Facebook“AI 換臉”打假賽新進(jìn)程：AWS 攜學(xué)界大佬加入，初始數(shù)據(jù)集發(fā)布！

雷鋒網(wǎng) AI 開發(fā)者按：就在上個月，F(xiàn)acebook 發(fā)起 Deepfakes 檢測挑戰(zhàn)賽，懸賞 1000 萬美元打假 AI 換臉。

現(xiàn)在，這個挑戰(zhàn)賽有了新動作，F(xiàn)acebook 找到了 AWS、微軟等志同道合的盟友發(fā)布了挑戰(zhàn)賽的初始數(shù)據(jù)集，并向世界各地的 AI 大佬發(fā)起了比賽邀請。Facebook 發(fā)布了文章來詳細(xì)的介紹這一進(jìn)展，雷鋒網(wǎng) AI 開發(fā)者將相關(guān)內(nèi)容整理編譯如下。

Deepfakes 挑戰(zhàn)賽進(jìn)展

開發(fā)有效檢測虛假視頻的技術(shù)無論是對于整個行業(yè)還是整個社會來說，都是非常重要的事情。同樣，開發(fā)這些工具也需要人工智能領(lǐng)域?qū)＜业闹С峙c合作。為了加速這項(xiàng)重要的工作，我們現(xiàn)在發(fā)布了 100000 多個視頻的第一個子集，這些視頻是專門為「Deepfakes 檢測挑戰(zhàn)」（DFDC）創(chuàng)建的。

我們在上個月發(fā)布了 DFDC 計(jì)劃，旨在推動新工具的開發(fā)，從而更好地檢測哪些地方使用了人工智能來更改視頻或圖像，造成了觀眾的誤解。現(xiàn)在，我們也很高興的宣布，DFDC 計(jì)劃已經(jīng)得到了亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司（amazon web services，aws）和其他幾位領(lǐng)先的學(xué)術(shù)研究人員的支持與加入。

獲得研究社區(qū)反饋的初始數(shù)據(jù)集發(fā)布

DFDC 數(shù)據(jù)集將包含各種新的、高質(zhì)量的視頻，這些視頻是專門為研究 Deepfake 挑戰(zhàn)賽而制作。這些視頻的錄制只使用付費(fèi)的演員，他們已經(jīng)與我們達(dá)成了協(xié)議，并幫助我們創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，這樣可以避免可能妨礙研究人員工作的一些限制。數(shù)據(jù)集和排行榜以及 Facebook 資助的獎金和獎勵的信息可在 DFDC 網(wǎng)站上獲得。

為了確保數(shù)據(jù)集和挑戰(zhàn)參數(shù)的質(zhì)量，我們現(xiàn)在正在與從事這一領(lǐng)域的研究人員共享前 5000 個 DFDC 視頻。從 10 月 27 日開始，我們將在首爾舉行的國際計(jì)算機(jī)視覺會議上收集反饋意見，并舉辦有針對性的技術(shù)工作會議。完整數(shù)據(jù)集發(fā)布和 DFDC 發(fā)布會將在（neurips）今年 12 月上線。

目前，DFDC 數(shù)據(jù)集其中一個組成部分是由上萬個包含人臉的視頻所組成，該數(shù)據(jù)集附帶的標(biāo)簽描述了它們是否是使用了面部操作技術(shù)生成。數(shù)據(jù)集中的所有視頻都是在獲得付費(fèi)參與者同意的情況下創(chuàng)建的，并且數(shù)據(jù)集將免費(fèi)提供給社區(qū)，用于開發(fā)、測試和分析檢測具有被操縱面孔的視頻的技術(shù)。

DFDC 網(wǎng)站：

https://deepfakedetectionchallenge.ai/  

數(shù)據(jù)集地址：

https://deepfakedetectionchallenge.ai/dataset

DFDC 新成員

我們認(rèn)識到，社區(qū)需要共同努力，才能建立起更有效處理 Deepfake 的工具。其中，更多的行業(yè)合作伙伴，以及學(xué)術(shù)界、媒體和社會組織聯(lián)合起來將成為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵。

