使用深度学习将一个人的脸真实地叠加到另一个人的身体上，这个点子听起来还算有趣。不幸的是，它也有邪恶的一面，比如说，由各色名人主演的“深度伪造”的色情片。另外，虚假新闻以及尖端技术可以轻易地被用于欺骗也引起了人们的广泛担忧。
然而，来自德国慕尼黑技术大学的研究人员想要解决这一问题 —— 他们开发了一种名为 “XceptionNet” 的算法，它能快速发现发布在网上的伪造视频。具体而言，它可以用来识别互联网上的误导性视频，以便在必要时将其删除，或者，至少向视频中涉及的人员透露他们被“伪造”了。
图丨伪造了盖尔·加朵的视频
“理想情况下，我们的目标是将人工智能算法集成到浏览器或社交媒体插件中，本质上，该算法将在后台运行，如果它识别出被操纵的图像或视频，它将给用户发布警告信息。”该校视觉计算小组的教授 Matthias Niessner 透露。
研究小组首先训练了一个由 1000 多个视频和 50 万张图片组成的深度学习神经网络。通过向计算机显示修改过的和未修改过的图像，即使在人类很难识别的情况下，机器学习工具也能够找出两者之间的区别。
Niessner 说：“对于压缩过的视频，我们的用户研究参与者无法区分假数据和真实数据”。但人工智能能够很容易地区分这两者。
在 50% 的情况下人类可以正确区分的，但这其实是随机猜测，而卷积神经网络可以在 87 %到 98 %的情况下正确区分压缩视频。这个表现尤其令人惊叹，因为压缩图像和视频比未压缩的图片更难区分。
与其他欺骗性的图像检测算法相比，XceptionNet 远远走在了前面。这其实也证明了人工智能的力量。
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