Ten algorytm wykryje fałszywe filmy na podstawie bicia serca

Słyszeliście kiedyś o fotopletyzmografii? Spokojnie, ja też nie. W dużym skrócie mówiąc i bez wdawania się w szczegóły, jest to badanie polegające na ocenie przepływu krwi przez naczynia krwionośne umiejscowione pod skórą. Wykrywają one zmianę koloru skóry pod wpływem krwi na nadgarstku, palcu czy też innych częściach ciała. W ten sposób działają na przykład pulsometry w smartwatchach, smartbandach czy czujniki w szpitalach.

Skoro już wiemy, czym jest fotopletyzmografia, przejdźmy do FakeCatchera. Jest to nowe narzędzie opracowane przez naukowców z Uniwersytetu w Binghampton (Nowy Jork, USA) oraz inżynierów Intela. Zadaniem algorytmu jest analizowanie nagrania pod kątem bardzo delikatnych zmian koloru skóry spowodowanych przepływem krwi.

Przykład zaawansowanego deep fake'u:

Ergo – jeśli osoba na nagraniu ma tętno, odcień skóry się zmienia, a program to wychwytuje. Jeśli została podłożona sztuczna twarz, to w większości przypadków nie będzie ona zmieniała barwy, ponieważ nie zostały przeniesione funkcje biologiczne skóry. Jeśli FakeCatcher wykryje podrobiony filmik, wskaźnik pomiaru pulsu będzie znacznie zaburzony.

Na podstawie opracowanych algorytmów, naukowcy byli w stanie rozpoznać ponad 90 proc. sfałszowanych filmów. Imponujące jest również to, że FakeCatcher był w stanie podać nazwę algorytmu, który zajmował się dopasowaniem twarzy spośród 4 wybranych: Face2Face, NeuralTex, DeepFakes ora FaceSwap.

Ujawnienie FakeCatchera oczywiście sprawi, że ludzie zajmujący się tworzeniem deep fake’ów będą pracowali nad ulepszeniem swoich programów, co może z czasem doprowadzić do tego, że sfałszowane filmy nie będą możliwe do rozpoznania nawet przez zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji. Ta dziedzina bardzo szybko ewoluuje, wystarczy rzucić okiem na program Disneya, który umożliwia podkładanie twarzy zmarłych aktorów na nagraniach lub algorytm Microsoftu do rozpoznawania takich zmian.