AWS 作為技術(shù)合作伙伴及人工智能和媒體誠信新指導(dǎo)委員會（Partnership on AI』s new Steering Committee on AI and Media Integrity）的成員也加入了這項(xiàng)工作。該委員會將監(jiān)督這一挑戰(zhàn)，它將由一個廣泛的跨部門組織聯(lián)盟組成，包括 Facebook、Witness、微軟、紐約時報(bào)以及社會、技術(shù)、媒體和學(xué)術(shù)界的其他組織。

AWS 不僅貢獻(xiàn)了高達(dá) 100 萬美元的 AWS 信用額度來支持這一挑戰(zhàn)，也將讓 Amazon ML 解決方案實(shí)驗(yàn)室的專家提供技術(shù)支持和指導(dǎo)。挑戰(zhàn)賽結(jié)束之后，AWS 還將與參賽團(tuán)隊(duì)合作，并基于選手個人意愿，提供了在 AWS 模型市場上托管他們模型的機(jī)會。

AWS 博客：

https://aws.amazon.com/cn/blogs/machine-learning/aws-supports-the-deepfake-detection-challenge-with-competition-data-and-aws-credits/  

  更多學(xué)者的發(fā)聲

•  Pietro Perona 教授

「作為人工智能領(lǐng)域的長期研究者，我相信人工智能能夠而且應(yīng)該成為世界上有益的力量！」加州理工學(xué)院電子工程與計(jì)算機(jī)及神經(jīng)系統(tǒng)的 Pietro Perona 教授說道，他既是 AWS 的研究員，也將擔(dān)任 DFDC 的技術(shù)顧問。

他告訴我們：「要打擊利用 Deepfake 作為欺騙公眾、威脅社會和民主的工具，就必須勇敢的面對它。這也是我為什么熱衷于幫助組織「Deepfake 檢測挑戰(zhàn)賽、并與 Facebook、the Partnership for AI 以及其他同時合作創(chuàng)建一個有助于動員機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺社區(qū)競爭。正是因?yàn)楦偁幨刮覀儓F(tuán)結(jié)起來，幫助我們理清要解決的問題，確定我們可以采取的行動步驟，并為之后的進(jìn)展確定一個標(biāo)準(zhǔn)，來幫助世界在現(xiàn)實(shí)和虛構(gòu)之間保持一條光明的界線?！?/span>

• Laura Leal Taixé 教授

來自慕尼黑工業(yè)大學(xué)動態(tài)視野與學(xué)習(xí)小組的負(fù)責(zé)人——Laura Leal Taixé 教授，也在我們?yōu)楦鼜V泛的社區(qū)開發(fā)數(shù)據(jù)集時加入了我們，并擔(dān)任學(xué)術(shù)顧問和合作者。她和 Facebook 人工智能的 Cristian Canton Ferrer 將在國際計(jì)算機(jī)視覺大會 ICCV 大會上主持 DFDC 發(fā)布會。

「生成真實(shí)圖像的技術(shù)正在以驚人的速度進(jìn)步著。雖然從技術(shù)角度來看，這令人難以置信地興奮，但也有明顯的社會擔(dān)憂，假的媒體視頻顯然是其中之一。對目前還沒有完全數(shù)字化，也依賴印刷媒體的一代人來說，這一點(diǎn)看起來并不重要；但未來幾代人更多的是只會以數(shù)字格式消費(fèi)新聞，而且完全容易受到假新聞和目標(biāo)媒體泛濫的影響?！?/span>

Leal-Taixé說道，「因此，對于社會來講，教育這些新一代媒體消費(fèi)，提高人們對已存在于我們身邊的虛假新聞的正確認(rèn)識將是一個很大挑戰(zhàn)。從我們的角度來看，我們必須更加努力地創(chuàng)造新技術(shù)來對抗數(shù)字偽造，這也只有工業(yè)界和學(xué)術(shù)界聯(lián)合起來，才有可能實(shí)現(xiàn)，我認(rèn)為 DFDC 是朝這個方向做出的杰出努力！希望這能激勵成千上萬的智者來解決這個問題。」

