大多数探测器 deepfake 基于学习策略，该策略在很大程度上取决于用于训练的数据集。然后，他们使用人工智能来检测人眼可能不清楚的信号。
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这可能包括监测血流和心率。然而，这些检测方法并不总是适用于肤色较深的人，并且， 如果训练集不包含所有种族、口音、性别、年龄和肤色，它们就会受到偏见的影响，专家警告说。
正在建立偏见
在过去的两年里，人工智能和深度伪造检测领域的专家提出了担忧，他们表示这些系统中存在偏见。
合成媒体专家、DeepMedia 联合创始人兼首席执行官 Rijul Gupta 表示：“DeepMedia 使用人工智能和机器学习来评估视觉和音频线索，以发现合成操纵的迹象。”数据集总是严重偏向中年白人，而这种技术总是对边缘化社区产生负面影响“。
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和尚肤色等级
埃利斯·蒙克（Ellis Monk），哈佛大学社会学教授、美国哈佛大学访问学者 Google，开发了 和尚肤色等级.
它比科技行业标准更具包容性，并将提供更广泛的肤色，可用于数据集和机器学习模型。
蒙克说：“从一开始，深色皮肤的人就被排除在这些不同形式的技术的开发之外。您需要构建新的数据集，这些数据集在肤色方面具有更大的覆盖范围和代表性，这意味着您需要某种标准化、一致且比以前的量表更具代表性的测量方法。”
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