6月13號，美國眾議院情報(bào)委員會召開關(guān)于人工智能深度偽造的聽證會，公開談?wù)摿松疃葌卧旒夹g(shù)給國家、社會和個(gè)人帶來的風(fēng)險(xiǎn)，以及該采取的防范和應(yīng)對措施。
目前，世界多國也都開始進(jìn)行立法，強(qiáng)化對人臉信息收集和識別技術(shù)應(yīng)用場景的約束。但所有努力都離不開社交媒體平臺的配合。
計(jì)算機(jī)科學(xué)專家 法里德：但大多數(shù)情況下，社交媒體平臺對如何處理這類非法內(nèi)容、有害內(nèi)容、不實(shí)信息、假新聞、選舉篡改、非自愿的色情等內(nèi)容都顯得漫不經(jīng)心，因?yàn)檫@些內(nèi)容吸引眼球，對生意有好處。
近日，臉書、微軟等科技公司和眾多學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)聯(lián)合發(fā)起一場“揪出深度偽造影像挑戰(zhàn)賽”，希望改善現(xiàn)有工具，加強(qiáng)對深度偽造圖片、聲音和視頻的檢測能力。
9月5號，臉書宣布將為此投入1000萬美元。
美國加州大學(xué)伯克利分校的研究人員也在研究如何應(yīng)對深度偽造。
計(jì)算機(jī)科學(xué)專家 法里德：我們應(yīng)對這一問題的方式是，建立了軟生物識別模型。這些生物特征指的是像指紋、虹膜、面部。它沒有那么獨(dú)特，但其目的是捕捉微妙的面部表情、頭部移動，這些每個(gè)個(gè)體獨(dú)有的，但在假視頻制作時(shí)被打亂了的特征。
