Šīs pašlaik ir labākās vietnes mākslīgā intelekta ģenerētu video atpazīšanai

Mēs dzīvojam laikā, kad mākslīgā intelekta ģenerēti video Viņi zibens ātrumā iefiltrējas sociālajos tīklos, ziņojumapmaiņas lietotnēs un ziņās, un tas ne vienmēr ir viegli. atdalīt kviešus no pelavāmLabā ziņa ir tā, ka mūsdienās ir signāli, metodes un rīki, kas palīdz atšķirt autentisku saturu no sintētiska vai manipulēta materiāla. Tīmekļa vietnes, kas atpazīst ar mākslīgo intelektu izveidotus videoklipus pat ja rezultāts no pirmā acu uzmetiena šķiet nevainojams.

Šajā rakstā praktiski un ļoti visaptveroši ir apkopots labākais, ko esam redzējuši tīmeklī, lai atklātu ar mākslīgo intelektu izveidotus video: vizuālie indikatori, metadatu analīze, bezmaksas un profesionālas platformas un pat ieteikumi juridiskai un manuālai verifikācijai.

Kas ir mākslīgā intelekta ģenerēts video un kāpēc tas ir svarīgs?

Runājot par mākslīgā intelekta video, mēs domājam audiovizuālus darbus, kas izveidoti vai pārveidoti, izmantojot ģeneratīvus modeļus un progresīvas metodes (piemēram, dziļviltojumus, teksta pārveidošanu video vai hiperreālistiskus avatārus). Tie var būt pilnībā sintētiski klipi vai īsti video ar modificētiem segmentiemPiemēram, pārliecinoši aizstājot seju vai klonējot balsi.

Atbilstība ir skaidra: šāds saturs var sniegt dezinformāciju, manipulēt ar viedokļiem vai sabojāt reputāciju. Saskaņā ar Amazon Web Services citēto aptauju.Liela daļa tiešsaistes satura jau tiek ģenerēta, izmantojot mākslīgo intelektu, tāpēc ir nepieciešamas uzticamas verifikācijas prasmes un rīki.

Dažas tehnoloģijas jau ir ļoti labi zināmas. Sora, video ģenerators, ko izziņojusi OpenAITas sola arvien reālistiskākus rezultātus, un tādas platformas kā Runway un Pika Labs ļauj lietotājiem veidot klipus no teksta. Tikmēr avatāru pakalpojumi, piemēram, Synthesia, piedāvā ļoti reālistiskus digitālos prezentētājus, un netrūkst mākslīgā intelekta redaktoru, kas retušē autentiskus kadrus ar neievērojamiem rezultātiem. Skaidra karte palīdz saprast, kur meklēt. kad rodas aizdomas.

Vizuālās un dzirdes pazīmes, kas nodod sintētisku video

Pirms meklējat palīdzību tīmekļa vietnēs, lai atklātu mākslīgā intelekta ģenerētus video, jūsu pirmajam filtram jābūt novērošanai. Lai gan modeļi uzlabojas, kļūdas vai smalkas norādes joprojām parādās, ja zināt, kur meklēt. Šīs ir bieži sastopamas pazīmes ģenerētos vai manipulētos videoklipos.:

• Apšaubāma lūpu sinhronitāteMutes kustība īsti neatbilst audio ierakstam.
• Dīvains skatiens un mirkšķināšanasausas acis, skatiens acīs vai neregulāra mirkšķināšana.
• Nekonsekvents apgaismojums un ēnas: atspīdumi, kas neiederas, foni, kas "elpo".
• Nedabiskas sejas izteiksmesSmejoties, kliedzot vai izrādot spēcīgas emocijas, kaut kas čīkst.
• Problemātiskas rokas un pirksti: smalki nepareiza anatomija vai neiespējami žesti.
• "Pārāk perfekta" estētika: glītums, kas neatbilst video kontekstam.

Svarīga ir arī satura ticamība: neticams konteksts vai pārāk iespaidīgs notikums prasa divkāršu pārbaudi. Ja tas šķiet neticami vai ļoti ērti, esiet aizdomīgi.Salīdziniet avotus un meklējiet vairāk pazīmju.

Kā darbojas ar mākslīgo intelektu darbināms video detektors

Mūsdienu detektori apvieno mašīnmācīšanos, digitālo forenziku un metadatu novērtēšanu. Visaptverošākajos tiek aplūkoti vairāki video līmeņi. lai identificētu modeļus, kurus cilvēka acs nepamana.

