Авторы идеи отошли от стандартного поиска «артефактов» на фото и видео, чтобы повысить точность. Теперь инструмент может разбирать фейковый контент на субпиксельном уровне и вычислять необычные значения.
Нейросети, вроде Sora и Luma, буквально заполонили медиапространство фейковым контентом. Что уж говорить, если политики, блогеры и другие деятели уже предупреждают о потоке дипфейков с ними. Вполне закономерно на сцене показался новый игрок — алгоритм, который без проблем отделяет ИИ-фальшивки от обычных фото и видео с точностью в 98%. И да, он сам основан на искусственном интеллекте.
Основная проблема в том, что люди раньше могли использовать программы против отредактированных видео. Так инструмент просматривал изображения кадр за кадром и находил несостыковки. Теперь же в видео сгенерированных искусственным интеллектом просто нет таких доказательств. Пришлось найти новый способ и новые следы, которые оставляет после себя нейросеть.
Технология под названием MISLnet основана на многолетних данных об обнаружении поддельных изображений и видео. Она, по сути, отслеживает все изменения, внесенные в файл: подмечает добавление, перемещение и удаление кадров, а также манипуляции со скоростью клипа. Но самое главное — она видит взаимосвязь между пикселями, которую создает алгоритмическая обработка цифровой камеры.
