Facebook 欲打造开源工具，专为鉴定视频是否被篡改【智能快讯】-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HyperAI/article/details/100589090

Facebook与多家机构合作，发起Deepfake挑战赛，旨在开发开源工具鉴定视频真伪。Google Lens阅读功能全球上线，提升OCR精度。YouTube因儿童隐私问题支付1.7亿罚款。谷歌开源差分隐私平台，加强数据隐私保护。麻省理工学院为青少年开设AI伦理课程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

By 超神经

AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。

HyperAI 超神经精心整理了 AI 行业的近期资讯，快来一起围观吧！

技术

Facebook 欲打造开源工具

专为鉴定视频是否被篡改

Deepfake 对于辨认网络信息的真伪，已经造成严重影响。近日，Facebook 联合微软、MIT、牛津大学等科研机构，发起 Deepfake 挑战赛（Deepfake Detection Challenge）。

此次挑战赛目标是视频打假。挑战赛将开发一套开源的检测工具，以便政府、企业、媒体等组织检测某视频是否已被篡改。

Facebook 在此次竞赛中投入 1000 万美元，委托研究人员生成逼真的 Deepfake 视频，以创建数据集，用于上述开源工具。该数据集中包括源视频和演员图像。

640?wx_fmt=jpeg

来源：ai.facebook.com

Google Lens 阅读功能升级

上线全球 Google Play Store

Google 于 2019 年 5 月 I/O 大会将视觉 AR 工具 Lens 纳入 Google Go，但Google Go 最初只支持 Android Go 设备，并且只登陆了特定市场的 Google Play 。近日，谷歌已将这一工具带到全球范围内的 Google Play Store。

Lens 基于图像识别、机器学习和谷歌 Knowledge Graph 技术，可以实时识别智能手机所拍摄的内容，目前负责团队正在对 Lens 阅读功能进行进一步更新，以使 OCR 更加精确，包括改进文本结构理解（例如多列文本）和识别印度语脚本。

640?wx_fmt=png

来源：ai.googleblog.com

企业

YouTube 违反儿童隐私法

将支付 1.7 亿美元罚款

美国联邦贸易委员会近日宣布，对谷歌旗下的 YouTube 处以 1.7 亿美元的罚款，用于解决 YouTube 未经家长同意，擅自收集儿童个人信息的指控。

据称，YouTube 通过跟踪针对儿童的频道用户，收集了他们观看视频的信息，并用于定向视频和广告的投送。此举涉嫌违反儿童保护的隐私法。

在美国，13 岁以下的孩子受 1998 年联邦法律的保护，该条文要求需得到父母同意，才能收集和分享儿童的个人信息。在过去两年中，联邦政府逐渐加大了对科技公司的审查力度，正在规范个人隐私方面的相关管理。

640?wx_fmt=jpeg

来源：npr.org

谷歌开源差分隐私平台

谷歌开源了其差分隐私（Differential Privacy）平台，此前该主要技术被用于谷歌内部应用，例如出行软件 Project Fi 中，了解一天中的业务繁忙程度、餐厅的菜品在谷歌地图中的受欢迎程度等。

Differentially-private data 分析是一种原则性方法，它能够从大多数数据中学习分析，同时确保这些结果不允许被区分或重新识别任何个人的数据。此开源版本目前提供了以下主要特性：统计功能；严格测试；随时可用；模块化。

今年，谷歌陆续开源了几项隐私技术，帮助开发人员，在构建全面的数据隐私策略时提供参考。

来源：developers.googleblog.com

学界

麻省理工学院为青少年

开设人工智能伦理课程

来自麻省理工学院的研究生 Blakeley Payne 为 10-14 岁的青少年开设了为期一周的开源初中人工智能伦理课程，帮助初中生了解人工智能系统如何调解他们的日常生活。

课程内容涉及了 YouTube, 亚马逊的智能助手 Alexa, 谷歌搜索以及各种社交媒体。Blakeley 希望孩子们能够对 AI 的设计方式以及它如何操纵人们的日常生活有更好的认识。同时，这些课程也将有助于未来志愿成为 AI 设计师的青少年们提前为其未来职业做好准备。

来源：qz.com

延世大学研究人员训练 CNN 架构

用于估计部分覆盖的人脸情绪

延世大学和运动设备公司的一组研究人员最近提出了一种基于深度学习的技术，可以在 VR 游戏体验中实现情感识别。

640?wx_fmt=jpeg

研究团队训练了三个卷积神经网络（CNN）——DenseNet，ResNet 和 Inception-ResNet-V2，从面部的部分图像中预测人们的情绪。他们从 Radbound Faces Dataset（RaFD）中获取图像，然后通过覆盖 HMD 在使用 VR 时会被遮挡的脸部部位（包含眼睛、耳朵、眉毛等），对图像进行编辑。

评估结果为，DenseNet 的表现优于其他，平均准确率超过 90％。而 ResNet 算法在对表达恐惧和厌恶的面部表情进行分类时，优于其他两种算法。

来源：techxplore.com

新奇

日本将在 2020 奥运会之前

推出百辆无人驾驶汽车接送乘客

明年 7 月，在日本东京夏季奥运会开幕前的一周内，日本将允许数十辆无人驾驶车辆在城市滨水区的比赛场地，自由穿梭并接送乘客。

640?wx_fmt=png