Deepfake Detection Challenge: Comarch wśród najlepszych
Zespół reprezentujący firmę Comarch uplasował się wśród najlepszych 7% uczestników, zdobywając brązowy medal w otwartym konkursie na algorytm wykrywający manipulacje w materiałach wideo. Organizatorami konkursu są giganci technologiczni: Facebook, Amazon i Microsoft.
Pierwsze wyniki ogłoszono z końcem kwietnia, a ostateczne, z końcem czerwca. Celem było opracowanie systemu wykrywania i oznaczania krążących w sieci filmów, których treści zmanipulowano przy użyciu sztucznej inteligencji. Wyzwanie podjęło ponad 2 tysiące zespołów z całego świata, a liczba zgłoszonych algorytmów przekroczyła 35 tysięcy.
- Deepfake to obraz albo film wygenerowany przez sztuczną inteligencję: "dokleja się" gdzieś czyjąś twarz i w ten sposób rozpowszechnia fałszywe treści, które mogą mieć duży wpływ na społeczeństwo, tłumaczy Joanna Baciak, Senior Data Scientist w Comarch. Jednym z najbardziej znanych przykładów jest nagranie wideo, na którym prezydent Obama mówi rzeczy, których tak naprawdę nigdy nie powiedział. Chodzi o fałszywe nagranie przedstawiające byłego prezydenta, który klnie i obraża Donalda Trumpa.
- Stworzyć takie materiały jest dziś niezwykle łatwo. Dlatego właśnie największe firmy technologiczne świata zaangażowały się w organizację Deepfake Detection Challenge, mówi Magdalena Żurawska, Machine Learning Engineer.
Konkurs odbywał się online, na stronie kaggle.com zrzeszającej ekspertów od obróbki danych i praktyków uczenia maszynowego. Zgłosić mógł się każdy. Joanna Baciak i Magdalena Żurawska z Comarch uplasowały się wśród najlepszych 7% uczestników, zdobywając brązowy medal. Klasyfikacja konkursu była ustalana procentowo, a zatem, aby trafić na podium trzeba było uplasować się w 10% najlepszych zespołów, co udało się zespołowi Comarch.
Na bazie zbioru danych udostępnionego na kaggle.com można było trenować modele tych danych i porównywać je do modeli innych uczestników. Gotowe skrypty były oceniane w oparciu o inny zbiór; te oceny posłużyły do stworzenia ostatecznego rankingu, tłumaczy Joanna Baciak.
Na opracowanie rozwiązania uczestnicy mieli prawie 4 miesiące. Zwycięzcą okazał się Selim Seferbekov z Białorusi.
Przy wykrywaniu fałszywych materiałów wideo pod uwagę bierze się dziesiątki kryteriów, od kolorów po niespójności ruchów ciała.