Дипфейки и фэйсапы — нейронные сети делают нашу жизнь увлекательнее

Анна Покровская
31 августа, 2020

Deepfake (сочетание англ. deep learning — «глубинное обучение» и fake – «подделка») — это метод синтеза изображений, основанный на возможностях искусственного интеллекта. Машинное обучение, ИИ — это всё хорошо, но мы же люди простые, нам не так много нужно. Всего-то прижабить своё лицо какому-нибудь персонажу или знаменитости.

В 2019 году украинская компания Neocortext (RefaceAI) выпустила мобильное приложение Doublicat (Reface), с помощью которого пользователь может заменить лицо на видео на своё. К августу 2020 количество его установок перевалило за 20 миллионов. Согласно данным аналитического сервиса App Annie на 11 августа, Reface входит в десятку самых популярных приложений на iOS в 13 странах, а на Android — в 19.Reface, Prisma и MSQRD (кстати, все эти приложения были созданы командами кодеров из Украины, Белоруссии и России) — это всего лишь вершина айсберга и упражнения для нейросетей — с их помощью и развивается ИИ. Если вам интересна тема машинного обучения, но любая статья об этом вводит вас в глубокий сон, у нас есть отличное решение вашей проблемы! Ну, а мы двигаемся дальше.

Все понимают, что жизненный цикл таких приложений ограничен. Как говорит генеральный директор Dowell Мария Чмир:

«Это инструмент, который позволяет «пошуметь», рассказать о себе, оседлать волну хайпа».

Дипфейковые компании нацелены на отрасли гейминга и маркетинга. По сути, они изобрели «маховик времени» и теперь не только Гермиона сможет появляться в нескольких местах одновременно. Например, у компании Х недостаточно ресурсов, чтобы пригласить живого Брэда Питта для участия в рекламе: усовершенствованная дипфейк-технология решит эту проблему. Но почему бы просто не использовать CGI? CGI — это человеко-часы, проще заставить вкалывать машину.

Область виртуальной и дополненной реальности тоже станет основным потребителем технологии. Технология переноса мимики может применяться для создания цифровых двойников, а донорами лиц смогут становится сами участники игры или иного пространства. Это повысит эмоциональное вовлечение в продукт. Повысит. Эмоциональное. Вовлечение. Да, вы поняли, куда мы клоним. Тут есть парочка этических вопросов. Конечно, кто-то додумается использовать эту технологию и в порно, и в создании фейковых новостей, фейковых аккаунтов, да вообще фейкового чего угодно! Мы живём в будущем, о котором снимали фильмы — теперь каждый Аль Пачино захочет иметь свою персональную Симону. Или любую другую девушку…. В общем, вопросов к новой технологии возникает достаточно, но как их решать, пока никто не придумал.

В 2019 Facebook объявила конкурс Deepfake Detection Challenge на разработку технологии, способной распознать поддельные видео, что предвосхитило появление большого количества новых методов. Победителем стал дагестанский программист Селим Сефербеков, проживающий в Минске. Компания потратила около 10 млн $ на конкурс, пригласила более 3500 актёров, с участием которых были созданы тысячи видео. Снятые при помощи телефона и без идеального освещения, они максимально близко воспроизводили в наборе данных то, что может встречаться в реальной жизни. Тем не менее, пока не ясно, как будет развиваться эта нейросеть, даже если сами компании нарушают права пользователей. Так, например, Zao только недавно убрала пункт о свободном использовании данных пользователей из своего регламента. Ясно только, раньше жизнь была намного проще.