Adobe sẽ sử dụng công nghệ machine learning để nhận diện những bức ảnh đã được photoshop

Hình ảnh đã được chỉnh sửa  về phóng tên lửa do chính phủ Iran công bố vào năm 2008. 

Sản phẩm mới nhất của họ được giới thiệu tại hội nghị CVPR tháng này cho thấy kỹ thuật pháp y kỹ thuật số (digital forensics) vốn do con người thực hiện có thể được tự động hóa. Nghiên cứu không phải là đột phá trong lĩnh vực này và cũng chưa trở thành sản phẩm thương mại nhưng cũng thật thú vị khi thấy Adobe - cái tên nổi tiếng với các phần mềm chỉnh sửa ảnh - lại tạo ra một sản phẩm như vậy.

Người đại diện của công ty cho biết “dự án nghiên cứu vẫn đang trong giai đoạn đầu” nhưng trong tương lai họ muốn góp phần trong việc “phát triển công nghệ giúp giám sát, xác thực tính chân thực của các sản phẩm media”. Cụ thể công nghệ này thế nào chưa rõ vì Adobe cũng chưa từng phát hành một phần mềm phát hiện ảnh giả. Nhưng họ cũng nhắc tới việc hợp tác cùng các đơn vị thi hành luật (ví dụ như dùng pháp y kỹ thuật số để tìm trẻ lạc) để chứng minh thái độ trách nhiệm của họ với công nghệ này.

Nghiên cứu mới cho thấy machine learning có thể dùng để phát hiện 3 kiểu chỉnh sửa ảnh phổ biến là ghép - hai ảnh khác nhau được ghép vào một, sao chép - đối tượng trong ảnh bị sao chép và dán sang ảnh khác và xóa - đối tượng bị chỉnh sửa khỏi các phần khác của ảnh.

Để làm được điều này, các chuyên gia pháp y kỹ thuật số tìm manh mối trong các lớp ảnh, thường là do bất tương xứng ở màu hay độ sáng lấy từ cảm biến hình ảnh (còn được gọi là noise ảnh). Khi ghép hai bức ảnh khác nhau, hoặc sao chép và dán một phần bức ảnh sang một bức ảnh khác , mức nhiễu nền tăng, chẳng hạn như che một vết bẩn ở trên tường bằng một màu sơn tương đồng.

Cũng như nhiều hệ thống machine learning khác, Adobe cũng dùng bộ dữ liệu hình ảnh bị chỉnh sửa. Từ đây AI học cách tìm ra đặc điểm chung để phát hiện những gì bị chỉnh sửa. Trong một số bài kiểm tra nó được đánh giá cao hơn các hệ thống khác nhưng không quá nhiều, cũng không có khả năng phát hiện deepfake, công cụ chỉnh sửa khuôn mặt dựa trên trí thông minh nhân tạo.

Dẫu sao có một công nghệ phát hiện những thứ bị làm giả trên thế giới kỹ thuật số cũng tốt. Nếu những âm thanh đó báo động đúng và chúng ta đang hướng đến một thế giới “ảo”, chúng ta sẽ cần tất cả các công cụ có thể giúp chúng ta phân biệt giữa thật và giả. Thuyết AI có thể mang đến nhiều lo ngại nhưng cũng có thể rất giúp ích.