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什么是deepfake？你应该担心吗？
DeepFake内容正在与人们相信的想法成长的人们之间建立混乱。曾经被认为是不可否认的证据的照片和视频现在受到群众的质疑。发现这一点是可以预料的惊人的现实视频巴拉克·奥巴马（Barack Obama）称唐纳德·特朗普（Donald Trump）为“完全而完整的****”，不过是一个深层创造。
所涉及的技术正在引起眉毛并引起问题，这就是为什么我们在这里为您提供有关它的本质，其工作方式以及是否确实有担心的理由的全部深层影响。
什么是deepfake？
DeepFake是一种AI（人工智能）技术，它使用机器学习来创建或操纵内容。它通常被用来创建蒙太奇或将一个人的脸叠加在另一个人的脸上，但其功能远远超出了这一范围。
该技术还有许多其他应用程序。这些包括操纵或创造声音，运动，景观，动物含量等。
DeepFake如何工作？
DeepFake内容是通过称为GAN（生成对抗网络）的机器学习技术创建的。甘斯使用两个神经网：一个发电机和一个歧视者。这些不断地相互竞争。
发电机将尝试创建一个逼真的图像，而鉴别器将尝试确定它是否是深击。如果发电机欺骗了歧视者，则歧视者会使用收集的信息来成为更好的法官。同样，如果判别器确定发电机的图像是假的，则发电机将在创建假图像方面变得更好。直到图像，视频或音频不再是人类的观点，无休止的周期才能继续下去。
Deepfake的起源
第一个Deepfake视频显然是色情的！更具体地说，通常看到名人面孔叠加在色情女演员上。尼古拉斯笼子模因也很受欢迎，除其他有趣的发明。
第一个Deepfake视频显然是色情的！埃德加·塞万提斯（Edgar Cervantes）
借助以“ Deepfakes”为名的Reddit用户，DeepFake这个词在2017年成为该技术的代名词。其他人在现在被禁止加入用户r/deepfakesSubreddit，在那里他们与世界分享了自己的创作。
生成对抗网络的真正创造者是Ian Goodfellow。和他的同事一起2014年将该概念介绍给蒙特利尔大学。然后，他继续为Google工作，目前由Apple雇用。
有关的：人工智能和机器学习之间的区别
危险
内容操纵过去需要出色的技能。您需要一台功能强大的计算机，这是一个非常好的理由（或太多的空闲时间）来制作虚假内容。像Fakeapp这样的DeepFake创建软件是免费的，易于查找的，并且不需要太多的计算机电源。而且，由于它自己完成所有工作，因此您无需成为熟练的编辑或编码员来制作疯狂的真实的Deepfake媒体。
在错误的手中，Deepfake的创造可用于伪造愚蠢的尼古拉斯笼子模因。埃德加·塞万提斯（Edgar Cervantes）
这就是为什么公众，名人，政治实体和政府担心深层运动的原因。在错误的手中，Deepfake的创造可用于伪造愚蠢的尼古拉斯笼子模因。想象一下有人创建假新闻或犯罪视频证据。您可以在问题中添加假和复仇色情。事情会变得很快变得凌乱。
虽然非常接近Real，但受过训练的眼睛仍然可以通过密切关注来发现Deepfake视频。令人担忧的是，我们可能无法在将来的某个时候分辨出差异。
Twitter，Pornhub，Reddit，Facebook，YouTube和其他人一直在尝试并承诺摆脱此类内容。在更官方的方面，DARPA（国防高级研究计划局）正在与研究机构和科罗拉多大学合作创建一种发现深果的方法。当然，Google的字母也正在采取行动，可以帮助可以有效地识别DeepFake内容的软件。字母调用此服务汇编器。
此外，政府担心深层。假视频和图像可能会导致公民骚动。特别是在大流行，世界紧张局势和非常矛盾的政治思想的时期。
我们能做的最好的战斗视频是更加观察和易受骗。埃德加·塞万提斯（Edgar Cervantes）
加利福尼亚州通过签署了几项法律加入了反对Deepfake内容的努力。总督Newsom签署了AB-730和AB-602的法案。AB-730保护政客免受可能歪曲他们的虚假视频。Bill AB-602保护可能在其内容中使用您的图像的色情视频创建者的受害者。
除非我们拥有更多精致的软件可以发现此类视频中的不规则性，否则我们能做的最好的就是观察到更加观察和易受骗。毕竟，真正的检测解决方案不容易制定。Facebook最近举行了DeepFake检测挑战。得分最高的软件只能实现65％的精度。
乔丹·皮尔（Jordan Peele）加入BuzzFeed将这个视频汇总在一起，这是为了创造意识。
在线操纵专家克莱尔·沃德尔（Claire Wardle）向我们展示了这些视频在视频的前30秒中看起来像Adele的现实外观。此视频来自纽约时报让我们深入了解该主题。
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这很有趣，但也很尴尬。这是如此现实，但同时却没有意义。
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