تكنولوجيا

تتعلم الذكاء الاصطناعي لـ Adobe التراجع عن تنقيح الصور

أشرطة الفيديو والصور وهمية على نحو متزايديستخدمه مجرمو الإنترنت لخداع الناس ، وهذه المشكلة تثير قلق Adobe ، وهو مطور برامج تحرير الرسومات الشهيرة. في الوقت الحالي ، تعمل هي ، مع علماء من جامعة كاليفورنيا في بيركلي ، على تطوير الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصور المزيفة وإلغاء جميع التغييرات التي تم إجراؤها عليها - في النهاية ، يريد المطورون الحصول على الصورة الأصلية. تم بالفعل إنشاء أداة النموذج الأولي للتراجع عن إعادة لمس ، وتظهر بالفعل نتائج مثيرة للاهتمام.

تعتمد الأداة على عمل الشبكة العصبية ،الذي يرى بوضوح الاختلافات بين الصور التي تم تحريرها والصور الأصلية. لتدريبها ، استخدم المطورون قاعدة بيانات تحتوي على صور مقترنة ، واحدة منها لا تحتوي على تصحيحات ، ويتم تحرير الآخر باستخدام أداة Photoshop Liquify لتشويه الوجوه.

الشبكات العصبية فوتوشوب أداة

هذا النوع من تغيير الصورة للمطورين كانمثيرة للاهتمام بشكل خاص ، لأن بضع نقرات بالماوس يمكن أن يغير تمامًا تعبير وجه الشخص. من خلال تحرير الصور بهذه الطريقة ، يمكن للمحتالين بسهولة تضليل الأشخاص ، وقد ثبت ذلك أثناء التجربة. جمع الباحثون متطوعين وطلبوا منهم تخمين ما إذا كانت الصورة أمامهم أم لا. أظهر 53٪ فقط من الناس يقظة خاصة ، ولم يجد الباقون أي شيء مشبوه. أدركت الذكاء الاصطناعي لـ Adobe بدورها المزيفة بدقة 99٪.

المطورين يدعون أن الذكاء الاصطناعيقد تظهر أيضًا كيفية تعديل المنتجات المزيفة لإعادتها إلى حالتها الأصلية. ومع ذلك ، في الوقت الراهن توصياته تعطي نتائج مختلطة.

فكرة الزر السحري العالمي "الغاء"لإعادة الصورة إلى حالتها الأصلية لا تزال بعيدة عن الواقع. ولكننا نعيش في عالم يزداد فيه صعوبة الوثوق بالمعلومات الرقمية التي نستخدمها ، وأتطلع إلى استكشاف هذا المجال من البحث بشكل أكبر.

التوقف عن نشر أخبار وهمية أمر صعب للغاية.

ربما هذه هي الدراسة الأولى من نوعهاخلالها يريد العلماء إنشاء أداة لتحديد الصور المزيفة. لسوء الحظ ، حتى لو تم إنشاء مثل هذه الأداة ، فلن تكون قادرة على القضاء على توزيع الأخبار الكاذبة - حتى لو تم كشفها ، فإن المزيف لا يزال بإمكانه الوصول إلى الشبكات الاجتماعية وجعل الناس يصدقون المعلومات الخطأ.

على الرغم من أننا فخورون للتأثير الذي فوتوشوبومنتجات Adobe الأخرى كانت للعالم ، ونحن ندرك أيضًا الآثار الأخلاقية لتكنولوجياتنا. المحتوى المزيف يمثل مشكلة خطيرة وتزداد إلحاحًا ، حيث شارك Adobe في مدونته.

الغش على الشبكات الاجتماعية مع صور وهمية

واحدة من الحالات الأولى للغش المستخدمينتم وصف الإنترنت باستخدام الصور المزيفة من قبل الأسوشيتد برس. في شبكة LinkedIn الاجتماعية ، تم اكتشاف ملف تعريف لفتاة تدعى كاتي جونز - قلة منها كانت قادرة على تحديد أن جاسوسًا محتملاً كان مخفيًا تحت هذا الحساب. ومع ذلك ، فقد أصبح من السهل جدًا التعرف على صورة مزيفة - لقد تم إنشاؤها باستخدام شبكة عصبية ولديها ميزات يمكنك قراءتها في مادتنا.

ما رأيك ، هل أنت قادر على تحديد ما إذا كانت هذه صورة حقيقية أم صورة مزيفة؟ يمكنك التحدث عن هذا الموضوع في التعليقات ، أو في Telegram-chat.