Los ganadores del desafío de reconocimiento de Facebook reconocen las falsificaciones profundas con una precisión del 82%
Los socios de Deepfake Detection Challenge, incluidos Facebook, Partnership on AI y otros, han anunciado los ganadores del concurso. El modelo más poderoso logró una detección falsa profunda del 82.56% en comparación con un registro público de 100,000 videos creados para el proyecto. Más de 2,000 participantes contribuyeron con más de 35,000 modelos a la competencia, que comenzó en diciembre y terminó el 31 de mayo. Los equipos de alto rendimiento compartieron $ 1 millón en premios.
"Las presentaciones iniciales fueron básicamente 50% precisas, lo cual es peor que inútil, y los primeros modelos reales fueron 59% precisos y los modelos ganadores fueron 82% precisos", dijo Mike Schroepfer, CTO de Facebook Reporteros La detección de deepfake es un área particularmente preocupante antes de las elecciones presidenciales de noviembre en Estados Unidos.
Todos los ganadores utilizaron la arquitectura de red EfficientNet para crear sus modelos. Los ingenieros de Facebook descubrieron que los modelos más potentes suelen utilizar alguna forma de mejora de datos o mejora que conecta rostros falsos y reales.
El conjunto de datos Deepfake Detection Challenge provendrá de fuentes de código abierto. Los detalles se anunciarán la próxima semana en la conferencia Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Originalmente, CVPR estaba programado para realizarse en Seattle, pero estará completamente en línea a partir del domingo.
“Honestamente, antes de comenzar a descargar un buen detector falso falso de GitHub, no había uno como hace nueve meses, creo que es un problema. Creo que en este punto es más importante tener un solo sistema básico que funcione razonablemente bien y ofrezca a las personas un punto de partida. Creo que en este punto es más importante que pensar en … ejemplos contradictorios ", dijo Schroepfer sobre el código abierto del conjunto de datos.
Los equipos competidores utilizaron el conjunto de datos Deepfake Detection Challenge para entrenar a sus modelos. El conjunto de datos es una colección de 100,000 videos creados por actores que han firmado acuerdos de consentimiento. Con más de 3.500 actores, incluye 38 días de video.
Facebook y sus socios lanzaron el Deepfake Detection Challenge el otoño pasado con un grupo de organizaciones asociadas, incluidas la BBC, el New York Times académicos, instituciones y el comité directivo para la inteligencia artificial y la integridad de los medios de la asociación. Amazon Web Services (AWS) contribuyó con $ 1 millón en créditos en la nube, mientras que Schroepfer dijo que Facebook contribuyó con aproximadamente $ 10 millones al proyecto.
Facebook comenzó el Desafío Hateful Memes el mes pasado con un objetivo similar de moderar mejor el contenido usando IA. [19659002] El profundo descubrimiento y los mensajes de memes de odio se producen cuando Facebook se ve desafiado en múltiples frentes porque se demuestra que se beneficia del odio. Mark Zuckerberg, CEO de Facebook, defendió recientemente el derecho del presidente Trump a lanzar un llamado al asesinato militar de saqueadores en protestas a gran escala contra la supremacía blanca y el racismo después del asesinato de George Floyd. En la publicación, Trump usó una frase relacionada con la intolerancia de la década de 1960. Twitter describió el mismo lenguaje como "violencia gloriosa" en un tweet.
Los empleados de Facebook realizaron una huelga virtual en respuesta a la posición de la compañía, y dos ejecutivos amenazaron con renunciar, New York Times . En un informe del Wall Street Journal a fines del mes pasado, se afirmó que Facebook se beneficia a sabiendas de un algoritmo de recomendación divisivo que promueve el extremismo y el odio, y que la compañía ha evitado cambios para evitar posibles contratiempos por parte de políticos conservadores.