1. Augšupielādējiet video vai pievienojiet saiti uz toVarat augšupielādēt failu vai ielīmēt tiešo URL, lai sāktu eksāmenu.
2. Vairāku parametru analīzevizuālā konsekvence, kustību modeļi, digitālie artefakti, metadatu paraksti un saspiešanas pēdas.
3. Autentiskuma ziņojums: varbūtības rādītājs, atradumu skaidrojums un, ja piemērojams, aizdomīgo zonu siltuma karte.
4. Sadalījums pa kadriem: noderīgi, ja rūpīgi jāpārbauda, ​​kur parādās anomālijas.

Dažas tīmekļa vietnes, kas atpazīst mākslīgā intelekta veidotus videoklipus, apstrādā tos reāllaikā vai dažu minūšu laikā, pat sarežģītu videoklipu gadījumā. Dažos gadījumos tiek minēta augsta precizitāte (virs 95%).Tomēr ir vērts atcerēties, ka neviena sistēma nav nekļūdīga un ka rezultāti ir ļoti atkarīgi no manipulācijas veida, faila kvalitātes un ilguma.

Rīki un tīmekļa vietnes mākslīgā intelekta ģenerētu video noteikšanai

Mākslīgā intelekta veidotu video atpazīšanas tīmekļa vietņu ainavā ir pieejamas bezmaksas un maksas iespējas, gan vienkāršā, gan profesionālā līmenī. Šīs platformas un komunālie pakalpojumi ir ieguvuši popularitāti:

Deepware skeneris

Deepware Tas piedāvā bezmaksas skeneri ar iespēju izmantot papildu plānus. Tas ļauj augšupielādēt video vai ielīmēt saiti. un atgriež savu spriedumu dažu minūšu laikā atkarībā no sistēmas ilguma un slodzes.

Apliecinošs video

Bezmaksas versija (ar reģistrāciju) Atest Tas ierobežo jūs līdz dažām analīzēm mēnesī un īsiem video, bet Tas ģenerē autentiskuma ziņojumu ar vērtējumu no 0 līdz 100.Dažādi testi liecina, ka skaitļi virs 85/100 liecina par lielu manipulāciju varbūtību, un siltuma kartes izceļ neatbilstības (piemēram, mirkšķināšanu vai matu kontūras).

InVID WeVerify

Tas nav "vienas atslēgas" detektors, bet gan pārlūkprogrammas paplašinājums sadalīt video atslēgkadros, analizēt attēlus un izsekot to izcelsmi. InVID WeVerify Tas ir obligāts rīklis žurnālistiem un faktu pārbaudītājiem, kuri vēlas pārbaudīt informāciju manuāli.

Ar mākslīgo intelektu darbināms izdevums salīdzinājumā ar pilnas paaudzes versiju: ​​tas nav tas pats

Ir svarīgi nošķirt mākslīgo intelektu (AI), kas paātrina rediģēšanu un mākslīgais intelekts, kas ģenerē visu video. Tādi rīki kā Descript, Filmora vai Adobe Premiere Pro izmanto mākslīgo intelektu, lai attīrītu audio, noņemtu klusuma vietas vai mainītu kadru, neveidojot video no nulles.

Starpposms sastāv no risinājumiem, kas ģenerēt daļējus elementus (skripti, runājoši avatari vai montāžas ar arhīva materiāliem), piemēram, Google Vids, Pictory vai Synthesia, kuriem pēc tam nepieciešama manuāla retušēšana.

Pēdējais solis ir augstas precizitātes teksta pārveidošana video, kur jūs ierakstāt to, ko vēlaties, un iegūstat gandrīz pabeigtu klipu. Kad šī fāze kļūs pilnībā izplatīta, verifikācijas izaicinājums būs vēl lielāks. un signālu un rīku kombinācija kļūs būtiska.

Labi pārbaudes paradumi ikdienas dzīvē

Papildus detektoriem un tīmekļa vietnēm, kas paredzētas ar mākslīgo intelektu veidotu video noteikšanai, kritiskā domāšana ir ļoti svarīga. Pielietojiet šīs rutīnas Lai samazinātu riskus:

• Esiet piesardzīgs pret visu pārāk šokējošo, kamēr neesat to pārbaudījis ar uzticamiem avotiem.
• Meklējiet avotu: oficiālos profilus, oriģinālos kanālus, publicēšanas datumu un kontekstu.
• Atkārtojiet skatīšanos, pievēršot uzmanību acīm, lūpām, rokām, ēnām un kameras kustībām.
• Kad video kļūst populārs, konsultējieties ar faktu pārbaudītājiem, piemēram, Chequeado, AFP Factual vai Snopes.
• Instalējiet InVID paplašinājumu, ja tīklos patērējat daudz informācijas un tā ir ātri jāfiltrē.

