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Facebook AI Research表示，它已經(jīng)創(chuàng)建了一種機器學習系統(tǒng)，用于對視頻中的個人進行去身份識別。像D－ID這樣的初創(chuàng)公司和許多先前的研究已經(jīng)為靜態(tài)圖像提供了去識別技術(shù)，但這是第一個可用于視頻的技術(shù)。在最初的測試中，該方法能夠阻止最先進的面部識別系統(tǒng)。

使用者無需更改用于自動視頻修改的AI，即可將其應用于每個視頻。它在人的面部上繪制了一個略微變形的版本，以使面部識別技術(shù)難以識別。

一篇解釋該方法的論文說：“人臉識別可能會導致隱私丟失，而人臉替代技術(shù)可能會被誤用于制作誤導性視頻。有關(guān)人臉識別技術(shù)的進步和最新的濫用事件引發(fā)了對去身份識別方法的需求。這是唯一適用于視頻（包括實時視頻）的方法，其呈現(xiàn)的質(zhì)量遠遠超過了文獻方法�！�

Facebook AI Research工程師、特拉維夫大學教授Lior Wolf在電話采訪中表示，F(xiàn)acebook的方法將對抗性自動編碼器與分類器網(wǎng)絡配對。作為網(wǎng)絡訓練的一部分，研究人員試圖愚弄面部識別網(wǎng)絡。

“因此，自動編碼器會設法使人臉識別網(wǎng)絡的生活變得更加艱難，而實際上，如果您想產(chǎn)生一種掩蓋某人的聲音或在線行為的方法，或者刪除某些類型的可識別信息，也可以使用該自動編碼器，”他說。

像DeepFake軟件一樣，該AI使用編碼器－解碼器體系結(jié)構(gòu)生成蒙版和圖像。在訓練過程中，對應人物的面部會變形，然后饋入網(wǎng)絡。隨后，系統(tǒng)會生成一個人臉的失真和未失真圖像，以將其嵌入視頻中。

一位發(fā)言人表示，F(xiàn)acebook目前尚無計劃將該技術(shù)應用于Facebook系列應用的任何部分，但是這種方法仍然可以使公眾識別出說話人的聲音，而人工智能系統(tǒng)則無法做到。

視頻中的匿名面孔也可以用于AI系統(tǒng)的隱私訓練。5月，谷歌使用了Mannequin挑戰(zhàn)視頻來訓練AI系統(tǒng)以改善視頻深度感知系統(tǒng)。加州大學伯克利分校研究人員的多項研究工作旨在訓練AI代理像人一樣跳舞或進行后空翻，并使用YouTube視頻作為訓練數(shù)據(jù)集。

這項工作將在下周在韓國首爾舉行的計算機視覺國際會議（ICCV）上進行介紹。

在此消息發(fā)布之前，F(xiàn)acebook首席技術(shù)官Mike Schroepfer于本周早些時候宣布，DeepFakes Challenge預覽數(shù)據(jù)集現(xiàn)已可用，而且亞馬遜的AWS已成為Facebook和微軟上個月發(fā)起的DeepFake Detection Challenge倡議的成員。該挑戰(zhàn)是為了提高DeepFake檢測系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

除了上述工作之外，F(xiàn)acebook成為該領域領導者的愿望可能源于有關(guān)其平臺被用來傳播錯誤信息以及面部識別技術(shù)自身應用的爭議。

Facebook在今年早些時候?qū)⒚娌孔R別作為其平臺上的默認設置，目前也正在與一項價值350億美元的面部識別訴訟進行斗爭。本周，該社交網(wǎng)絡還向美國的某些用戶推出了News應用。