Si hay una “competencia de pellizcos faciales”, los humanos solo pueden tomar el segundo lugar
La película de ciencia ficción "Blade Runner" describe un mundo futuro en el que es difícil distinguir entre lo verdadero y lo falso:
▲ ¿Quiénes son los replicadores? Imagen de: "Blade Runner 2049"
Los "replicantes" hechos por humanos tienen caras casi idénticas a las de los humanos. A menos que se use un instrumento profesional para realizar pruebas emocionales, o se encuentre el número oculto en el cuerpo, los humanos no pueden identificar a los "replicantes" por su apariencia.
Tal mundo futuro puede estar un poco lejos, pero si solo miras la cara, es posible que realmente no puedas distinguir la verdad de lo falso.
AI "cara falsa" ha cruzado el valle inquietante
Primero mire un conjunto de imágenes, ¿tiene la confianza para distinguir la "cara falsa" de un vistazo?
¿Cuál de las caras anteriores es falsa? (Consulte el final del artículo para obtener la respuesta, pero no se preocupe, aún quedan muchas caras por venir)
El concepto de "cara falsa" que se menciona aquí se refiere a fotos de caras sintetizadas por IA, no a personas reales. Si siente que es difícil juzgar lo verdadero y lo falso por un tiempo, no se preocupe, no está solo.
El profesor Hany Farid de la Universidad de California, Berkeley, ha estado trabajando en la tecnología de síntesis de imágenes de IA durante muchos años.
Según un estudio que publicó recientemente en Proceedings of the National Academy of Sciences, los rostros sintetizados por IA son indistinguibles de las personas reales e incluso se ven más confiables que las personas reales.
Los resultados de este estudio superaron las expectativas de los investigadores.
La Dra. Sophie Nightingale, coautora de la investigación, dijo que el propósito inicial de la investigación era encontrar formas de mejorar la credibilidad de los rostros de IA mediante comparaciones de la vida real.
Farid cree que el ritmo actual de desarrollo y mejora de la tecnología de síntesis de imágenes de IA es muy rápido, incluso más rápido que las imágenes CG tradicionales.
Creemos que hemos cruzado el misterioso valle de las caras estáticas
El Efecto del Valle Inquietante es una teoría psicológica según la cual las personas tendrán una impresión favorable de los objetos similares a las personas, pero cuando la similitud alcanza cierto nivel (como zombis, muñecas antropomórficas), las reacciones de las personas se vuelven extremadamente negativas y repugnantes.
Cuando la similitud aumenta aún más y alcanza la similitud con la persona real, la respuesta emocional de la persona volverá a ser positiva y puede haber un efecto de empatía entre los humanos.
A juzgar por los resultados experimentales de Farid, es probable que el rostro sintetizado por IA haya salido del escenario de "Walking Dead".
¿Cómo se sintetiza un rostro humano tan realista?
Las redes adversarias generativas (GAN) son actualmente los algoritmos de síntesis más populares. El nombre suena muy desconocido, pero su lógica no es complicada.
En pocas palabras, hay un "pintor" y un "evaluador" en la GAN. El "pintor" debe hacer un dibujo que se parezca lo más posible a un rostro humano y dárselo al "evaluador" para que lo juzgue.
El "tasador" mira muchas fotos reales antes de juzgar y analiza las características de la cara. Cuando la pintura del "pintor" puede engañar a innumerables "tasadores" que han leído caras, nace una foto de cara sintética AI.
En este proceso, la precisión del "evaluador" continuará mejorando después del aprendizaje continuo, y las habilidades correspondientes del "pintor" también aumentarán. Los dos forman una relación de confrontación, mejorando así la calidad de la imagen sintetizada hasta que pueda emparejar lo falso con lo real. .
Farid usó el modelo Nivdia StyleGAN2 lanzado por NVIDIA en el experimento Para estudiar la credibilidad de sus fotos sintéticas, los investigadores organizaron tres experimentos.
En el primer experimento, los investigadores invitaron a 315 participantes a distinguir 128 grupos (un total de 800 grupos) de grupos de fotos compuestos por personas reales e IA. Como resultado, la tasa promedio correcta de los participantes fue inferior al 50 %, solo el 48,2 %. .
Luego, en el segundo experimento, los investigadores invitaron a 219 nuevos participantes capacitados a participar en el mismo experimento y dieron retroalimentación correcta después de cada despedida.
Con la ayuda de los investigadores, se mejoró la precisión del segundo experimento, pero solo superó ligeramente el 50 %, alcanzando el 59,0 %. Farid y Nightingale no se sorprendieron por la fidelidad de la foto de IA, pero el resultado del Experimento 3 fue inesperado.
En el tercer experimento, 223 nuevos participantes calificaron la confiabilidad del mismo lote de fotos del 1 al 7. Los resultados mostraron que la confiabilidad de las fotos sintetizadas por IA fue un 7,7 % más alta que la de las caras reales. .
