Khoảng cuối tháng 06/2018, một số nguồn tin cho biết, Adobe muốn dùng trí thông minh nhân tạo AI để tự động phát hiện ra được đâu là hình ảnh chụp thật, đâu là ảnh đã bị chỉnh sửa.
Tại hội nghị công nghệ nhận diện hình ảnh bằng máy tính CVPR, Adobe đã giới thiệu khái quát về cách công nghệ máy học machine learning thay thế con người trong việc điều tra ảnh đã qua chỉnh sửa một cách nhanh chóng hơn. Hiện cách làm chi tiết vẫn chưa được công bố, hãng chỉ tiết lộ rằng dự án vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu ban đầu, trong tương lai nó có thể đảm nhận vai trò phát triển công nghệ giúp theo dõi và xác thực tính chân thật của các nội dung số.
Đã có nhiều công cụ để giúp điều tra một hình ảnh đã qua chỉnh sửa hay chưa, tuy nhiên nó đến từ bên thứ ba, còn Adobe chưa bao giờ phát hành một công cụ chính thức nhằm xác định hình ảnh giả, ghép. Tuy nhiên, hãng đã từng dùng công nghệ để hỗ trợ quá trình điều tra của các cơ quan thực thi pháp luật, chẳng hạn như dùng công nghệ điều tra hình ảnh để tìm trẻ thất lạc,… cho thấy hãng đã chuẩn bị cho một mảng điều tra bằng công nghệ số.
Được biết, công cụ của Adobe sẽ dùng machine learning để nhận diện 3 kiểu chỉnh sửa hình ảnh gồm ghép nối (2 phần của 2 bức ảnh khác nhau được ghép lại), nhân bản (các đối tượng trong một ảnh được sao chép và dán lại) và loại bỏ (một vật thể được xóa đi khỏi ảnh). Để xác định được các kiểu chỉnh ảnh, các chuyên gia điều tra kỹ thuật số sẽ dựa vào các bằng chứng ẩn chứa trong từng lớp của hình ảnh.
Khi các thành phần trong lớp bị tinh chỉnh sẽ để lại một dạng dấu vết nào đó, giống như sự bất hợp lý trong các biến số về màu sắc, độ sáng vốn được tạo ra ngẫu nhiên bởi cảm biến ảnh, cụ thể như noise. Khi ghép 2 bức ảnh khác nhau lại làm một, hoặc chép một vật thể từ vùng này sang vùng khác của ảnh, phần nhiễu của background sẽ không thể nào đồng nhất được. Và dựa vào đó có thể xác định được hình ảnh đã qua chỉnh sửa.
Để làm được điều đó, trước tiên, Adobe phải dùng một cơ sở dữ liệu rất lớn chứa những hình ảnh đã qua chỉnh sửa để dạy cho AI. Từ đó, nó sẽ có thể học được những mô hình chung, nhằm xác định tính chân thật của những hình ảnh mới mà nó sẽ gặp về sau.
Theo Nguoivietphone