Fake videos of real people -- and how to spot them | Supasorn Suwajanakorn

1,285,658 views ・ 2018-07-25

TED


Silakan klik dua kali pada teks bahasa Inggris di bawah ini untuk memutar video.

Translator: Bagus Ramadhan Reviewer: Made Pramana
Lihatlah gambar-gambar ini.
Sekarang, katakan pada saya manakah Obama yang asli.
(Video) BO: Untuk membantu para keluarga membiayai rumahnya,
untuk berinvestasi pada manufaktur teknologi tinggi,
00:12
Look at these images.
0
12876
1151
energi bersih
00:14
Now, tell me which Obama here is real.
1
14051
2635
dan infrastruktur yang menciptakan pekerjaan baru yang layak.
00:16
(Video) Barack Obama: To help families refinance their homes,
2
16710
2861
SS: Ada yang tahu?
00:19
to invest in things like high-tech manufacturing,
3
19595
2647
Jawabannya tidak satupun adalah asli.
(Tertawa)
00:22
clean energy
4
22266
1159
Tidak ada satupun adalah asli.
00:23
and the infrastructure that creates good new jobs.
5
23449
2779
Saya akan ceritakan bagaimana kami bisa sampai sini.
00:26
Supasorn Suwajanakorn: Anyone?
6
26647
1484
Inspirasi saya untuk pekerjaan ini
00:28
The answer is none of them.
7
28155
1874
adalah proyek untuk menjaga kesempatan terakhir untul belajar tentang Holocaust
00:30
(Laughter)
8
30053
1114
00:31
None of these is actually real.
9
31191
1786
00:33
So let me tell you how we got here.
10
33001
1840
dari para penyintas.
00:35
My inspiration for this work
11
35940
1578
Proyek itu disebut New Dimensions in Testimony,
00:37
was a project meant to preserve our last chance for learning about the Holocaust
12
37542
5411
dan itu membuatmu bisa berbincang secara interaktif
00:42
from the survivors.
13
42977
1768
dengan hologram dari para penyintas Holocaust asli.
00:44
It's called New Dimensions in Testimony,
14
44769
2627
(Video) Pria: Bagaimana Anda bertahan dari Holocaust?
00:47
and it allows you to have interactive conversations
15
47420
3126
(Video) Hologram: Bagaimana saya bertahan?
Saya bertahan,
00:50
with a hologram of a real Holocaust survivor.
16
50570
2556
saya percaya,
00:53
(Video) Man: How did you survive the Holocaust?
17
53793
1966
karena takdir melihat saya.
00:55
(Video) Hologram: How did I survive?
18
55783
1668
00:57
I survived,
19
57912
1807
SS: Jawaban-jawaban ini direkam di sebuah studio.
01:00
I believe,
20
60419
1527
Tapi dampaknya sangat mengagumkan.
01:01
because providence watched over me.
21
61970
3023
Kamu merasa terhubung dengan cerita ini dan kepadanya sebagai seseorang.
01:05
SS: Turns out these answers were prerecorded in a studio.
22
65573
3454
Saya pikir ada sesuatu yang spesial tentang interaksi manusia
01:09
Yet the effect is astounding.
23
69051
2452
yang membuatnya menjadi lebih intim
01:11
You feel so connected to his story and to him as a person.
24
71527
3619
dan personal
dibanding apa yang buku atau kuliah atau film yang bisa ajarkan pada kita.
01:16
I think there's something special about human interaction
25
76011
3301
01:19
that makes it much more profound
26
79336
2757
Jadi saya melihatnya dan mulai membayangkan,
01:22
and personal
27
82117
2198
bisakah kita menciptakan model seperti ini untuk semua orang?
01:24
than what books or lectures or movies could ever teach us.
28
84339
3485
Sebuah model yang terlihat, berbicara, dan bertindak seperti mereka?
01:28
So I saw this and began to wonder,
29
88267
2425
Jadi saya mencoba apakah bisa dilakukan
01:30
can we create a model like this for anyone?
30
90716
2810
dan ternyata menemukan solusi yang baru
01:33
A model that looks, talks and acts just like them?
31
93550
2975
yang membangun sebuah replika seseorang tanpa apa pun kecuali:
01:37
So I set out to see if this could be done
32
97573
2007
foto dan video yang sudah ada dari seseorang.
01:39
and eventually came up with a new solution
33
99604
2310
Jika Anda memanfaatkan informasi pasif seperti ini,
01:41
that can build a model of a person using nothing but these:
34
101938
3220
hanya foto dan video yang ada di sana,
itu adalah kunci untuk mengembangkan ke semua orang.
01:45
existing photos and videos of a person.
