Победителем конкурса Facebook и Microsoft по созданию алгоритмов для распознаванию дипфейков стал выходец из Дагестана

Стремительное развитие технологий, позволяющих создавать реалистичные дипфейки (видео с подменой лиц), заставляет крупные компании и отдельных разработчиков искать способы распознания измененных видео с высокой точностью. Для этого компании Facebook и Microsoft в сентябре прошлого года объявили конкурс среди разработчиков, получивший название Deepfake Detection Challenge. Теперь же организаторы подвели его итоги - подробности приводятся в блоге Facebook.

Задача участников конкурса заключалась в том, чтобы создать свой алгоритм, способный определять подмену лиц на видео. Всего в конкурсе приняли участие 2114 разработчиков, которые создали более 35 тыс. алгоритмов. Эффективность их разработок оценивалась при помощи заранее предоставленного разработчикам тестового датасета, а также второго и усложненного набора роликов, который был недоступен участникам состязания. В последнем датасете использовались видео с бегущими строками, фильтрами и актерами, которые частично прикрывали лицо, пишет N+1.

Судя по турнирной таблице, лучшим алгоритмом по оценке с использованием базового датасета стал алгоритм пользователя под ником Good At Curve Fitting. Точность этого алгоритма при определении дипфейков составила 82,56%. При использовании для проверки усложненного датасета лучшим стал алгоритм живущего в Белоруссии выходца из Дагестана Селима Сефербекова из компании Mapbox. Эффективность этого алгоритма составила 65,18%, а в работе с базовым датасетом он занял четвертое место.

По решению жюри денежные призы получат участники, занявшие первые пять мест при тестировании усложненного датасета. Так, Сефербекову достанется приз в 500 тыс. долларов, а четыре следующих команды получат 300, 100, 60 и 40 тыс. долларов соответственно. В публикации о результатах отмечается, что команды, занимавшие два первых места в предварительной таблице, использовали для тренировки алгоритмов дополнительные данные, поэтому итоговое распределение мест отличается от предварительного. Такое решение жюри вызвало критику со стороны ряда участников, которые сочли, что лишившиеся призовых мест команды не нарушили правила конкурса.

Отметим, что пока решения для распознавания дипфейков далеки от идеала, поэтому власти разных страх борются с этой технологией на законодательном уровне. Так, в штате Калифорния запрещено использовать подмену лиц в предвыборных роликах, а власти Китая намерены ввести уголовное наказание за использование дипфейков без надлежащей маркировки.