Šīs prakses, vajadzības gadījumā apvienojumā ar analītisko rīku, Tie nodrošina stabilu aizsardzību pret audiovizuālu maldināšanu. nekļūstot apsēsts vai neiekrītot paranojā.

Formāti, veiktspēja un analīzes laiki

Praksē daudzas tīmekļa vietnes, kas paredzētas mākslīgā intelekta veidotu video noteikšanai, pieņem populāros formātos, piemēram, MP4, AVI vai MOVkā arī tiešas saites uz platformām. Atbildes laiks parasti ir no sekundēm līdz dažām minūtēm atkarībā no video garuma un sistēmas noslodzes.

Dažos gadījumos Apstrāde notiek gandrīz reāllaikā.Īpaši, ja tiek veikta provizoriska riska analīze. Visaptverošu ziņojumu ar siltuma kartēm un sadalījumu pa kadriem gaidīšanas laiks var būt nedaudz ilgāks.

Dati, atbilstība un pārredzamība

Eiropā noteikumi tiek ieviesti stingri: Mākslīgā intelekta likums pieprasīs ģenerētā satura marķēšanu. Tas ir par pārredzamības nodrošināšanu attiecībā uz izcelsmi. Tas ne tikai palīdz lietotājiem, bet arī standartizē praksi plašsaziņas līdzekļos, reklāmā un izglītībā.

Ja strādājat organizācijā, apsveriet iekšējo politiku: Apmācība verifikācijā, detektoru pareizā lietošanā un ekspertu konsultācijasSpecializēti uzņēmumi, piemēram, Atico34, sniedz atbalstu, lai nodrošinātu, ka tas viss ir saderīgs ar datu aizsardzību un juridiskajām saistībām.

Bieži uzdotie jautājumi par tīmekļa vietnēm, kas paredzētas mākslīgā intelekta ģenerētu video noteikšanai

• Kādu patieso precizitāti es varu sagaidīt no tiešsaistes video detektora? Tas ir atkarīgs no gadījuma, taču daži pakalpojumi ziņo par precizitātes rādītājiem, kas pārsniedz 95% noteiktiem formātiem un manipulācijām. Tomēr atcerieties, ka dziļviltojumi attīstās, un neviens rīks nav 100% precīzs.
• Kādi video formāti parasti tiek atbalstīti? Lielākā daļa darbojas ar MP4, AVI un MOV failiem, kā arī ar tiešām saitēm no populārām platformām. Vienmēr pārbaudiet pakalpojuma, kuru plānojat izmantot, saderības sarakstu.
• Vai var noteikt daļēji modificētus videoklipus? Jā. Pašreizējie detektori var identificēt mākslīgā intelekta mainītus segmentus reālā klipā, īpaši lokālu neatbilstību vai artefaktu veidā noteiktās vietās.
• Cik ilgs laiks nepieciešams analīzes veikšanai? Tas parasti svārstās no sekundēm līdz minūtēm, mainoties atkarībā no video garuma, tā sarežģītības un sistēmas noslodzes tajā laikā.
• Kādus manipulācijas veidus viņi identificē? Visaptverošākajos tiek nošķirtas sejas dziļās viltošanas, balss klonēšana, stila pārnešana un sintētiska ainas līmeņa ģenerēšana, katrā kategorijā ar atšķirīgu efektivitāti.

Ekosistēmā, kur mākslīgais un cilvēks jau tā cieši mijiedarbojas, ir prātīgi rīkoties piesardzīgi: Tas apvieno novērošanu, rīkus, piesardzību un skaidrus verifikācijas standartus. lai neiekristu slazdos, un atcerieties, ka vērtība nav mākslīgā intelekta demonizācijā, bet gan atbildīgā un pārredzamā izmantošanā.

saistīto rakstu:

Pinterest aktivizē vadīklas, lai samazinātu mākslīgā intelekta saturu plūsmā

Daniels Terrasa

Redaktors specializējas tehnoloģiju un interneta jautājumos ar vairāk nekā desmit gadu pieredzi dažādos digitālajos medijos. Esmu strādājis par redaktoru un satura veidotāju e-komercijas, komunikācijas, tiešsaistes mārketinga un reklāmas uzņēmumos. Esmu rakstījis arī ekonomikas, finanšu un citu nozaru tīmekļa vietnēs. Mans darbs ir arī mana aizraušanās. Tagad, izmantojot manus rakstus Tecnobits, es cenšos izpētīt visus jaunumus un jaunas iespējas, ko tehnoloģiju pasaule mums piedāvā katru dienu, lai uzlabotu mūsu dzīvi.