35
105747
2214
Ini adalah Richard Feynman,
01:48
If you can leverage this kind of passive information,
36
108701
2617
yang menjadi pemenang hadiah Nobel di bidang fisika
01:51
just photos and video that are out there,
37
111342
2007
juga dikenal sebagai seorang guru legendaris.
01:53
that's the key to scaling to anyone.
38
113373
2056
01:56
By the way, here's Richard Feynman,
39
116119
1777
Bukankah hebat jika kita bisa membawanya kembali
01:57
who in addition to being a Nobel Prize winner in physics
40
117920
3413
untuk memberi kuliahnya dan menginspirasi jutaan anak-anak,
02:01
was also known as a legendary teacher.
41
121357
2453
mungkin tidak hanya dalam bahasa Inggris, tapi dalam bahasa apa pun?
02:05
Wouldn't it be great if we could bring him back
42
125080
2198
Atau jika Anda bisa tanya kakek-nenek kita untuk nasihat
02:07
to give his lectures and inspire millions of kids,
43
127302
3265
dan mendengar kata-kata menenangkan mereka
02:10
perhaps not just in English but in any language?
44
130591
2992
meskipun mereka tidak lagi bersama kita?
Atau mungkin menggunakan alat ini, penulis buku, hidup atau meninggal,
02:14
Or if you could ask our grandparents for advice and hear those comforting words
45
134441
4602
bisa membaca lantang seluruh bukunya, sehingga banyak orang tertarik.
02:19
even if they're no longer with us?
46
139067
1770
Kemungkinan kreatifnya tidak terbatas,
02:21
Or maybe using this tool, book authors, alive or not,
47
141683
3396
dan bagi saya, itu sangat menarik.
02:25
could read aloud all of their books for anyone interested.
48
145103
2937
Dan ini adalah cara kerjanya sejauh ini.
Pertama, kita perkenalkan teknik baru
02:29
The creative possibilities here are endless,
49
149199
2437
yang bisa merekonstruksi sebuah model wajah 3D sangat detil dari gambar apa pun
02:31
and to me, that's very exciting.
50
151660
1713
02:34
And here's how it's working so far.
51
154595
2002
tanpa memindai 3D orang tersebut.
02:36
First, we introduce a new technique
52
156621
1667
Dan ini adalah model output serupa dari sudut yang berbeda.
02:38
that can reconstruct a high-detailed 3D face model from any image
53
158312
4572
Ini juga bisa untuk video,
02:42
without ever 3D-scanning the person.
54
162908
2119
dengan menjalankan algoritma yang sama pada setiap frame video
02:45
And here's the same output model from different views.
55
165890
2642
dan menghasilkan model 3D bergerak.
Dan ini adalah model keluaran yang sama dari sudut berbeda.
02:49
This also works on videos,
56
169969
1502
02:51
by running the same algorithm on each video frame
57
171495
2852
Ternyata masalah ini sangat menantang,
02:54
and generating a moving 3D model.
58
174371
2222
tapi triknya adalah bagaimana kita mulai menganalisa
02:57
And here's the same output model from different angles.
59
177538
2772
sebuah koleksi foto seseorang yang banyak.
03:01
It turns out this problem is very challenging,
60
181933
2534
Untuk George W. Bush, kita bisa mencarinya di Google,
03:04
but the key trick is that we are going to analyze
61
184491
2525
dan dari sana, kita bisa membangun model rata-rata,
03:07
a large photo collection of the person beforehand.
62
187040
2966
dan mengembangkan model halus untuk memulihkan ekspresinya
03:10
For George W. Bush, we can just search on Google,
63
190650
2539
dalam detil yang cukup, seperti lipatan dan kerutan.
03:14
and from that, we are able to build an average model,
64
194309
2499
Itulah yang menarik dari hal ini
03:16
an iterative, refined model to recover the expression
65
196832
3111
adalah koleksi fotonya bisa berasal dari foto Anda yang biasa.
03:19
in fine details, like creases and wrinkles.
66
199967
2336
Tidak peduli seperti apa ekspresi yang Anda lakukan
atau di Anda kamu mengambil foto itu.
03:23
What's fascinating about this
67
203326
1403
03:24
is that the photo collection can come from your typical photos.
68
204753
3423
Hal pentingnya adalah jumlahnya banyak.
Dan di sini kita kehilangan warna,
03:28
It doesn't really matter what expression you're making
69
208200
2603
lalu, kami kembangkan teknik mencampur warna baru
03:30
or where you took those photos.
70
210827
1885
yang semakin baik setiap metode tunggal
03:32
What matters is that there are a lot of them.
71
212736
2400
dan memproduksi tekstur wajah dan warna yang tajam.
03:35
And we are still missing color here,
72
215160
1736
03:36
so next, we develop a new blending technique
73
216920
2348
Dan ini bisa dilakukan untuk ekspresi apa pun.
