[Fake-Links 18.6.2019] DEEPFAKE Accountability Act; Synthetic John Oliver-Moves; 7 Deepfake-Scenarios for 2020

• Neues Paper über eine KI, die die Gestik von John Oliver aus Audio-Clips lernt: Learning Individual Styles of Conversational Gesture: Human speech is often accompanied by hand and arm gestures. Given audio speech input, we generate plausible gestures to go along with the sound. Specifically, we perform cross-modal translation from “in-the-wild” monologue speech of a single speaker to their hand and arm motion.

• In den USA strebt man eine Regulierung von Deepfakes an und diskutiert den DEEPFAKE Accountability Act (Abkürzung für „Defending Each and Every Person from False Appearances by Keeping Exploitation Subject to Accountability Act“). Der soll einerseits die Produktion von Fake-Videos ohne Kenntlichmachung durch Wasserzeichen unter Strafe stellen, andererseits den Opfer von Identitäts-Diebstahl durch synthetische Medien ein Rechtsmittel an die Hand geben, wobei natürlich: Wasserzeichen lassen sich leicht entfernen, Leute die Wasserzeichen freiwillig benutzen sind in der Regel keine Bad Actors und Bad Actors, die Fake-Videos ohne Wasserzeichen produzieren, tun dies im Normalfall anonym und der Urheber einer Videofälschung ist nur schwer ermittelbar.

• Einfaches Mittel gegen Desinformation auf Wikipedia, die Erzeugung einer gemeinsamen Realität basierend auf fundierter Quellenangabe: There’s a lot Wikipedia can teach us about fighting disinformation: One of the platform’s three core policies is “verifiability, not truth”, and it requires every claim on Wikipedia be attributed to a reliable source. Any question on the meaning of “truth” is deemed moot: either you have a source for your claims, or you don’t. (Wikipedia editors have even debated whether the claim that the sky is blue needs a citation or not.) The resulting debate is much less politicised than the one taking place on social media. Wikipedia’s community standards have created the conditions for a shared reality.

• Nieman Lab mit 7 fiktiven Szenarios, in denen Deepfakes eine Rolle während der US-Wahl 2020 spielen könnten: How could deepfakes impact the 2020 U.S. elections? Seven scenarios — from faked scandalous audio to voter intimidation to imagined journalistic corruption — show the sorts of misinformation disruptions that could be coming.

• AP will einen Schlapphut auf LinkedIn identifiziert haben, der mit BigGAN-Profilpic unterwegs war: Experts: Spy used AI-generated face to connect with targets. Ich tippe auf die russische IRA (Internet Research Agency aka „Putins Troll Army“). Das Bild stammt offenbar von ThisPersonDoesNotExits.

• Neuer bildforensischer Algorithmus der Computer Vision Foundation zur Identifizierung von Deepfakes, der Kopfbewegungen mit Sprache abgleicht und damit unabhängig von Pixeldichte oder Qualität des Bildes ist: Protecting World Leaders Against Deep Fakes. In der Tat ist es derzeit (noch) so, dass die Bewegungen des Gesichts während des Sprechakts leicht seltsam erscheinen. CNET: Deepfake debunking tool may protect presidential candidates. For now. Sometimes.

We described a forensic approach that exploits distinct and consistent facial expressions to detect deep fakes. We showed that the correlations between facial expressions and head movements can be used to distinguish a person from other people as well as deep-fake videos of them. The robustness of this technique was tested against compression, video clip length and the context in which the person is talking. In contrast to existing pixel-based detection methods, our technique is robust against compression. We found, however, that the applicability of our approach is vulnerable to different contexts in which the person is speaking (e.g., formal prepared remarks looking directly into the camera versus a live interview looking off-camera).

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