deepfake

Deepfakes使用人工智能(AI)机器学习技术开发的学者、业余爱好者和行业。初始开发是在1990年代末,和主要的进步是在2010年代末。

这个技术依赖于复杂的算法在片把它simplistically-one AI生成图像的人,第二个AI猜测图片是真实的还是假的。这种方式,AIs变得更好,他们在做什么。

Autoencoders和生成对抗的网络是这些算法所涉及的技术名称,如果你想深入。随着图像,deepfakes可以创建real-sounding音频。

作为一个术语,deepfake混合假的(因为媒体是假的,不真实的)深度学习,一种machine-learning-based人工神经网络。这些networks-again simplistic-are像计算机程序模仿大脑。这个词深更通常表明“困难”或“深刻”。

这个词deepfake归功于Redditor与用户名吗deepfakes成为臭名昭著的2017年发布色情视频交换名人到演员的面孔。这个用户创建了一个subreddit,r / deepfakes Reddit关闭以及一些相关的明确deepfake在2018年初子组。这是Twitter和Pornhub采取行动后不久deepfake生成的色情作品,主要关注科技领域之一。

形式的deepfakes也有针对性的公众人物,像Facebook首席执行官马克·扎克伯格和众议院议长南希•佩洛西(Nancy Pelosi)导致误导和欺诈潜力巨大的担忧日益加深。这导致了不同的州和联邦的行为规范deepfakes,包括在加州,在2019年10月创建和分发他们违法的。

2020年1月,Facebook宣布禁止deepfakes(除了那些明显是模仿或讽刺),尽管有人批评该公司不会不足以对抗被称为cheap-fakes和shallow-fakes。这些通常指内容更加粗暴地以某种方式改变与恶意intent-such视频目标佩洛西,伪造了她的演讲使它听起来像她有点含糊。例如,这个视频不是撤下在Facebook的新政策。

一些流行的应用deepfakes包括交换为另一部电影的一个名人,和各种应用程序允许用户交换他们的脸成gif和其他图像或视频。

这deepfake视频把史泰龙在《终结者2》。pic.twitter.com/f4ocOPntdC

-数字趋势(@DigitalTrends)2020年1月13日