Мыши помогут человечеству бороться с фейками
Американские учёные выяснили, что мыши способны эффективно отличать естественный голос от созданного с помощью искусственного интеллекта, сообщает The Wall Street Journal. Такое открытие может помочь в борьбе с «глубокими фейками», когда изменение звука на оригинальных видеозаписях может спровоцировать скандал или вооружённый конфликт.
Пример «глубокого фейка».
Исследование показало, что животные способны различать элементы естественной речи. Такие результаты могут повлиять на то, как технологические компании выстраивают системы для распознавания обработанных на компьютере голосов, созданных системами искусственного интеллекта.
Во всём мире обеспокоены ростом числа deep fake (глубоких фейков), когда отбираются сотни фотографий и голосовых записей, а искусственный интеллект их изменяет. Это делается для того, чтобы приписать людям слова, которых они не говорили, или действия, которых не совершали. Опасения вызваны тем, что эти технологии могут использоваться для влияния на выборы, совершения кибератак на компании, когда мошенник выдаёт себя за руководителей высшего звена, или на частных лиц.
Создающие фейки устройства могут обмануть человеческое ухо звуками, которые напоминают те, которые издаёт человек, хотя они созданы другим способом. Такие фейки могут приводить к катастрофе: дестабилизировать глобальные финансовые рынки или спровоцировать гражданский или военный конфликт.
Для разработки более бытового алгоритма выявления «глубокого фейка» необходимо привлечь фонетику и нейробиологию, которые показывают, как должен звучать звук и как его анализирует и обрабатывает мозг человека.
Во время опытов исследователи тренировали мышей делать различия между фонемами, например, звуками, которые ассоциируются с буквами P, B и T. Доказано, что фонемы, которых в английском языке больше 40, являются одним из самых трудных аспектов для симуляции, поэтому ранние версии «глубоких фейков» часто звучали неестественно. Система слуха мышей похожа на слух людей своей способностью узнавать сложные комбинации звуков, и, по предположению учёных, это можно использовать для определения синтезированного голоса.
В ходе эксперимента мышей тренировали бежать в одно или другое место в зависимости от услышанного звука и награждали, если они приняли правильное решение. Со временем животные научились различать человеческий и компьютерный голос в 75% случаев.
