ميتا تنشئ أداة جديدة لإكتشاف الصوت الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي

يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في عالم التكنولوجيا، ولكنه يطرح أيضًا تحديات خطيرة. أحد المخاوف الأخيرة هو استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء صوت مزيف يمكن استخدامه في عمليات الاحتيال وحملات التضليل. ولمعالجة هذه المشكلة، قامت  ميتا بتطوير أداة مبتكرة تسمى AudioSeal.

AudioSeal هي أداة تسمح لك بإدراج علامات مائية في مقاطع صوتية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. هذه العلامات عبارة عن إشارات مخفية يمكن اكتشافها ولكنها غير محسوسة للأذن البشرية. تتمتع التقنية الكامنة وراء AudioSeal بالقدرة على تحديد أجزاء الملف الصوتي التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، وهو أمر بالغ الأهمية في عالم تتزايد فيه التزييفات الصوتية العميقة.

يستخدم AudioSeal شبكتين عصبيتين. أحدهما مسؤول عن إنشاء إشارات العلامة المائية المضمنة في التسجيلات الصوتية. الشبكة العصبية الأخرى مخصصة لاكتشاف هذه الإشارات بسرعة. يتيح ذلك إمكانية تتبع العلامة المائية، مما يعني أنه يمكن التعرف عليها حتى لو تم قص الصوت أو تحريره.

واحدة من أكبر فوائد AudioSeal هي دقة الكشف العالية. وبحسب هادي السحار، عالم الأبحاث في ميتا، فقد حقق النظام دقة تتراوح بين 90% و100% في اختباراته. يمثل هذا تحسنًا كبيرًا مقارنة بالمحاولات السابقة لوضع علامة على الصوت الناتج عن الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، يتوفر AudioSeal مجانًا على GitHub، مما يعني أنه يمكن لأي شخص تنزيله والبدء في استخدامه لإضافة علامات مائية إلى المقاطع الصوتية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

يعد AudioSeal تطورًا واعدًا في مكافحة المعلومات المضللة وعمليات الاحتيال الصوتي المزيفة. ومع ذلك، لكي تكون هذه الأداة فعالة على نطاق واسع، يجب التغلب على العديد من التحديات التقنية واعتماد معايير الصناعة. سيحتاج مجتمع التكنولوجيا إلى التعاون لتحسين قوة هذه العلامات المائية وإمكانية تطبيقها.

وسيقدم فريق  ميتا أعمالهم في المؤتمر الدولي للتعلم الآلي في فيينا، النمسا، في شهر يوليو. قد تكون هذه خطوة مهمة نحو اعتماد أوسع وإنشاء معايير للكشف عن الصوت الناتج عن الذكاء الاصطناعي.

يمكنك الوصول إلى الدراسة على arxiv.org

wwww.igli5.com

from حوحو للمعلوميات https://ift.tt/xUH9FR2