Deepfakes 并不是一个陌生的词，在人们为其所呈现出出来的细致效果赞叹之余，它所带给的负面影响也渐渐蔓延到全球（参看(公众号：)此前报导）。为了与蓄意的 Deepfake 视频对付，Facebook 在今年 9 月份联合，牵头学术和企业两个领域的力量，联合发动了以低成本的方式检测出有 Deepfakes 视频的挑战赛。
项目的参与者还包括康奈尔科技校区（Cornell Tech）、麻省理工学院（MIT）、牛津大学（University of Oxford）和伯克利大学（UC Berkeley）等，以及非营利性研究的组织 Partnership on AI——该的组织的成员有 Google 、苹果、亚马逊、IBM 等大型科技公司。在本周的于温哥华举办的 NeurIPS 2019 大会上，这项关于 Deepfakes 检测工具的竞赛将月启动，竞赛到 2020 年 3 月才不会完结。Facebook 人工智能总监、该挑战赛的负责人之一 Irina Kofman 回应：看见多个领域的伙伴一起合作是鼓舞人心的，无论是来自企业界还是学术界，我们每个人都带给了各自领域的看法，因此，我们可以考虑到得更加普遍周全。
据报，从今天开始，登记的参赛者可以iTunes语料库来训练自己的检测工具。一旦他们已完成了最后设计，就可以将检测工具的代码递交到一个黑盒中检验。在检验的过程中，官方系统不会根据检测工具的有效性展开评分。
参赛者需要分享自己的工具模型，但他们必需表示同意开源其工作，只有这样才需要取得挑战赛的奖励。为了这场竞赛的顺利进行，各大科技巨头也争相贡献出有自己的力量：Facebook 方面回应，他们早已投放了多达 1000 万美元来希望人们参予竞争；亚马逊则为参赛者获取附加的模型；Google 旗下的 Kaggle 数据科学与机器学习平台将主办挑战赛并负责管理排行榜（用来审定 Deepfakes 检测系统的能力）的涉及事项。Facebook 首席技术官 Mike Schroepfer 在一篇博客文章中认为：Deepfakes 技术是基于 AI 技术制备的视频，它的真实性和合法性受到了一定的批评。
但累计目前，人们并没适当的数据集或基准来协助检测 Deepfakes 视频。所以，我们期望能寻找一个解决方案，协助人们找到这些被伪造过的视频，从而防止被误导。为了减缓数据集的创办，Facebook 不仅委托研究人员分解细致的 Deepfakes 视频来当作训练材料，以便于测试检测工具的效果。
与此同时，Facebook 也回应，这些视频邀了一组“多样化”的收费演员参演，约 54％ 的女性和 46％ 的男性。Facebook AI 研究经理 Christian Ferrer 回应，该数据集（总共包括多达 10 万个视频）在 10 月份的国际计算机视觉会议上展开了测试。而且，它不还包括任何用户数据，并且只有已签定用于协议的团队才能采访。虽然，目前加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）和南加州大学（University of Southern California）共同开发的一种工具早已提早公布，它的辨识准确率多达 90%。
但与此同时，Deepfakes 技术也在大大变化发展，这也让检测显得更加艰难。纽约大学坦登学校计算机工程助理教授 Siddharth Garg 回应回应，“这就像一场猫鼠游戏，如果我们设计了一个 Deepfakes 的检测器，就相等给了黑客一个新的模拟器展开反测试。
”总而言之，想输掉与 Deepfakes 制作者之间的“军备竞赛”看上去宽路漫漫，但这场关于检测工具的竞赛立刻就要全面进行，来自各方的力量将一起抗衡害人的 Deepfakes——我们应当悲观一点。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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