▲ Nicolas Cage que cambia la cara de Deepfake
Los investigadores creen que las fotos sintetizadas por IA que tienen cierto grado de credibilidad probablemente serán utilizadas por delincuentes en el futuro para cometer fraude o causar confusión en las redes sociales. Este tema debe ser atendido por la sociedad y el desarrollo. de la tecnología de síntesis de imágenes requiere algunos acuerdos.
Entonces, la pregunta es, dado que la cara sintética de IA tiene ciertos riesgos sociales, ¿por qué las personas aún invierten energía en la investigación?
La cara de IA es muy buena, pero es un "arma de doble filo"
▲ Keanu Reeves debuta
En el programa de videojuegos E3 de 2019, la aparición sorpresa de Keanu Reeves en el tráiler de "Cyberpunk 2077" encendió instantáneamente las emociones de todos los públicos dentro y fuera del lugar, y luego él mismo subió al escenario y anunció que jugaría un papel importante en el juego "Johnny Silver" "Mano" cara modelo, despertó las expectativas de innumerables jugadores.
▲ En Resident Evil 8, Helena Mankowska fue el modelo facial de la Sra. Timitrescu
Debido a que en el mundo virtual, un rostro humano realista puede brindar una fuerte sensación de inmersión a los jugadores. Con la mejora de las funciones del juego, el uso de personas reales como modelos faciales en lugar de rostros digitales se ha vuelto cada vez más fabricante de juegos para dar forma a los personajes. .
Pero el uso de modelos de rostros reales a menudo significa altas tarifas de licencia de retratos y costos de captura de movimiento, que no son realistas para algunos estudios pequeños.
Ahí es cuando una cara sintética de IA libre de derechos de autor es útil: parece plausible que una persona que no existe en el mundo interprete a un personaje virtual.
Por ejemplo, Generated Photo, un proyecto fotográfico compuesto de IA gratuito, ha cooperado con la empresa de software de animación Reallusion para usar retratos sintetizados por IA como imágenes 3D para animación, juegos o anuncios. Los desarrolladores pueden elegir libremente la raza, la edad y el género de los personajes. Hay problemas de derechos de autor.
Imagínese, si las caras de los NPC en juegos como Sims o GTA están hechas de retratos realistas, la inmersión y la presencia del juego mejorarán enormemente.
Además de los juegos, algunos software de servicio al cliente también requieren una gran cantidad de avatares reales para comunicarse con los clientes. Si reemplaza los avatares reales con avatares de IA, no solo puede evitar disputas de derechos de autor de retratos, sino también proteger la privacidad personal de filtraciones.
Sin embargo, aunque las fotos sintetizadas por IA tienen un significado razonable, al mismo tiempo, también tendrán un cierto impacto en la autenticidad de las fotos en línea.Después de todo, nadie quiere estar fascinado por una persona inexistente en una aplicación de citas.
Farid cree que la única forma de resolver este problema es agregar una certificación de "autenticidad" a cada foto que se toma, para que las personas puedan distinguir su autenticidad al ver y usar la foto.
Suena como una versión invertida de Blade Runner, donde las personas en la película tienen una identificación numerada tallada en los globos oculares de los replicantes, mientras que en realidad están etiquetados en fotos reales para combatir las "falsificaciones".
De hecho, empresas como Adobe y Microsoft ya están promocionando tecnologías relacionadas.
En febrero de 2021, empresas e instituciones como Adobe, Microsoft, Intel, Arm y Truepic formaron un proyecto llamado Content Origination and Authenticity Alliance (C2PA) para combatir la desinformación y crear estándares técnicos verificables de autenticidad de imágenes para seguridad y trazabilidad.
El método de verificación también es muy sencillo: la información, como la toma y la modificación posterior de las fotos, se mantiene intacta con la tecnología blockchain, y no importa cómo se modifiquen las fotos, se pueden ver directamente.
Las fotos reales certificadas tendrán una pequeña "i" en la esquina superior derecha. Al hacer clic en él, puede ver los detalles de la fecha de disparo, la ubicación y la lente generada por la cámara. Si alguien usa un software como Photoshop Después de modificar el foto, también puede volver a la imagen original de la foto para obtener la imagen completa.
El método de certificación C2PA puede garantizar la autenticidad de las fotos en noticias serias y otros campos hasta cierto punto, pero debido a su breve establecimiento, actualmente solo se usa en algunos medios o plataformas sociales, y aún está desactualizado para brindar garantías de autenticidad para todo el contenido de Internet de la mañana.
Es decir, en el futuro, las fotos sintéticas de IA pueden ser un riesgo para la seguridad social. Actualmente, los modelos de síntesis de imágenes como Nivdia StyleGAN2 se pueden descargar públicamente en plataformas como Github. ¿Es realmente seguro hacerlo? Farid cree que esto requiere una cuidadosa consideración por parte del personal técnico después de sopesar los beneficios y los riesgos.
Entonces, la pregunta es, hay tantas caras en el artículo, ¿cuáles son personas reales?
La respuesta es: a menos que se indique lo contrario, todas son falsas.
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