03:39
that improves upon a single averaging method
74
219292
2836
Sekarang kita memiliki kendali pada model seseorang,
03:42
and produces sharp facial textures and colors.
75
222152
2818
dan cara mengendalikannya adalah dengan rangkaian foto-foto statis.
03:45
And this can be done for any expression.
76
225779
2771
Perhatikan bagaimana kerut muncul dan pergi, sesuai ekspresinya.
03:49
Now we have a control of a model of a person,
77
229485
2499
Kami juga menggunakan video untuk mengembangkan modelnya.
03:52
and the way it's controlled now is by a sequence of static photos.
78
232008
3795
(Video) Daniel Craig: Benar, tapi bagaimana pun,
03:55
Notice how the wrinkles come and go, depending on the expression.
79
235827
3126
kami berhasil menarik perhatian orang-orang menakjubkan.
04:00
We can also use a video to drive the model.
80
240109
2746
SS: Dan Ini beberapa demo yang seru.
04:02
(Video) Daniel Craig: Right, but somehow,
81
242879
2593
Jadi yang Anda lihat ini adalah yang bisa diatur
04:05
we've managed to attract some more amazing people.
82
245496
3771
yang saya buat dengan menggunakan foto internetnya.
Sekarang, jika Anda pindahkan gerakannya dari video masukan,
04:10
SS: And here's another fun demo.
83
250021
1642
kita bisa mengendalikan keseluruhan.
04:11
So what you see here are controllable models
84
251687
2246
04:13
of people I built from their internet photos.
85
253957
2444
G. W. Bush: Ini perundangan yang sulit lolos,
karena ada banyak bagian yang terlibat,
04:16
Now, if you transfer the motion from the input video,
86
256425
2904
dan proses legislasinya bisa sangat buruk.
04:19
we can actually drive the entire party.
87
259353
2152
04:21
George W. Bush: It's a difficult bill to pass,
88
261529
2172
(Tepuk tangan)
04:23
because there's a lot of moving parts,
89
263725
2303
SS: Jadi kembali sedikit,
04:26
and the legislative processes can be ugly.
90
266052
5231
tujuan tertinggi kami, adalah untuk mengabadikan lagak
atau kebiasaan unik orang-orang ini berbicara dan tersenyum.
04:31
(Applause)
91
271307
1630
04:32
SS: So coming back a little bit,
92
272961
1837
Untuk melakukannya, bisakah kami mengajari komputer
04:34
our ultimate goal, rather, is to capture their mannerisms
93
274822
3191
untuk meniru cara seseorang berbicara
hanya dengan menunjukkannya video orang itu?
04:38
or the unique way each of these people talks and smiles.
94
278037
3045
Dan yang saya lakukan adalah, saya biarkan dia menonton
04:41
So to do that, can we actually teach the computer
95
281106
2313
04:43
to imitate the way someone talks
96
283443
2222
rekaman Barack Obama berpidato 14 jam.
04:45
by only showing it video footage of the person?
97
285689
2420
Dan inilah yang kami berhasil buat dengan hanya menggunakan audionya.
04:48
And what I did exactly was, I let a computer watch
98
288898
2577
(Video) BO: Hasilnya jelas.
04:51
14 hours of pure Barack Obama giving addresses.
99
291499
3277
Bisnis di Amerika telah menciptakan 14,5 juta pekerjaan
04:55
And here's what we can produce given only his audio.
100
295443
3516
selama 75 bulan berturut-turut.
04:58
(Video) BO: The results are clear.
101
298983
1777
SS: Jadi yang dihasilkan di sini adalah hanya mulutnya saja,
05:00
America's businesses have created 14.5 million new jobs
102
300784
4349
dan ini cara kami melakukannya.
Kami menggunakan jaringan neural
05:05
over 75 straight months.
103
305157
2774
untuk mengubah dan mengisi audio ke dalam titik-titik mulut.
05:07
SS: So what's being synthesized here is only the mouth region,
104
307955
2905
(Video) BO: Kami melakukannya melalui pekerjaan
05:10
and here's how we do it.
105
310884
1540
05:12
Our pipeline uses a neural network
106
312764
1826
atau melalui Medicare atau Medicaid.
05:14
to convert and input audio into these mouth points.
107
314614
2936
SS: Kemudian kami ciptakan teksturnya, meningkatkan detil dan gigi,
dan menyatukannya dengan kepala dan latar dari sumber video.
05:18
(Video) BO: We get it through our job or through Medicare or Medicaid.
108
318547
4225
BO: Perempuan bisa periksa medis gratis,
05:22
SS: Then we synthesize the texture, enhance details and teeth,
109
322796
3420
dan kamu tidak ditagih lebih hanya karena sebagai perempuan.
