vir: VentureBeat
Ilke Demir, vodja raziskave v Intel Labs, pojasnjuje, v čem se je FakeCatcher razlikuje od dosedanjih orodij. Ta gledajo surove podatke oziroma posamezne piksle in poizkušajo zaznati neavtentičnost v njih. FakeCatcher pa uporablja metodo, ki se imenuje imenuje PPG (fotopletismografija). Metoda meri, koliko svetlobe se odbija ali pronica skozi vene, po katerih teče kri. Na podoben način pametne zapestnice merijo srčni utrip, FakeCatcher pa bo tako preverjal, ali je oseba na posnetku živa. S prostim očesom se tega ne vidi, s strojem pač. FakeCatcher preveri signale na 32 mestih na obrazu in jih potem analizira. FakeCatcher se je potem iz posnetkov, za katere je bilo jasno, ali so avtentični ali ne, naučil prepoznavati ponaredke. Ima konvolucijsko nevronsko mrežo, ki je dovolj izurjena, da v 96 odstotkih primerov prepozna ponaredke.
Pričakovati je, da bodo v prihodnosti deepfaki predstavljali veliko težavo. Raziskave kažejo, da jih je čedalje teže prepoznavati, vplivi pa so lahko velikanski. Še pred dvema letoma je bila umetna inteligenca pri tem opravilu zelo slaba. Težava je tudi razvoj tehnologije, saj postaja klasična igra mačke z mišjo. Medtem ko se izboljšujejo metode za prepoznavanje deepfakov, hkrati napreduje tudi tehnologija za njihovo ustvarjanje. Na koncu bo s tehnologijo verjetno kot z vsako drugo. Imela bo legalne uporabe, denimo poustvarjanje preminulih igralcev v filmih in podobno, kar bo proti plačilu dovoljenju, in nelegalne uporabe, kamor sodi ustvarjanje lažnih novic, sejanje dvoma in strahu, sovražne vsebine itd. Ali pa zgolj kršitve avtorskih pravic.
