專家警告說，檢測深度偽造的工具必須適用於所有膚色，以避免偏見

大多數探測器 deepfake 基於學習策略，該策略在很大程度上取決於用於訓練的資料集。然後，他們使用人工智慧來檢測人眼可能不清楚的訊號。

什麼是深度造假？ |新聞用語表 

Deepfake 是一種視訊和影像處理技術，它使用機器學習演算法來創建虛假且令人信服的內容。它將現代電腦的處理能力與先進的人工智慧技術相結合，可以創建看似真實但實際上完全捏造的影片。

這可能包括監測血流和心率。然而，這些檢測方法並不總是適用於膚色較深的人，並且， 如果訓練集不包含所有種族、口音、性別、年齡和膚色，它們就會受到偏見的影響，專家警告說。

正在建立偏見

在過去的兩年裡，人工智慧和深度偽造檢測領域的專家提出了擔憂，他們表示這些系統中存在偏見。

合成媒體專家、DeepMedia 聯合創始人兼首席執行官 Rijul Gupta 表示：“DeepMedia 使用人工智能和機器學習來評估視覺和音頻線索，以發現合成操縱的跡象。”資料集總是嚴重偏向中年白人，而這種技術總是對邊緣化社群產生負面影響“。

和尚膚色等級

艾利斯‧蒙克（Ellis Monk），哈佛大學社會學教授、美國哈佛大學訪問學者 Google，開發了 和尚膚色等級. 

它比科技行業標準更具包容性，並將提供更廣泛的膚色，可用於資料集和機器學習模型。

蒙克說：「從一開始，深色皮膚的人就被排除在這些不同形式的技術的發展之外。您需要建立新的數據集，這些數據集在膚色方面具有更大的覆蓋範圍和代表性，這意味著您需要某種標準化、一致且比以前的量表更具代表性的測量方法。”

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