如何处理无法检测到的 Deepfakes

Deepfakes 可以复制人的声音和外表。 Deepfake 的创造者可以让那个复制品说或做几乎任何事情。更糟糕的是，识别深度假货变得几乎不可能。你怎么处理这个？

简而言之 Deepfakes

Deepfakes 以深度学习技术命名，深度学习技术是一种使用人工神经网络的特定类型的机器学习方法。深度学习是“机器视觉”工作原理的重要组成部分。这是人工智能领域，它允许计算机系统，例如，识别物体。机器视觉技术使从自动驾驶汽车到 Snapchat 过滤器的一切成为可能。

Deepfake 是指您使用这项技术将视频中一个人的脸换成另一个人的脸。 Deepfake 技术现在也可以应用于声音，因此视频中演员的面部和声音都可以更改为其他人。

在早期，发现 Deepfake 是微不足道的。就如同名人蜡像，任谁看了都会觉得有些不对劲。随着时间的推移，机器学习算法一点一点地改进。

如今，高质量的 Deepfakes 已经足够好，普通观众无法分辨，尤其是当视频在某种程度上被社交媒体视频共享的低保真性所掩盖时。即使是专家也很难通过肉眼分辨出最好的深度伪造与真实镜头。这意味着必须开发新的工具来检测它们。

在一个以牙还牙的真实世界示例中，研究人员开发了自己的 AI 软件，可以检测深度伪造视频，即使人类无法检测到。麻省理工学院的聪明人创建了 Detect Fakes 项目来演示如何检测这些视频。

因此，尽管您可能无法再用眼睛捕捉到这些深度伪造视频，但我们可以放心，因为有软件工具可以完成这项工作。已经有应用程序声称可以检测 deepfakes 以供下载。 Deepware 就是一个例子，随着对 deepfake 检测的需求增加，我们相信还会有更多。

那么，问题解决了吗？不完全的！制造深度造假的技术现在正与检测它的技术展开竞争。 Deepfakes 可能会变得如此出色，以至于即使是最好的 AI 检测算法也无法确定视频是否是伪造的。我们还没有到那一步，但对于只是浏览网页的普通人来说，也许我们不需要在深度伪造技术进步的那一刻就成为一个问题。

所以，如果你不能可靠地判断你看到的视频是否真实，例如，一个县长的视频，你怎么能确保你不被愚弄呢？

事实上，使用单一信息源作为唯一来源从来都不是一个好主意。如果它是关于重要的事情，你应该检查报告相同信息的多个独立来源，而不是来自可能是假的材料。

即使不存在 deepfakes，互联网用户停止并验证与政府政策、健康或世界大事等主题领域相关的重要信息类型也已经至关重要。证实一切显然是不可能的，但当涉及到重要的事情时，就值得付出努力。

尤其重要的是，除非您几乎 100% 确定它是真实的，否则不要传播视频。 Deepfakes 只是一个问题，因为它们被不加批判地分享。您可以成为打破病毒式传播链的一部分的人。毕竟，发送可能是伪造的视频比分享它更省力。不。

此外，你不需要深度伪造检测 AI 的强大功能来怀疑视频。视频越离谱，它就越有可能是假的。如果你看到 NASA 科学家说登月是假的或者他的老板是蜥蜴的视频，它应该立即发出警告。

完全偏执地认为您在视频中看到或听到的一切都可能是假的，并且意在以某种方式愚弄或操纵您，这是一个可怕的想法。这也可能不是一种健康的生活方式！我们并不是建议您需要让自己处于这种心态，而是建议您重新考虑视频或音频证据的可信度。

Deepfake 技术确实意味着我们需要新的方式来验证媒体。例如，有人在研究给视频加水印的新方法，这样任何改动都无法隐藏。然而，当你作为互联网的普通用户时，你能做的最好的事情就是宁可持怀疑态度。假设一段视频可能已经被完全改变，直到它得到主要来源的证实，例如直接采访了主题的记者。

或许最重要的是，你应该了解深度换脸技术在今天或在不久的将来有多好。哪一个，因为你现在已经到了本文的结尾，你肯定是。