APOLLO-11. "Маленький шаг для человека, но большой шаг для всего человечества..."

20 июля 1969 года командир экипажа пилотируемого космического корабля «Аполлон» Нил Армстронг и пилот Базз Олдрин совершили успешное «прилунение» посадочного модуля корабля на спутник Земли. Первым человеком, ступившим на Луну, стал Нил Армстронг. "Маленький шаг для человека, но большой шаг для всего человечества" - знаменитая фраза Нила Армстронга, которую он произнёс, ступая на лунную поверхность, ознаменовала конец "лунной гонки" или "лунного соперничества" между США и СССР. Страна развитого социализма потерпела поражение. Я помню тот жаркий июльский день 1969 г, когда «дядя в телевизоре» сообщил, что первый человек ступил на поверхность спутника Земли - на Луну. В его сообщении не было ни радости, ни восторга, ни восхищения человеческим гением. Это можно было понять. Первым человеком оказался не советский космонавт, а американский астронавт. В программе страны, которая во всем передовом априори должна была быть первой, случился серьёз

Медиа фальсификации – новая угроза.

Станут ли генеративные нейросети создателем фейковых новостей? Скорее всего – да. Но распространение фальшивых новостей — это лишь первая волна фейкового контента, нашествие которого стоит ожидать в ближайшие годы.

Генеративные нейросети (GAN) уже позволяют создавать видеоролики, на которых люди делают то, чего не делали, и говорят то, что никогда не говорили. Журнал The Economist объясняет, как устроен новый мультимедийный мир, в котором ничему нельзя доверять.

Медиа фальсификации | Стартап ньюс

Генеративные нейросети могут вывести фальшивые новости на новый уровень, в котором фейковые видеоролики и аудиодорожки нельзя будет отличить от настоящих. Принцип работы GAN-систем прост. Нейросети изучают статистические характеристики аудиозаписи, а затем воспроизводят их в другом контексте. При этом они улавливают изменения в речи с точностью до миллисекунды. Достаточно ввести текст, который нейросеть должна воспроизвести, и получится правдоподобное выступление, например, Трампа или другого политика. Хотя на самом деле никакого выступления не было.

В апреле канадский стартап Lyrebird опубликовал набор алгоритмов, которые могут сымитировать голос любого человека. Для обучения системе достаточно прослушать звуковой файл длиной не больше 1 минуты. Алгоритм не только имитирует голос, но и может добавлять нужную эмоциональную окраску.

Новый голосовой цифровой редактор представила и компания Adobe. Аудиоредактор позволяет вырезать произнесенные слова и вставлять на их место новые.

Генерирование изображений до сих пор удавалось нейросетям с трудом. Даже после просмотра сотен картинок с собаками и кошками, нейросеть не могла нарисовать убедительное вымышленное животное.

Созданные ученым Яном Гудфеллоу GAN-системы изменили ситуацию. При запуске GAN одна нейросеть пытается обмануть другую, имитируя реальное изображение. Вторая нейросеть при этом контролирует процесс и сопоставляет генерированный контент с реальной базой изображений.

GAN уже удается по описанию составить довольно точный «фоторобот» птицы, хоть и небольшого размера. К тому же системы постоянно совершенствуются. По прогнозам Гудфеллоу  через три года YouTube заполнят фейковые ролики. Другие эксперты считают, что на налаживание процессов медиа фальсификации уйдет больше времени, но рано или поздно это точно произойдет.

Программа Face2Face уже позволяет переносить движения, мимику и фразы любого пользователя на видеоролик с другим человеком. Разработчики, например, показали, как можно удаленно поменять выражение лица Трампа на видео с помощью специальной программы.

Проблему медиа фальсификаций усугубит и вирусный кросспостинг. К сожалению, уже сейчас в погоне за трафиком многие недалекие новостные сайты начинают делать перепост непроверенных «жареных» новостей, невольно способствуя обману читателей.

Медиа фальсификации | Стартап ньюс

После всех этих наработок и невесёлых перспектив развития медиа фальсификаций возникает вопрос: как с этим бороться?

С интернет-пользователями всё ясно. Скорее всего, со временем в арсенале каждого пользователя окажется устройство для верификации контента. Это может быть программа для изучения метаданных или система, которая исследует задний план фото или видео, сопоставляя местность с данными на Google Earth. Кроме того, защититься от нашествия фейков поможет и специальное шифрование.

А вот как защититься от потоков лживой информации, которая новой волной польется на электорат с телевизионных экранов? Наверное, никак :(

_______________________________

Рекомендуем почитать:


Комментарии