ezek az emberek ismerősnek tűnhetnek, mint amilyeneket a Facebook-on vagy a Twitteren láttál.
vagy azok az emberek, akiknek a termékértékeléseit az Amazonon olvasta, vagy társkereső profilok, amelyeket a Tinderben látott.
első pillantásra lenyűgözően valóságosnak tűnnek.
de nem léteznek.
egy számítógép elméjéből születtek.,
és a technológia, ami őket teszi, megdöbbentő ütemben fejlődik.
vannak olyan vállalkozások, amelyek hamis embereket értékesítenek. A honlapon generált.Fotók, lehet kapni egy “egyedi, gondtalan” hamis személy $ 2.99, vagy 1,000 emberek $ 1,000., Ha csak egy pár hamis emberre van szüksége-a videojáték karaktereihez — vagy ahhoz, hogy a vállalati webhely változatosabb legyen — ingyen kaphatja meg fényképeit ThisPersonDoesNotExist.com. szükség szerint állítsa be hasonlóságukat; tegye öregnek vagy fiatalnak, vagy az Ön által választott etnikai hovatartozásnak. Ha azt szeretné, hogy a hamis személy animált, nevű cég Rosebud.AI meg tudja csinálni, és még beszélni is tud velük.,
Ezek a szimulált emberek kezdenek megjelenni az interneten, használni, mint a maszk, valódi emberek aljas szándék: kémek, akik nem vonzó arc, annak érdekében, hogy beszivárog a hírszerző közösség; a jobboldali propagandists, aki mögé a hamis profilok, fotó, meg minden; online harassers, aki troll a célok egy barátságos arc.
saját A. I. rendszert hoztunk létre, hogy megértsük, milyen könnyű különböző hamis arcokat generálni.
az A. I. rendszer minden arcot összetett matematikai alaknak, egy eltolható értéktartománynak tekint., A különböző értékek kiválasztása — mint azok, amelyek meghatározzák a szem méretét és alakját — megváltoztathatja az egész képet.
A másik tulajdonságait, a használt rendszer egy másik megközelítést., A kép egyes részeit meghatározó értékek eltolása helyett a rendszer először két képet generált, hogy kiindulási és végpontokat hozzon létre az összes értékhez, majd képeket hozzon létre a kettő között.
az ilyen típusú hamis képek létrehozása csak az utóbbi években vált lehetővé egy generatív ellenséges hálózatnak nevezett mesterséges intelligencia új típusának köszönhetően. Lényegében egy számítógépes programot táplálsz egy csomó fotót valódi emberekről., Tanulmányozza őket, és megpróbálja kitalálni saját fényképeit az emberekről, míg a rendszer egy másik része megpróbálja felismerni, hogy ezek közül melyik hamis.
az oda-vissza teszi a végterméket egyre inkább megkülönböztethetetlenné a valódi dologtól. A portrék ebben a történetben hozta létre a Times segítségével GAN szoftver, amely nyilvánosan elérhetővé tette a számítógépes grafikus cég Nvidia.,
tekintettel a javulás ütemére, könnyű elképzelni egy nem olyan távoli jövőt,amelyben nemcsak a hamis emberek egyetlen portréjával szembesülünk, hanem azok egész gyűjteményével-egy hamis barátokkal, hamis kutyákkal lógva, hamis csecsemőiket tartva. Egyre nehezebb lesz megmondani, hogy ki az igazi online, és ki a számítógép képzeletének szüleménye.
“amikor a tech először 2014 — ben jelent meg, rossz volt-úgy nézett ki, mint a Sims” – mondta Camille François, egy Dezinformációs kutató, akinek feladata a közösségi hálózatok manipulációjának elemzése., “Ez egy emlékeztető arra, hogy a technológia milyen gyorsan fejlődhet. Az észlelés csak idővel nehezebb lesz.”
