记者 | 徐诗琪
修改 |
1
面部辨认技能现已越来越普遍地被用在咱们的日子中。
每天，咱们刷脸解锁手机，翻看相册里已依据人脸分类好的相片，乃至在上传图片到交际网络上时也不必自己填写人名，由于AI现已辨认出你图片中人物的姓名了。
但如果有一天，AI也能诈骗AI，以假乱真呢？
外媒VentureBeat报导称，近来，Facebook的人工智能实验室Facebook AI Research（FAIR）开宣布一种“去辨认”体系，该体系可以诈骗面部辨认体系，例如，让面部辨认体系将你辨认为一位女明星。
图源：the verge
虽然，2015年Facebook才被申述违反了《伊利诺伊州生物辨认信息隐私法案》。该法案要求，公司在搜集和存储包含面部扫描在内的生物辨认数据时，需求拟定公共方针。而Facebook在其“标签主张”功用中运用了生物辨认技能，却并没有拟定相关方针。
但FAIR此次开发的“去辨认”技能却是反人脸辨认的。该技能经过机器学习，可以实时地改动视频中人脸的要害面部特征。它可以用在视频，乃至是实时视频中。
事实上这种“去辨认”技能曩昔现已存在，许多公司现已具有了对静态图画“去辨认”的技能，如草创公司D-ID。该公司宣称，其技能能改动一张人脸图片中的生物信息，使图片无法被人脸辨认算法辨认，但两张图片看上去仍是相同的。
图源：D-ID
还有一种被称为对立图画（Adversarial Example） 的图形，它运用电脑视觉软件在练习辨认特定特征时的缝隙，让辨认体系发生误判。例如，有一副印有对立图画的墨镜，可以使面部辨认体系误认为你是女演员Milla Jovovich。
曩昔的技能一般应用于从监控摄像头号途径取得的相片、停止印象，或是已事前方案好运用对立图画诈骗人脸辨认体系。现在，FAIR的研讨针对实时印象和视频脚本，FAIR称这项技能成果是职业首例，且它足以反抗精细的面部辨认体系。
“面部辨认或许会导致隐私的丢掉，而且或许有人运用面部替换的技能来制造误导性视频。”一篇解说该技能的论文称，“最近，世界上关于人脸辨认技能的开展和乱用，激起了人们了解反人脸辨认技能的需求。咱们的研讨成果，是仅有适用于包含实时视频在内的一切视频文件的技能，而且出现的作用远远超越理论值。”
据VentureBeat报导，Facebook并不计划在任何商业产品中运用这个反人脸辨认技能，但这项研讨或许会对未来的个人隐私维护东西发生影响。而且，就像该研讨在“误导性视频”中所着重的那样，它可以避免个人肖像被用于制造假造视频。
现在，Deepface等假造视频的问题严峻，用于制造Deepface的东西也日益精细。AI职业正在尽力霸占这样一些问题。Facebook此次的研讨成果，便供给了一种可行的办法。
一起，立法机关与科技公司也正在尝试着推出相似的可检测视频是否造假的东西，并着力于推出约束假造视频、印象等传达的相关监管方针。
