Deepfakes 並不是一個陌生的詞，在人們為其所呈現出來的逼真效果驚嘆之餘，它所帶來的負面影響也逐漸蔓延全球。為了與惡意的Deepfake 視頻對抗，Facebook 在今年9 月份牽頭，聯合學術和企業兩個領域的力量，共同發起了以低成本的方式檢測出Deepfakes 視頻的挑戰賽。

項目的參與者還包括康奈爾科技校區（Cornell Tech）、麻省理工學院（MIT）、牛津大學（University of Oxford）和伯克利大學（UC Berkeley）等，以及非營利性研究組織Partnership on AI— —該組織的成員有Google 、蘋果、亞馬遜、IBM等大型科技公司。

在本週的於溫哥華舉行的NeurIPS 2019 大會上，這項關於Deepfakes 檢測工具的競賽將正式啟動，競賽到2020 年3 月才會結束。Facebook 人工智能總監、該挑戰賽的負責人之一Irina Kofman 表示：

看到多個領域的伙伴一起合作是鼓舞人心的，無論是來自企業界還是學術界，我們每個人都帶來了各自領域的見解，因此，我們可以考慮得更廣泛周全。

據悉，從今天開始，註冊的參賽者可以下載語料庫來訓練自己的檢測工具。一旦他們完成了最終設計，就可以將檢測工具的代碼提交到一個黑盒中驗證。在驗證的過程中，官方系統會根據檢測工具的有效性進行評分。參賽者無需共享自己的工具模型，但他們必須同意開源其工作，只有這樣才能夠獲得挑戰賽的獎勵。

為了這場競賽的順利進行，各大科技巨頭也紛紛貢獻出自己的力量：Facebook 方面表示，他們已經投入了超過1000 萬美元來鼓勵人們參與競爭；亞馬遜則為參賽者提供可選的模型；Google旗下的Kaggle 數據科學與機器學習平台將主辦挑戰賽並負責排行榜（用來評定Deepfakes 檢測系統的能力）的相關事項。

Facebook 首席技術官Mike Schroepfer 在一篇博客文章中指出：

Deepfakes 技術是基於AI 技術合成的視頻，它的真實性和合法性受到了一定的質疑。但截止目前，人們並沒有相應的數據集或基準來幫助檢測Deepfakes 視頻。所以，我們希望能找到一個解決方案，幫助人們發現這些被篡改過的視頻，從而避免被誤導。

為了加快數據集的創立，Facebook 不僅委託研究人員生成逼真的Deepfakes 視頻來充當訓練材料，以便於測試檢測工具的效果。與此同時，Facebook 也表示，這些視頻邀請了一組“多樣化”的付費演員出演，大約54％ 的女性和46％ 的男性。

Facebook AI 研究經理Christian Ferrer 表示，該數據集（總共包含超過10 萬個視頻）在10 月份的國際計算機視覺會議上進行了測試。而且，它不包括任何用戶數據，並且只有已簽訂使用協議的團隊才能訪問。

雖然，目前加州大學伯克利分校（University of California, Berkeley）和南加州大學（University of Southern California）共同開發的一種工具已經提前發布，它的識別準確率超過90%。但與此同時，Deepfakes 技術也在不斷變化發展，這也讓檢測變得越來越困難。

紐約大學坦登學校計算機工程助理教授Siddharth Garg 對此表示，“這就像一場貓鼠遊戲，如果我們設計了一個Deepfakes 的檢測器，就等於給了黑客一個新的模擬器進行反測試。”

總而言之，想要打贏與Deepfakes 製作者之間的“軍備競賽”看起來長路漫漫，但這場關於檢測工具的競賽馬上就要全面展開，來自各方的力量將一同抗衡作惡的Deepfakes——我們應該樂觀一點。