• Luisa Verdoliva 教授

那不勒斯大學(xué)費(fèi)德里科二世工業(yè)工程系的 Luisa Verdoliva 教授也將加入 DFDC 并擔(dān)任學(xué)術(shù)顧問。除此之外，Leal-Taixé 教授和 Verdoliva 教授也將與其他領(lǐng)先的學(xué)術(shù)研究人員共同幫助打造這一挑戰(zhàn)賽。

我們相信，這種開放的、基于社區(qū)的努力將加速開發(fā)新的開源工具，以防止人們使用人工智能操縱視頻以欺騙他人。

常見問題（FAQ）

• Deepfake 檢測挑戰(zhàn)的目標(biāo)是什么？

與 Deepfake 和其他被篡改媒體相關(guān)的 AI 技術(shù)正在迅速發(fā)展，這使得 Deepfake 越來越難被發(fā)現(xiàn)，有時甚至連人類評估人員都無法可靠地分辨出兩者的區(qū)別。「Deepfake 檢測挑戰(zhàn)賽」旨在通過邀請參與者參與競爭，創(chuàng)造檢測假視頻、防止大眾被媒體誤導(dǎo)的新方法，并激勵該領(lǐng)域的快速發(fā)展。

• 挑戰(zhàn)什么時候開始？

隨著擴(kuò)展數(shù)據(jù)集的發(fā)布，Deepfake 檢測挑戰(zhàn)將于 2019 年 12 月啟動。

• 提交截止日期是什么時候？

這項(xiàng)挑戰(zhàn)將持續(xù)到 2020 年 3 月底。

• 挑戰(zhàn)如何進(jìn)行？

參與者可以下載用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集，然后提交代碼到黑盒環(huán)境中進(jìn)行測試。我們將在今年晚些時候開始提交挑戰(zhàn)，屆時將提供指南和數(shù)據(jù)集許可證。

• 如何創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集？

我們正在構(gòu)建一個新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集專門針對這個挑戰(zhàn)。為了創(chuàng)建這個數(shù)據(jù)集，我們正在與一個第三方供應(yīng)商合作，該供應(yīng)商雇傭了一組不同的同意參與為這個挑戰(zhàn)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的人員。然后，我們使用各種不同的人工智能技術(shù)，基于這些未經(jīng)修改的視頻的子集創(chuàng)建被篡改的視頻。

• 誰能參加挑戰(zhàn)？

挑戰(zhàn)將是全球性的，參與者在參與挑戰(zhàn)之前需要同意我們的數(shù)據(jù)集許可證。

• 是否在數(shù)據(jù)集中使用來自社交媒體或視頻平臺的用戶數(shù)據(jù)？

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中不包括社交或視頻平臺的用戶數(shù)據(jù)。我們正在為這一挑戰(zhàn)構(gòu)建一個新的數(shù)據(jù)集。

• 如何判斷挑戰(zhàn)/如何選出勝利者？

我們將提供一個測試機(jī)制，使團(tuán)隊(duì)能夠根據(jù)我們的創(chuàng)始合作伙伴提供的一個或多個黑盒測試集對其模型的有效性進(jìn)行評分。

• 挑戰(zhàn)參與者對他們?yōu)樘魬?zhàn)而創(chuàng)造的技術(shù)有什么權(quán)利？

參與者將保留其在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型的權(quán)利。Facebook 及其分包商將獲得參與者使用這些模型管理挑戰(zhàn)賽的權(quán)利。

• 如何防范那些試圖訪問代碼和數(shù)據(jù)的對手？

我們將限制對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的訪問，以便只有接受挑戰(zhàn)的研究人員才能訪問它。每個參與者都需要就如何使用、存儲和處理數(shù)據(jù)的使用條款達(dá)成一致，共享數(shù)據(jù)也有嚴(yán)格的限制。

更多詳細(xì)信息，請?jiān)L問 DFDC 網(wǎng)站：

https://deepfakedetectionchallenge.ai/  

https://www.leiphone.com/news/201910/ikJtvoIeZ62Te4kD.html