az arcfakery fejlődése részben azért lehetséges, mert a technológia sokkal jobb lett a legfontosabb arcvonások azonosításában. Használhatja az arcát, hogy kinyit a smartphone, vagy mondja meg a fotószoftver rendezni a több ezer kép, majd mutassa meg csak azokat a gyermek., Az arcfelismerő programokat a bűnüldöző szervek használják a gyanúsítottak azonosítására és letartóztatására (valamint néhány aktivista is, hogy felfedje azon rendőrök személyazonosságát, akik névtáblájukat fedik le, hogy anonim maradjanak). A Clearview AI nevű cég több milliárd nyilvános fotót kaparott le az interneten-véletlenszerűen megosztva a mindennapi felhasználók által -, hogy olyan alkalmazást hozzon létre, amely csak egy fényképből képes felismerni egy idegent. A technológia szuperhatalmakat ígér: képes megszervezni és feldolgozni a világot oly módon, amely korábban nem volt lehetséges.,
de az arcfelismerő algoritmusok, mint más A. I. rendszerek, nem tökéletesek. A kiképzéshez használt adatok mögöttes elfogultságának köszönhetően ezeknek a rendszereknek egy része nem olyan jó, például a színes emberek felismerésében. 2015-ben a Google által kifejlesztett korai képfelismerő rendszer két fekete embert “gorilláknak” nevezett, valószínűleg azért, mert a rendszert sokkal több gorilláról táplálták, mint a sötét bőrű emberekről.,
ráadásul a kamerák-az arcfelismerő rendszerek szeme-nem olyan jók a sötét bőrű emberek elfogásában; ez a szerencsétlen szabvány a filmfejlesztés korai napjaira nyúlik vissza, amikor a fényképeket kalibrálták, hogy a legjobban megmutassák a világos bőrű emberek arcát. A következmények súlyosak lehetnek. Januárban, egy Robert Williams nevű detroiti fekete embert letartóztattak olyan bűncselekmény miatt, amelyet nem követett el helytelen arcfelismerő mérkőzés miatt.
a mesterséges intelligencia megkönnyítheti életünket, de végül ugyanolyan hibás, mint mi, mert mindannyian mögött vagyunk., Az emberek azt választják, hogyan készülnek az A. I. rendszerek, és milyen adatoknak vannak kitéve. Kiválasztjuk azokat a hangokat, amelyek a virtuális asszisztenseket hallják, ami ezeket a rendszereket nem érti az ékezetes embereket. Számítógépes programot tervezünk, hogy megjósoljuk az ember bűnözői viselkedését azáltal, hogy adatokat szolgáltatunk az emberi bírák korábbi döntéseiről — és a folyamat során a bírák elfogultságáról. Címkézzük azokat a képeket, amelyek a számítógépeket látják; ezután a szemüveget “dweebs” vagy “nerds” – hez társítják.”
kiszúrhat néhány hibát és mintát, amit az A. I.-ben találtunk., a rendszer megismételte, amikor hamis arcokat varázsolt.
Divat Kiegészítők problémákat okozhatnak.
például a fülbevalók hasonlónak tűnhetnek, de gyakran nem feltétlenül felelnek meg pontosan.
A GANs általában olyan valós fényképeken edz, amelyeket központosítottak, méreteztek és vágtak.
ennek eredményeként minden szem ugyanolyan távolságra lehet a középponttól.
a szemüveg sok hamis képen gyakori tartozék.,
általában vékony keretek vannak, végdarabokkal, amelyek esetleg nem egyeznek meg.
legtöbbünknek nincs tökéletesen szimmetrikus vonása, és a rendszer jó az újrateremtésükben.
de ennek eredményeként mély bemélyedéseket hozhat létre az egyik fülben, amelyek esetleg nincsenek jelen a másikban.
akkor vannak furcsa tárgyak, amelyek a semmiből jelenhetnek meg.
leggyakrabban csak a kép egy részében vannak, de ha elég alaposan megnézed, nehéz megnézni.,
néha, a nyomokat, hogy egy kép hamis nem egy személy jellemzői.
az absztrakt vagy elmosódott háttereket gyakran adják.
az emberek tévednek, természetesen: figyelmen kívül hagyjuk vagy mázoljuk át a rendszerek hibáit, túl gyorsan bízhatunk abban, hogy a számítógépek hiperracionálisak, objektívek, mindig igaza van., Tanulmányok kimutatták, hogy olyan helyzetekben, ahol az emberek számítógépek együtt kell működniük, hogy a döntés — azonosítása az ujjlenyomat, vagy emberi arcok — az emberek következetesen rosszul azonosító amikor egy számítógép meglökte őket. A műszerfal GPS-rendszereinek első napjaiban a járművezetők híresen követték az eszközök utasításait hibára, autókat küldtek tavakba, sziklákon és fákon.
Ez alázat vagy önhittség? Túl kevés értéket helyezünk az emberi intelligenciába — vagy túlbecsüljük azt, feltételezve, hogy annyira okosak vagyunk, hogy még mindig okosabbá tehetjük a dolgokat?,
a Google és a Bing algoritmusai rendezik számunkra a világ tudását. A Facebook hírcsatornája kiszűri a közösségi oldalainkból a frissítéseket, és eldönti, hogy melyek azok, amelyek elég fontosak ahhoz, hogy megmutassák nekünk. Az autók önvezető funkcióival biztonságunkat a szoftverek kezébe (és szemébe) tesszük. Nagyon bízunk ezekben a rendszerekben, de ugyanolyan hibásak lehetnek, mint mi.
további cikkek a mesterséges intelligenciáról:
az arcfelismerés képzése néhány új szőrös baráton: Bears
A Gépi Molekulák Jobbak?,
Ezek az algoritmusok véget vethetnek a világ leghalálosabb gyilkosának