Deepfake并不是一个陌生的词，在人们为其所呈现出来的逼真效果惊叹之余，它所带来的负面影响也逐渐蔓延全球。
为了与恶意的Deepfake视频对抗，Facebook在今年9月份牵线，联合学术和企业两个领域的力量，共同发起以低成本的方式检测出Deepfake视频的挑战赛。计划的参与者还包括康乃尔科技校区（Cornell Tech）、麻省理工学院（MIT）、牛津大学（University of Oxford）和伯克利大学（UC Berkeley）等，以及非盈利性研究组织Partnership on AI──该组织的成员有Google、苹果、亚马逊、IBM等大型科技公司。
在本周于温哥华举行的NeurIPS 2019大会上，这项关于Deepfake检测工具的竞赛将正式启动，竞赛到2020年3月才会结束。Facebook人工智能总监、该挑战赛的负责人之一Irina Kofman表示：
看到多个领域的伙伴一起合作是鼓舞人心的，无论是来自企业界还是学术界，我们每个人都带来了各自领域的见解，因此，我们可以考虑得更广泛周全。
据悉，从12日开始，注册的参赛者可以下载语料库来训练自己的检测工具。一旦他们完成最终设计，就可以将检测工具的代码提交到一个黑盒中验证。在验证的过程中，官方系统会根据检测工具的有效性进行评分。参赛者无需共享自己的工具模型，但他们必须同意开源其工作，只有这样才能够获得挑战赛的奖励。
为了这场竞赛的顺利进行，各大科技巨头也纷纷贡献出自己的力量：Facebook方面表示，他们已经投入超过1,000万美元来鼓励人们参与竞争；亚马逊则为参赛者提供可选的模型；Google旗下的Kaggle数据科学与机器学习平台将主办挑战赛并负责排行榜（用来评定Deepfake检测系统的能力）的相关事项。
Facebook首席首席技术官Mike Schroepfer在一篇文章中指出：
Deepfake技术是基于AI技术合成的视频，它的真实性和合法性受到一定的质疑。但截至目前，人们并没有相应的数据集或基准来帮助检测Deepfake视频。所以，我们希望能找到一个解决方案，帮助人们发现这些被篡改过的视频，进而避免被误导。
（Source：Facebook AI）
为了加快数据集的创立，Facebook不仅委托研究人员生成逼真的Deepfake视频来充当训练材料，以便于测试检测工具的效果。与此同时，Facebook也表示，这些视频邀请一组“多样化”的付费演员出演，大约54%的女性和46%的男性。
Facebook AI研究经理Christian Ferrer表示，该数据集（总共包含超过10万个视频）在10月份的国际计算机视觉会议上进行测试，而且它不包括任何用户数据，并且只有已签订使用协议的团队才能访问。
虽然，目前加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）和南加州大学（University of Southern California）共同开发的一种工具已经提前发布，它的识别准确率超过90%，但与此同时，Deepfake技术也在不断变化发展，这也让检测变得越来越困难。
纽约大学坦登工程学院计算机工程助理教授Siddharth Garg对此表示，“这就像一场猫鼠游戏，如果我们设计了一个Deepfake的检测器，就等于给黑客一个新的仿真器进行反测试。”
总之，想要打赢与Deepfake制作者之间的“军备竞赛”看起来长路漫漫，但这场关于检测工具的竞赛马上就要全面展开，来自各方的力量将一同抗衡作恶的Deepfake──我们应该乐观一点。