Facebook攜手MIT、柏克萊打假，開發破解Deepfake影片的開源工具
面臨美國即將到來的2020總統大選，以及其他選舉中可能影響選民判斷的各種新聞事件，Facebook表示將投入超過美金1,000萬的資源，並與微軟和多個著重AI研究的學校，包括麻省理工學院、牛津大學、柏克萊大學等，合作開發「Deepfake檢測挑戰 （Deepfake Detection Challenge）」計畫，共同反制以Deepfake製作的假新聞流竄而影響民意。
「Deepfake檢測挑戰」將開發一套開源工具，提供企業、政府、媒體等組織用以檢測某影片是否已被竄改，為了讓這套開源工具能有效打擊假影片，除了開發資源之外，Facebook還聘用演員創作影片，讓研究人員能使用這些影片來測試「Deepfake檢測挑戰」的打假成效如何。
「Deepfake」是一套開源的深度學習圖像生成模型，其在GitHub上的自述為「一種利用深度學習技術識別並交換圖片、影片裡人物臉部圖像的工具」，「Deepfake」除了被用來生成假影片圖片混淆視聽之外，近日有駭客利用此工具開發出AI假語音進行詐騙。
由於「Deepfake」對於網路上訊息的真偽已造成嚴重影響，Facebook表示，能否判斷網路訊息的合法性變得至關重要，但因為目前業內並無很好的數據庫或工具去偵測影片或圖片的真偽，所以促使我們在此領域投入資源進行研究，建立一套可辨別「Deepfake」的開源工具供各界使用。
由於Facebook日前拒絕刪除美國眾議院議長南希·裴洛西（Nancy Pelosi）的假影片，於是有網友利用「Deepfake」製作出一段，看起來由Facebook執行長馬克·祖克伯（Mark Zuckerberg）針對大數據議題發表演講，但事實上是經過移花接木的假影片，來突顯社群網路訊息容易受科技技術竄改操控的嚴重性，來挑戰Facebook對假影片的態度。
責任編輯：蕭閔云