Jigsaw发布可识别假照片的Assembler平台

Alphabet旗下的孵化器子公司Jigsaw,在本周发布了一个可用来识别假照片的实验性平台Assembler,它集成了各种不同的侦测技术,让新闻从业人员或事实核实人员通过单一平台,就能识别图片的真伪,目前仍处早期开发阶段,欢迎外界贡献各种侦测模型。

Jigsaw首席执行官Jared Cohen表示,现代所指的不实信息(Disinformation)并不只有假新闻,它可能是有目的的影响力活动,经常是由政府发动,企图影响全球的社会、经济及军事事件,然而,不实信息大量出现的同时,也推动了防范技术的进展。

从2016年起,Jigsaw便与研究人员及学者,共同寻找可以技术来侦测不实信息活动的各种方法,而Assembler即是多年来的成果。

Cohen说,对事实核实人员与新闻从企业来说,拆解照片是个既耗时又容易出错的程序,于是他们只好依赖市场上各种不同的工具与方法,例如一个由调查记者与研究人员所组成的Bellingcat组织,就利用25种不同的工具来验证照片、视频、网站或其它媒介的真实性。

而Assembler则是集成了来自学者的多种照片操纵侦测工具,每个工具都有特定的用途,例如有的能够识别照片中的“复制-粘贴”程序,有的则能发现照片的亮度曾被变更。

除了向学者搜集的侦测工具之外,Jigsaw也自行打造两款工具,一是专门用来识别DeepFakes的StyleGAN,它利用机器学习来区分真人与DeepFakes的不同,第二个工具则是一个整体模型,可结合来自不同侦测工具的结果,分析照片中曾被操纵的各种形态,一次揪出照片中的所有古怪之处,有望比单一侦测工具更精确。

Jigsaw也宣布开始发行研究期刊《The Current》,创刊号的内容围绕在不实信息上,封面故事为“可视化的不实信息”(Disinformation Data Visualizer),当地图上呈现了全球各地的不实信息传播,例如他们发现了去年中国派出商业机器人,企图通过各大社交平台,影响香港人对许多政治事件的看法。