Harry Potteri sari harjus maailmas elavate portreede mõttega oma rääkivate maalide ja liikuvate fotodega. Kuid eelmisel nädalal, kui AI-ga loodud Leonardo da Vinci Mona Lisa eluportree hakkas veebis ringi tegema, olid paljud inimesed jahmunud, kui kuulus portree tema huuli liigutas ja ringi vaatas.
Lisa Gherardini animeeritud portree oli üks paljudest uutest „rääkivate peade mudelitest”, mida tavaliselt tuntakse ka sügavamatena - need on loonud Moskva Samsungi AI keskuse ning Skolkovo teaduse ja tehnoloogia instituudi teadlased. Kasutades vaid mõnda võrdluskaadrit või isegi ühte pilti, tegid teadlased ka sügavkülmutusi kuulsustest nagu Oprah, tõid ellu Marilyn Monroe ja Albert Einsteini üksikud hetktõmmised ning lõid kuulsate piltide jaoks uued väljendid nagu Vermeeri tüdruk pärlkõrvarõngaga .
Teadlased postitasid oma meetodi, mida nad nimetavad väheste katsetega õppimiseks, YouTube'i ja paberisse, mida tuleb veel eelretsenseerida arXiv.org. Kuigi üksikasjad on üsna tehnilised, teatab Mindy Weisberger LiveScience'is, et elavate portreede tootmiseks treenib sellist tüüpi tehisintellekt, mida nimetatakse konvolutsiooniliseks närvivõrguks, võrdluspiltide analüüsimisega. Seejärel rakendab see näo liigutusi kaadrite seeriast staatilise pildi jaoks, nagu näiteks Mona Lisa . Mida rohkem nurki ja võrdluspilte on, seda paremaks elav portree muutub. Paberi kohaselt võis AI luua vaid 32 võrdluspilti kasutades “täiuslikku realismi” (mõõdetuna inimese võimega tuvastada, milline kolmest pildikomplektist oli sügavkülm).
Mona Lisa on muidugi vaid üks pilt, nii et Leonardo meistriteose kolm “elavat portreed” on pisut segavad. Lühikeste animatsioonide jaoks vaatas närvivõrk kolme erinevat treeningvideot ning neil kaadritel põhineval Mona Lisa kolmel versioonil näib, et kõigil on erinevad isiksused. Kui Leonardo oleks oma kuulsa mudeli maalinud erinevate nurkade alt, oleks süsteem võinud toota veelgi realistlikuma portree.
Kuigi animeeritud Mona Lisa on meelelahutuslik, on sügavate võltsimiste arv tekitanud muret, et arvuti abil loodud sarnasusi võiks kasutada inimeste laimamiseks, rassiliste või poliitiliste pingete tekitamiseks ja usalduse vähendamiseks veebimeedia vastu. "Hei õõnestab meie usaldust kõigi videote vastu, sealhulgas ka ehtsate videote suhtes, " kirjutab John Villasenor The Brookingsi Instituudist. "Tõde ise muutub tabamatuks, sest me ei saa enam olla kindlad selles, mis on tõeline ja mis mitte."
Kui AI-d kasutatakse sügavkülmikute loomiseks, saab Villasenori sõnul vähemalt praegu seda kasutada ka sügavkülmikute tuvastamiseks, otsides ebakõlasid, mis inimsilmale silma ei paista.
Harvard-MITi algatuse eetika ja valitsemise direktor Tim Hwang ütleb Wiredis tegutsevale Gregory Barberile, et me pole veel selles kohas, kus halvad näitlejad saavad isiklikesse sülearvutitesse veel keerukaid sügavkülmutusi luua. "Mulle ei luba miski öelda, et kasutate seda kodus võtmevalmistamiseks sügavkülmutuste tekitamiseks, " ütleb ta. "Mitte lühiajaliselt, keskpikas ega isegi mitte pikas perspektiivis."
Sellepärast, et Samsungi uue süsteemi kasutamine on kallis ja nõuab asjatundlikkust. Kuid Barberi artikkel juhib tähelepanu sellele, et inimeste lollitamiseks ei lähe vaja närvivõrgust tehtud ülimaitsvat fotorealistlikku videot. Just eelmisel nädalal ringles sotsiaalvõrgustikes manipuleeritud video, mida oli aeglustatud USA maja spiikri Nancy Pelosi joobes heli tegemiseks.
Lõpuks on tehnoloogia siiski piisavalt hea, et halvad näitlejad suudavad luua sügavteoseid nii veenvalt, et neid pole võimalik tuvastada. Kui see päev saabub, ütleb Hwang juhtmega, peavad inimesed tegeliku ja võltsingu väljaselgitamiseks tuginema faktide kontrollimisele ja kontekstipõhistele vihjetele. Näiteks kui Mona Lisa läbilõikav poolnaeratus muutub hambuliseks irviks ja ta üritab teile valgendavat hambapastat müüa, on see kindlasti sügav võlts.
