Facebook检测挑战赛获胜者以82％的准确率发现Deepfake
Deepfake检测挑战赛的合作伙伴-包括Facebook，AI上的Partnership等，都宣布了比赛的优胜者。相对于为该项目创建的100,000个视频的公共数据集，性能最高的模型实现了82.56%的深度仿冒检测。超过2,000名参与者为12月开始并于5月31日结束的竞赛提供了35,000多个模型。表现最佳的团队分配了100万美元的奖金。
Facebook首席技术官Mike Schroepfer告诉记者：“最初的参赛作品的准确度基本上是50%，比没有用的还差，而最初的真实作品的准确度是59%，获胜的模型的准确度是82%，”
Schroepfer说，Facebook打算利用这些发现来改进自己在生产中的Deepfake检测技术。在11月美国总统大选之前，Deepfake检测是一个特别令人关注的领域。
所有获奖者都使用EfficientNet网络架构来构建他们的模型。Facebook工程师发现，表现最好的模型往往会使用一种形式的数据扩充或将假人和真实面孔融合在一起的扩充。
Deepfake检测挑战数据集将是开源的，详细信息将在下周的计算机视觉和模式识别(CVPR)会议上共享。CVPR原定于西雅图举行，但现在将在周日开始完全在线进行。
“老实说，在所有这些之前，如果我只是想从GitHub下载一个好的Deepfake检测器，它实际上不像9个月前就存在-我认为这是一个问题。因此，实际上只有拥有一个运行良好的基线系统，才能为人们提供一个起点。我认为，在这一点上，比担心……对抗性例子更为重要。” Schroepfer说，将数据集开源。
竞争团队使用Deepfake检测挑战数据集来训练他们的模型。数据集是由签署同意协议的演员创建的100,000个视频的集合。它拥有3500多位演员，其中包括38天的视频。
Facebook及其合作伙伴于去年秋天与包括BBC，《纽约时报》，多家学术机构以及AI合作伙伴关系AI和媒体完整性指导委员会在内的合作伙伴组织发起了Deepfake检测挑战赛。亚马逊网络服务(AWS)贡献了100万美元的云信用额度，而施罗普费尔表示，Facebook为该项目贡献了约1000万美元。
为了达到使用AI来改善内容质量的类似目标，Facebook上个月发起了“仇恨模因挑战赛”。
深度检测和可恨的模因新闻发布之际，Facebook因其从仇恨中获利的记录而在多个方面受到挑战。Facebook首席执行官马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)最近捍卫了特朗普总统有权在乔治·弗洛伊德(George Floyd)被杀之后大规模抗议白人至上和种族主义的抗议活动中发出军事射击掠夺者的呼吁。在帖子中，特朗普使用了一个与偏执联系在一起的短语，该短语可以追溯到1960年代。Twitter在推文中将同一语言标记为“荣耀暴力”。
