Facebook ประกาศผลโครงการ Deepfake Detection Challenge

เมื่อเดือนกันยายนปีที่แล้ว Facebook ได้ประกาศโครงการที่ได้รับความสนใจอย่างมากในโลกเทคโนโลยี โดยเฉพาะในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เรียกว่า "Deepfake Detection Challenge" มีเป้าหมายเพื่อค้นหาเครื่องมือตรวจจับ Deepfake ที่มีประสิทธิภาพ เพื่อช่วยต่อสู้กับภัยคุกคามที่เพิ่มมากขึ้น ของข้อมูลอันเป็นเท็จอันเกิดจากการประดิษฐ์ทางเทคโนโลยีที่ "อันตรายมากกว่าดี"

การประกวดเปิดตัวอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 11 ธันวาคม 2019 โดยมีชุดข้อมูลทดสอบซึ่งประกอบด้วย วิดีโอ Deepfake ที่คัดสรรมาอย่างดีจำนวน 115,000 รายการ เพื่อประเมินประสิทธิภาพของเครื่องมือการแข่งขัน มีผู้ลงทะเบียนเข้าร่วมการแข่งขันทั้งหมด 2,114 หน่วย โดยมีโมเดลการตรวจจับ Deepfake จำนวน 35,000 โมเดล และเงินรางวัลรวมสูงถึง 10 ล้านเหรียญสหรัฐ

หลังจากการแข่งขันยาวนานถึง 6 เดือน ตัวตนของผู้ชนะก็ถูกเปิดเผยเช่นกัน มันเป็นระบบ "เครื่องตรวจจับ Deepfake" ที่พัฒนาโดย Selim Seferbekov วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจาก Mapbox โมเดลการตรวจจับ Deepfake ของ Selim Seferbekov ได้รับความแม่นยำโดยเฉลี่ยสูงถึง 65.18% บนชุดข้อมูลทดสอบซึ่งประกอบด้วยวิดีโอ Deepfake ที่ออกแบบมาอย่างซับซ้อนจำนวน 10,000 รายการ สำหรับชุดข้อมูลสาธารณะที่มีความซับซ้อนน้อยกว่า ความแม่นยำของแบบจำลองสามารถเข้าถึงได้ถึง 82.56%

“ระดับความแม่นยำในการระบุเนื้อหา Deepfake ที่แสดงโดยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของ Seferbekov กลายเป็น “มาตรฐานใหม่ที่มีส่วนช่วยในการช่วยเหลือชุมชน AI ยังคงพัฒนาแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อตอบสนองงานนี้ ซึ่งยากและสำคัญนี้” Facebook กล่าว

ซีอีโอ มาร์ก ซัคเคอร์เบิร์ก ยังไม่ลืมขอบคุณบุคคลและองค์กรทุกคนที่ลงทะเบียนเข้าร่วมความท้าทายนี้ โดยเน้นย้ำว่า ความพยายามในการทำงานร่วมกันเป็นหนทางเดียวที่จะสร้างกรอบการทำงานที่แข็งแกร่งในงานนี้ ตรวจจับ และขจัดปัญหา Deepfake บนอินเทอร์เน็ต

Deepfake กำลังกลายเป็นปัญหาในการเผยแพร่ข่าวปลอม และเป็นอันตรายอย่างยิ่งกับความสามารถในการแชร์บนโซเชียลเน็ตเวิร์กขนาดใหญ่อย่าง Facebook ได้อย่างง่ายดาย ตามคำเตือนของผู้เชี่ยวชาญ Deepfake กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วและในเวลาเพียงไม่กี่ปี มันจะทำให้วิดีโอปลอมสร้างได้ง่ายมากและดูเหมือนอาละวาด ดังนั้นโปรแกรมอย่าง Deepfake Detection Challenge จึงจำเป็นอย่างยิ่งในการค้นหาเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเพื่อป้องกันปัญหานี้