urmăritori ai ei pe Instagram arată ce este posibil.

Câteva exemple de deepfake

Pentru a înțelege mai bine această tehnologie și promisiunile pe care le deține, iată câteva dintre cele mai impresionante deepfake-uri de acolo.

• Anunțul lui Obama – Acesta este unul dintre cele mai cunoscute, mai vechi și mai șocante deepfake. Lansat în 2018, acest videoclip a fost creat ca un avertisment pentru a lumina oamenii despre posibilitățile tehnologiei.
  
  Acesta îl prezenta pe Obama făcând un anunț de serviciu public și îl include pe el l-a numit pe Trump un „prostie”. Creatorul este Jordan Peele, iar instrumentele pe care le-a folosit includ Adobe After Effects și FaceApp.
  
  
• Mona Lisa – Majoritatea oamenilor cunosc capodopera lui Leonardo da Vinci, Mona Lisa. Dar în 2019, oamenii s-au uimit în întreaga lume, când au văzut-o zâmbind și mișcându-se pentru prima dată, datorită laboratoarelor rusești de cercetare AI ale Samsung.
  
  Etichetați „capete neuronale realiste care vorbesc”, cercetătorii au folosit 7.000 de imagini culese de pe YouTube pentru a antrena această rețea neuronală. Atunci tot ce ai nevoie este o singură fotografie care să se potrivească cu trăsăturile feței și să o animeze. Au făcut-o și cu Albert Einstein, Marilyn Monroe, Salvador Dali și alții.
  
  
• Apeluri Zoom – În 2020, doi cercetători ruși au demonstrat cum puteți folosi funcția de fundal personalizabilă a apelurilor video Zoom pentru a crea deepfake animate în timp real pentru oricine doriți. Aceștia ar putea apărea ca Albert Einstein viu și vorbitor, Mona Lisa, Donald Trump sau Boris Johnson în apelurile web.
  
  
• Salvador Dali – În 2019, Muzeul Dali din St. Petersburg, Florida, a găzduit expoziția „Dali Lives”. A prezentat o versiune falsificată a artistului mort și aveau nevoie de peste 1.000 de ore de învățare automată și 6.000 de cadre pentru a o reuși.
  
  
• DeepNude – Tot în 2019, o echipă de dezvoltatori a lansat o aplicație impresionantă numită DeepNude. Tot ce avea nevoie era o poză cu o femeie în bikini și să o dezbrace complet goală. Apoi a adăugat un filigran „FAKE” pe imagine, pe care îl puteți elimina pentru 50 USD.
  
  Aplicația a uimit și a revoltat atât de mulți oameni. Și presiunea a fost atât de mare, încât dezvoltatorii au fost nevoiți să o scoată de pe web. Codul său cu sursă deschisă de pe GitHub a fost, de asemenea, eliminat, dar site-uri web precum http://deepnude.to și un robot telegram arată că DeepNude continuă să trăiască.

Aplicații deepfake notabile

Există, de asemenea, o mulțime de aplicații generatoare de deepfake, unele fiind mai impresionante decât altele. Acestea sunt în principal pentru smartphone și facilitează manipularea rapidă a fotografiilor și videoclipurilor pentru oricine.

Aceste aplicații includ:

• DeepFaceLab – Disponibil pe GitHub, DeepFaceLab este o soluție software de vârf pentru crearea deepfake-urilor. Vă permite să schimbați și să eliminați fețele, să înlocuiți capul și să manipulați buzele politicienilor și ale altor persoane de interes. Multe canale YouTube îl folosesc și ele.
  
  
• MyHeritage – Oferta Deep Nostalgia de la MyHeritage.com facilitează aducerea la viață a fotografiilor antice de familie. MyHeritage este o platformă pentru a vă descoperi arborele genealogic. Deci, readucerea strămoșilor tăi la viață poate fi o experiență înfiorătoare, dar impresionantă.
  
  
• FakeApp – Dezvoltat și lansat de un utilizator Reddit, FakeApp facilitează schimbul sau jocul gratuit cu fețele dintr-un videoclip. A fost folosit la crearea celebrei remasterizări a tinerei Prințese Leia în prequelul Star Wars: Rogue One. A fost realizat doar câteva minute, aparent, dar arăta mai bine decât filmul original, care a durat săptămâni și a costat mult mai mult.
  
  
• Reface – O altă aplicație impresionantă și distractiv de utilizat disponibilă pentru Android și iOS. Cu toate acestea, vine cu reclame, pe care le puteți elimina cu un abonament lunar.
  
  
• Zao – aplicație chinezească de deepfake care vă permite să creați videoclipuri noi în doar câteva secunde, dar cu rezultate impresionante. Este disponibil doar în China.
  
  
• Deepfakes Web – O aplicație deepfake bazată pe cloud care funcționează pe web. Doar accesați site-ul web, încărcați un videoclip și faceți clic pe un buton. Apoi sistemul va învăța videoclipul și va crea unul nou pentru dvs. De asemenea, îl puteți antrena pentru rezultate mai bune.

Concluzie

Ajunși la sfârșitul acestei postări deepfake, ar trebui să fie evident cât de departe a ajuns această tehnologie până acum. Și aceasta include atât abordările morale, cât și imorale, deoarece industria porno a fost întotdeauna o sursă de inovație pe internet.

De asemenea, având în vedere costul relativ mai ieftin al AI-deepfake-urilor față de CGI-urile tradiționale, viitorul este cu siguranță luminos pentru utilizarea deepfake-urilor în industria cinematografică, precum și în alte aplicații dincolo de divertisment.