I deepfake (deepfake, DF) sono una di quelle tecnologie che, sebbene impressionanti, vengono spesso utilizzate per scopi nefasti e la loro popolarità è in crescita. Le aziende hanno lavorato per anni su modi per identificare il video reale da quello alterato, ma la nuova soluzione di Intel sembra essere una delle più efficaci e innovative.
I deepfake, che di solito comportano la sovrapposizione del volto e della voce di qualcuno su un'altra persona, hanno iniziato ad attirare l'attenzione alcuni anni fa quando i siti Web per adulti hanno iniziato a vietare i video in cui la tecnica veniva utilizzata per aggiungere i volti di attrici famose ai corpi delle pornostar.
Da allora, i video DF sono diventati sempre più perfetti. Esistono tantissime app che consentono agli utenti di inserire i volti degli amici nei film e abbiamo visto l'intelligenza artificiale dare vita a vecchie foto e riportare in vita versioni più giovani di attori.
C'era anche un'app progettata per acquisire digitalmente l'abbigliamento femminile. Ma la preoccupazione maggiore è come i deepfake abbiano portato alla diffusione della disinformazione: un video falso sulla cattura del presidente ucraino Volodymyr Zelensky è stato diffuso sui social network all'inizio di quest'anno.
Organizzazioni, compreso Facebook, il Dipartimento della Difesa, Adobe e Google hanno creato strumenti progettati per rilevare i deepfake. Ma la versione di Intel e Intel Labs, giustamente chiamata FakeCatcher, utilizza un approccio unico: l'analisi del flusso sanguigno.
Invece di utilizzare un metodo che esamina un file video per le funzionalità, la piattaforma Intel utilizza il deep learning per analizzare i sottili cambiamenti di colore nei volti causati dal sangue che scorre nelle vene, un processo chiamato fotopletismografia o PPG.
FakeCatcher analizza il flusso sanguigno nei pixel dell'immagine e studia i segnali di diversi fotogrammi. Quindi passa le firme attraverso un classificatore. Il classificatore determina se un determinato video è reale o falso. Intel afferma che, se combinata con il rilevamento basato sullo sguardo, questa tecnologia può determinare se un video è reale entro millisecondi e con una precisione fino al 96%. La società ha aggiunto che la piattaforma utilizza processori Xeon di terza generazione scalabili con supporto per un massimo di 3 thread di scoperta simultanei e funziona tramite un'interfaccia web.
Una soluzione in tempo reale con una precisione così elevata può fare un'enorme differenza nella guerra online contro la disinformazione. D'altra parte, può anche rendere i falsi profondi ancora più realistici mentre gli autori cercano di ingannare il sistema.
Puoi aiutare l'Ucraina a combattere contro gli invasori russi. Il modo migliore per farlo è donare fondi alle forze armate ucraine attraverso Salva Vita o tramite la pagina ufficiale NBU.
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