Запуск теста, цель которого — отличить видеоматериалы, сгенерированные искусственным интеллектом, от реальных записей, стал очередным витком в развитии технологий распознавания контента. Предполагается, что даже опытный аналитик может легко распознает здесь работу нейросетей, если владеет необходимыми инструментами и понимает тонкости синтезированного видео.
Появление таких инструментов заставляет переосмыслить доверие к визуальной информации в целом, так как качество дипфейков растет экспоненциально, и грань между подлинным и сфабрикованным становится практически незаметной для невооруженного глаза. Это поднимает серьезные вопросы о верификации данных и необходимости внедрения новых стандартов цифровой подлинности для медиаконтента.
Некоторые полагают, что это лишь очередная гонка вооружений между создателями контента и его разоблачителями, где ИИ первой ступени всегда будет обгонять системы обнаружения второго поколения, пока те не научатся работать еще быстрее. Другие же видят в этом лишь тренировочную задачу для систем безопасности, которую рано или поздно удастся решить на уровне стандартов. Скептики указывают на то, что для большинства пользователей, не являющихся специалистами, такие тесты останутся развлечением, не влияющим на их ежедневное потребление контента.
1 000 рублей от ВТБ
«Каждый день что-то новое, отличить уже невозможно, проще верить всему, что видишь», — пишет один из комментаторов. Другой отмечает: «Это отличный способ проверить свою внимательность, но если ИИ натренирован, то и человек провалится». В обсуждениях звучат мнения о необходимости введения обязательной цифровой маркировки для всего контента, который прошел через генеративные модели, чтобы избежать путаницы в будущем.
Существующие методы валидации видеоматериалов часто фокусируются на анализе артефактов сжатия, несоответствий в частоте кадров или неестественной моторики мимики, однако последние генеративные модели научились устранять эти слабые места, делая видео практически безупречным с технической точки зрения. Эффективность новых платформ для тестирования зависит от их способности быстро адаптироваться к новейшим параметрам рандомизации, используемым в свежих версиях генеративных сетей.
С начала активного развития технологий deepfake в середине 2010-х годов, различные академические и коммерческие центры по всему миру постоянно совершенствуют детекторы, стремясь достичь точности выше 95%, что является ключевым пороговым значением для практического применения в медиаиндустрии и правоохранительных органах. В России, например, наблюдается рост интереса к разработке собственных систем распознавания синтетического контента на фоне общего вектора цифровизации контроля за информацией.
Если вы хотите проверить острый глаз и понять, насколько хорошо вы разбираетесь в современных технологиях машинного обучения, рекомендуем воспользоваться инструментом AiGENDA прямо сейчас на нашем сайте. Вы можете использовать нашу платформу AiGENDA для тренировки своих аналитических навыков или для сравнения стилей разных генеративных моделей, что поможет вам быстрее осваивать новые компетенции в сфере медиааналитики, а также оттачивать понимание цифровой безопасности, что пригодится в быстро меняющемся информационном ландшафте.
