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2021-03-03 10:51:24
哈利波特世界中，能讓報紙動起來的魔法已經，現在麻瓜們已經透過GAN 實踐了👼🏻🕊 一開始是MyHeritage這網站上傳一張照片，不過20秒就可以讓照片圖靈活現 但這家公司前身其實是在線家譜平台，2006年利用人臉識別幫用戶透過照片找尋新的親戚，服務售價59美元 2018 推出DNA檢測， 幫...
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What is Deepfake?
Deepfakes rely on a branch of AI called Generative Adversarial Networks (GANs). It requires two machine learning ( ) networks that teach each other with an ongoing ( ) feedback loop ( ). The first one takes real content and alters ( ) it. Then, the second machine learning network, known as the discriminator ( ), tests the authenticity ( ) of the changes.
GANs are still in the early stages, but people expect numerous potential commercial applications ( ). For example, some can convert ( ) a single image into different poses ( ). Others can suggest outfits ( ) similar to what a celebrity wears in a photo or turn a low-quality picture into a high-resolution snapshot ( ).
But, outside of those helpful uses, deepfakes could have sinister ( ) purposes. Consider the blowback ( ) if a criminal creates a deepfake video of something that would hurt someone’s reputation ( ) — for instance, a deepfake video of a politician "admitting" to illegal activities, like accepting a bribe ( ).
「深度偽造」是什麼？
「深度偽造」依賴人工智慧（AI）的分支「生成對抗網路」（GAN）。「生成對抗網路」責成兩個機器學習網路，透過不斷生成的回饋迴路互相學習。第一個「機器學習」網路變造真實的內容。然後，第二個機器學習網路「資料辨識器」，對這些更動進行鑑識。
「生成對抗網路」仍處於初步發展階段，但人們預期它在商業應用上擁有巨大潛力。例如，它可以將單張影像變換成不同的姿勢。它們可以找出名人在照片中所穿的類似服裝，或將低畫質的照片轉換為高解析度的快照。
然而，除了正向的應用之外，也會有居心不良的「深度偽造」。倘若罪犯創造出一部妨害他人名聲的深度偽造影片，例如讓一名政治人物「承認」接受賄賂等違法行為的一部深偽影片，所造成的衝擊將難以衡量。
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人工智慧中的GAN(生成對抗網路)是
很有名的能做到接近真實的產生器，
常常利用在圖像，
SAS用GAN來
「產生一個仿真的詐欺案件，
透過競爭機制來判斷真偽，
來訓練出更強防詐欺能力的AI風險模型。」
這個就像資安常用的紅隊演練，
只是紅隊是由GAN達成。
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