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Soi-disant “profondément faux”, sont aujourd’hui une préoccupation majeure pour NOUS, les législateurs peur que AI manipulé l’vidéos montrant des gens de faire ou de dire des choses qu’ils ne l’ont jamais fait peut devenir une menace pour la sécurité nationale.
Suite à la dernière semaine d’audience où Facebook COO Sheryl Sandberg a demandé comment Facebook souhaite mettre en garde les utilisateurs à propos de deep vidéos de faux, la société a annoncé qu’elle étend désormais son examen des articles faits à la vérification des partenaires pour la vidéo et les images.
Tous les 27 de Facebook fact-checking partenaires dans 17 pays seront en mesure de contribuer à des examens. NOUS fait-vérification parties comprennent l’Associated Press, factcheck.org, Politifact, Snopes, et conservateur The Weekly Standard.
Facebook affirme qu’il a construit une machine-modèle d’apprentissage afin de détecter de fausses photos ou vidéos, puis les envoie ses pions pour examen. La troisième partie fait-vérifier les partenaires peuvent utiliser visual techniques de vérification, y compris l’image inversée de la recherche et de l’image analyse des métadonnées d’examiner le contenu.
“Fact-checkers sont en mesure de déterminer la vérité ou la fausseté d’une photo ou d’une vidéo par la combinaison de ces compétences avec d’autres pratiques journalistiques, comme l’utilisation de la recherche d’experts, d’universitaires ou d’organismes gouvernementaux”, a déclaré Facebook chef de produit Antonia Woodford.
VOIR: Comment mettre en œuvre l’AI et de l’apprentissage de la machine (ZDNet rapport spécial) | Télécharger le rapport au format PDF (TechRepublic)
Facebook a l’intention d’utiliser sa collection de critique cotes des photos et des vidéos pour améliorer la précision de la machine, modèle d’apprentissage dans la détection de la désinformation dans ces formats de médias.
Il est défini trois types de désinformation en photos et vidéo, y compris: manipulé ou fabriqués contenu; le contenu est présenté hors contexte; et de fausses allégations de texte ou audio.
Facebook offre un aperçu de haut niveau de la difficulté d’identifier de fausses informations dans l’image et le contenu de la vidéo par rapport au texte, et de quelques-unes des techniques utilisées pour les surmonter. Mais dans l’ensemble, l’impression est que Facebook n’est pas près d’avoir un système automatisé pour la détection de la désinformation dans la vidéo et des photos à échelle réelle.
Actuellement, c’est l’utilisation de l’OCR pour extraire le texte à partir de photos, comme un faux titre sur une photo, afin de comparer le texte pour les titres de fact-checkers ” articles. Il développe également des moyens pour détecter si une photo ou une vidéo a été manipulé. Pour cela, c’est à l’aide de la transcription audio de comparer si le texte de l’extraction de l’audio correspond à des réclamations dans le texte que fait-dames ont déjà démystifié.
“Pour le moment, nous sommes plus avancés avec l’utilisation de l’OCR sur les photos que nous sommes avec l’aide de la transcription audio sur les vidéos”, a déclaré Facebook chef de produit Tessa Lyon.
Comme avec les articles, Facebook mettra l’accent sur l’identification des doublons de fausses vidéos et des photos une fois qu’un fait-vérificateur a confirmé comme faux.
VOIR: la Cybersécurité dans l’IoT et le mobile world (ZDNet rapport spécial) | Télécharger le rapport au format PDF (TechRepublic)
Lyon dit Facebook est “assez bon” à trouver des doublons exacts de photos, mais lorsque les images sont un peu manipulé, il est beaucoup plus difficile pour Facebook pour détecter automatiquement.
“Nous devons continuer à investir dans des technologies qui vont nous aider à identifier de très près les doublons qui ont été modifiés dans de petits moyens,” a dit le Lyon.
Et de détecter lorsque quelque chose a été présenté hors contexte est également un défi majeur, en fonction de Lyon.
“Comprendre si quelque chose a été sorti de son contexte est une zone que nous investissons dans mais beaucoup de travail reste à faire, car vous avez besoin de comprendre le contexte original de la presse, le contexte dans lequel elle est présentée, et si il y a une divergence entre les deux”, fait-elle remarquer.
L’impact de la désinformation en photo et en vidéo le contenu diffère également selon les pays. Facebook a constaté que les états-unis la plupart des gens rapportent avoir vu la désinformation dans les articles, alors qu’en Indonésie les gens plus souvent de la vision d’informations trompeuses sur les photos.
“Dans les pays où les médias de l’écosystème est moins développé ou les taux d’alphabétisation sont plus bas, les gens pourraient être plus susceptibles de voir un faux titre sur une photo, ou de voir une manipulé photo, et de l’interpréter en tant que nouvelles, alors que dans les pays dotés de solides news écosystèmes, la notion de “news” est plus liée à des articles,” a dit le Lyon.
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