偽造視頻的增加威脅著全球的信息完整性。以人臉交換為重點的早期努力，在面對現代操控時顯露出其局限性。一個革命性的人工智能系統，UNITE，作為檢測這些偽造的關鍵解決方案，分析視頻的所有元素。配備尖端技術，它針對日益複雜的偽造，從扭曲的背景到完全虛構的演講。迫切需要在社會和政治的各個領域應對這一前所未有的現象。
檢測偽造視頻的創新系統
加州大學河濱分校（UCR）的研究人員開發出一種能夠識別誤導性視頻的人工智能系統，遠遠超出簡單的人臉交換和扭曲的演講。這一項目由Amit Roy-Chowdhury教授和博士生Rohit Kundu領導，在當前資訊不實可能對社會造成不利影響的背景下進行。
UNITE系統介紹
名為UNITE，即Universal Network for Identifying Tampered and synthEtic videos，這一人工智能模型以其檢測視頻操控的能力脫穎而出，而不僅限於人臉分析。與許多現有方法不同，UNITE評估整個視頻圖像，包括背景和運動模式，使這項技術在對付各種偽造時特別穩健。
面對AI生成內容的日益挑戰
隨著生成性人工智能工具的興起，創建誤導性視頻變得越來越容易。Kundu指出，情況令人擔憂，因為即使是具備中等技能的個體也可以繞過安全過濾。資訊不實的風險不僅影響個人，還影響機構和民主。
先進的檢測技術
UNITE的開發基於一種深度學習模型，該模型基於變壓器，能夠分析視頻片段。通過仔細檢查空間和時間的不一致性，系統能檢測到傳統檢測器常常忽視的元素。UNITE的架構利用了一種名為SigLIP的基本人工智能框架，確保提取的特徵與特定人物或物體無關。
創新的訓練方法論
UNITE整合了一種革命性的訓練方法，稱為attention-diversity loss，它鼓勵模型在每幅圖像中監控多個視覺區域。這種方法防止系統僅關注人臉。一個能夠檢測各種偽造的通用架構因此形成，涵蓋了人臉交換和完全生成的沒有任何原始片段的視頻。
與科技巨頭的合作
與谷歌的合作使得能夠訪問大量的數據集和所需的計算資源，以便在各種合成內容上訓練模型。從文本或靜態圖像生成的視頻特別難以檢測。UNITE可能很快成為社交媒體平台、事實查證者和新聞編輯團隊的必要工具，幫助其減緩操控視頻的傳播。
邁向數字真相
對於像UNITE這樣的工具的需求迫在眉睫。隨著偽造技術的改善，對揭示真相的系統的需求變得不可避免。Kundu總結道，人們有權知道他們所看到的是否真實。這些檢測工具的出現可能會顯著改變數字平台上內容的感知方式。
常見問題解答
什麼是檢測偽造視頻的人工智能系統？
檢測偽造視頻的人工智能系統是一種技術模型，旨在識別視頻中的操控，即使它們不僅涉及人臉交換或修改的演講。它分析整個視頻序列，包括背景和動作。
如何檢測超越人臉交換的偽造視頻？
檢測使用一種深度學習模型，檢查視頻中的空間和時間不一致性，使得即使在沒有面孔的情況下也能識別異常。該模型分析各種視覺元素以發現偽造。
像UNITE這樣的系統可以檢測哪些類型的視頻？
UNITE可以檢測廣泛的操控視頻，從簡單的人臉剪接到完全由人工智能生成的視頻，沒有任何真實片段，包括背景和其他視覺組件。
為什麼檢測偽造視頻很重要？
檢測偽造視頻對於打擊資訊不實、保護個人以及維護機構和民主的完整性至關重要。偽造視頻可能對公眾輿論和事實的認知造成有害後果。
傳統的深度偽造檢測器有哪些局限性？
傳統的深度偽造檢測器主要集中於人臉，當視頻中沒有面孔時它們往往會失效。因此，它們無法識別影響背景或其他視覺元素的其他操控形式。
誰可以受益於這樣的偽造視頻檢測系統？
社交媒體平台、事實查證者、新聞編輯部以及任何致力於防止誤導性內容傳播的實體都可以受益於使用像UNITE這樣的偽造視頻檢測系統。
偽造視頻檢測技術的未來是什麼？
檢測技術的未來是充滿希望的，目前正在進行研究以提升其能力，以跟上操控技術的發展，並確保公眾能獲得可靠和真實的信息。