05:26
and blend it into the head and background from a source video.
110
326240
3074
Orang muda bisa bersama asuransi orang tua sampai mereka berusia 26.
05:29
(Video) BO: Women can get free checkups,
111
329338
1905
SS: Saya pikir hasil ini terlihat sangat nyata dan meyakinkan,
05:31
and you can't get charged more just for being a woman.
112
331267
2968
tapi mengerikan di saat yang bersamaan, bahkan bagi saya.
05:34
Young people can stay on a parent's plan until they turn 26.
113
334973
3306
Tujuan kami untuk membangun model akurat dari seseorang,
05:39
SS: I think these results seem very realistic and intriguing,
114
339267
2952
bukan untuk menyesatkan.
Namun hal yang jadi perhatian saya adalah potensi penyalahgunaannya.
05:42
but at the same time frightening, even to me.
115
342243
3173
05:45
Our goal was to build an accurate model of a person, not to misrepresent them.
116
345440
4015
Orang telah berpikir soal masalah ini sejak lama,
sejak hari di mana Photoshop diluncurkan.
05:49
But one thing that concerns me is its potential for misuse.
117
349956
3111
Sebagai seorang peneliti, saya juga bekerja untuk teknologi penangkalnya,
05:53
People have been thinking about this problem for a long time,
118
353958
2971
dan saya bagian dari usaha penangkal itu di AI Foundation,
05:56
since the days when Photoshop first hit the market.
119
356953
2381
yang menggunakan kombinasi pemelajaran mesin dan moderasi manusia
05:59
As a researcher, I'm also working on countermeasure technology,
120
359862
3801
untuk mendeteksi gambar dan video palsu,
06:03
and I'm part of an ongoing effort at AI Foundation,
121
363687
2942
bertarung melawan pekerjaan saya sendiri.
06:06
which uses a combination of machine learning and human moderators
122
366653
3397
Dan satu alat yang rencananya kami luncurkan bernama Reality Defender,
yang merupakan tambahan peramban situs yang bisa menandai konten palsu
06:10
to detect fake images and videos,
123
370074
2144
06:12
fighting against my own work.
124
372242
1514
secara otomatis, langsung dari peramban.
06:14
And one of the tools we plan to release is called Reality Defender,
125
374675
3190
(Tepuk tangan)
06:17
which is a web-browser plug-in that can flag potentially fake content
126
377889
4039
Meski begitu,
06:21
automatically, right in the browser.
127
381952
2533
video palsu punya dampak negatif besar,
bahkan sebelum seseorang bisa memverifikasi,
06:24
(Applause)
128
384509
4228
jadi sangat penting untuk membuat semua orang sadar
06:28
Despite all this, though,
129
388761
1453
bahwa apa yang saat ini terjadi
06:30
fake videos could do a lot of damage,
130
390238
1840
jadi kami bisa memberi asumsi yang tepat dan kritis tentang yang kita lihat.
06:32
even before anyone has a chance to verify,
131
392102
3294
06:35
so it's very important that we make everyone aware
132
395420
2722
Masih panjang untuk kita bisa membuat model seseorang sepenuhnya
06:38
of what's currently possible
133
398166
2007
06:40
so we can have the right assumption and be critical about what we see.
134
400197
3369
dan sebelum kita bisa memastikan keamanan teknologi ini.
06:44
There's still a long way to go before we can fully model individual people
135
404423
5007
Tetapi saya bersemangat dan penuh harapan,
karena jika kita menggunakannya dengan benar dan berhati-hati,
06:49
and before we can ensure the safety of this technology.
136
409454
2786
alat ini bisa membuat dampak positif seseorang pada dunia
06:53
But I'm excited and hopeful,
137
413097
1587
06:54
because if we use it right and carefully,
138
414708
3539
dalam skala yang lebih besar
dan bisa membangun masa depan sesuai yang kita inginkan.
06:58
this tool can allow any individual's positive impact on the world
139
418271
4309
Terima kasih.
(Tepuk tangan)
07:02
to be massively scaled
140
422604
2190
07:04
and really help shape our future the way we want it to be.
141
424818
2742
07:07
Thank you.
142
427584
1151
07:08
(Applause)
143
428759
5090
Tentang situs web ini

Situs ini akan memperkenalkan Anda pada video YouTube yang berguna untuk belajar bahasa Inggris. Anda akan melihat pelajaran bahasa Inggris yang diajarkan oleh guru-guru terbaik dari seluruh dunia. Klik dua kali pada subtitle bahasa Inggris yang ditampilkan di setiap halaman video untuk memutar video dari sana. Subtitle bergulir selaras dengan pemutaran video. Jika Anda memiliki komentar atau permintaan, silakan hubungi kami menggunakan formulir kontak ini.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7