Deepfakes 并不是一个陌生的词，在人们为其所呈现出出来的细致效果赞叹之余，它所带给的负面影响也渐渐蔓延到全球（参看(公众号：)此前报导）。为了与蓄意的 Deepfake 视频对付，Facebook 在今年 9 月份联合，牵头学术和企业两个领域的力量，联合发动了以低成本的方式检测出有 Deepfakes 视频的挑战赛。项目的参与者还包括康奈尔科技校区（Cornell Tech）、麻省理工学院（MIT）、牛津大学（University of Oxford）和伯克利大学（UC Berkeley）等，以及非营利性研究的组织 Partnership on AI——该的组织的成员有 Google 、苹果、亚马逊、IBM 等大型科技公司。在本周的于温哥华举办的 NeurIPS 2019 大会上，这项关于 Deepfakes 检测工具的竞赛将月启动，竞赛到 2020 年 3 月才不会完结。

Facebook 人工智能总监、该挑战赛的负责人之一 Irina Kofman 回应：看见多个领域的伙伴一起合作是鼓舞人心的，无论是来自企业界还是学术界，我们每个人都带给了各自领域的看法，因此，我们可以考虑到得更加普遍周全。据报，从今天开始，登记的参赛者可以iTunes语料库来训练自己的检测工具。一旦他们已完成了最后设计，就可以将检测工具的代码递交到一个黑盒中检验。在检验的过程中，官方系统不会根据检测工具的有效性展开评分。

参赛者需要分享自己的工具模型，但他们必需表示同意开源其工作，只有这样才需要取得挑战赛的奖励。为了这场竞赛的顺利进行，各大科技巨头也争相贡献出有自己的力量：Facebook 方面回应，他们早已投放了多达 1000 万美元来希望人们参予竞争；亚马逊则为参赛者获取附加的模型；Google 旗下的 Kaggle 数据科学与机器学习平台将主办挑战赛并负责管理排行榜（用来审定 Deepfakes 检测系统的能力）的涉及事项。Facebook 首席技术官 Mike Schroepfer 在一篇博客文章中认为：Deepfakes 技术是基于 AI 技术制备的视频，它的真实性和合法性受到了一定的批评。

但累计目前，人们并没适当的数据集或基准来协助检测 Deepfakes 视频。所以，我们期望能寻找一个解决方案，协助人们找到这些被伪造过的视频，从而防止被误导。

为了减缓数据集的创办，Facebook 不仅委托研究人员分解细致的 Deepfakes 视频来当作训练材料，以便于测试检测工具的效果。与此同时，Facebook 也回应，这些视频邀了一组“多样化”的收费演员参演，约 54％ 的女性和 46％ 的男性。Facebook AI 研究经理 Christian Ferrer 回应，该数据集（总共包括多达 10 万个视频）在 10 月份的国际计算机视觉会议上展开了测试。

而且，它不还包括任何用户数据，并且只有已签定用于协议的团队才能采访。虽然，目前加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）和南加州大学（University of Southern California）共同开发的一种工具早已提早公布，它的辨识准确率多达 90%。但与此同时，Deepfakes 技术也在大大变化发展，这也让检测显得更加艰难。

纽约大学坦登学校计算机工程助理教授 Siddharth Garg 回应回应，“这就像一场猫鼠游戏，如果我们设计了一个 Deepfakes 的检测器，就相等给了黑客一个新的模拟器展开反测试。”总而言之，想输掉与 Deepfakes 制作者之间的“军备竞赛”看上去宽路漫漫，但这场关于检测工具的竞赛立刻就要全面进行，来自各方的力量将一起抗衡害人的 Deepfakes——我们应当悲观一点。原创文章，予以许可禁令刊登。

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