Новая ИИ от NVIDIA может обнаруживать дипфейки всего за 22 миллисекунды

      По мере того как генеративный ИИ становится все более способным производить видео, которые почти неотличимы от реальных записей, гонка больше не заключается только в создании синтетических медиа. Речь идет о том, чтобы обнаружить их до того, как они распространится.

      На SIGGRAPH 2026 NVIDIA представила Synthetic Video Detector, новый инструмент проверки на основе ИИ, предназначенный для идентификации видео, сгенерированных ИИ, сRemarkable скоростью и точностью. Вместо того чтобы заменять традиционную проверку фактов или судебный анализ, компания утверждает, что технология предназначена для того, чтобы дать редакциям, вещательным компаниям и предприятиям дополнительный уровень уверенности перед тем, как синтетические видео попадут в общественное пространство.

      Это объявление происходит в то время, когда видео с глубокими подделками становятся все более реалистичными, что затрудняет как людям, так и автоматизированным системам определение того, что является подлинным. Будь то манипулированные политические речи, клипы знаменитостей, сгенерированные ИИ, или сфабрикованные новостные записи, синтетические медиа быстро эволюционировали от интернет-любопытства до настоящего вызова для журналистики, кибербезопасности и общественного доверия.

      NVIDIA хочет, чтобы ИИ боролся с дезинформацией, сгенерированной ИИ

      Synthetic Video Detector вводится как часть микросервисов NIM от NVIDIA, позволяя организациям интегрировать проверку видео на основе ИИ непосредственно в существующие рабочие процессы, а не создавать совершенно новые системы модерации.

      Система анализирует видео кадр за кадром и присваивает вероятность, указывающую на то, было ли видео сгенерировано или манипулировано с использованием ИИ. По данным NVIDIA, детектор может обрабатывать видео 1080p всего за 22 миллисекунды на системах RTX, что делает его достаточно быстрым для анализа в реальном времени или почти в реальном времени в производственных условиях.

      Nvidia Unsplash

      Производительность — еще одна ключевая особенность. NVIDIA утверждает, что детектор достигает точности до 92% на несжатом видео, при этом точность падает до 87% на видео, сжатом на 15%, и до 82%, когда сжатие достигает 50%. Сжатие остается одной из самых больших проблем для обнаружения глубоких подделок, поскольку платформы, такие как YouTube, TikTok и Instagram, регулярно сжимают загруженные видео, часто удаляя тонкие визуальные артефакты, на которые полагаются модели обнаружения.

      Компания также утверждает, что последняя версия занимает первое место в AI GVD Bench, отраслевом бенчмарке, используемом для оценки систем обнаружения синтетических медиа, что предполагает, что она конкурентоспособна по сравнению с существующими альтернативами с открытым исходным кодом и коммерческими решениями. График бенчмарка, показанный в презентации NVIDIA, подчеркивает, что детектор превосходит многие устоявшиеся модели среди множества генераторов видео на основе ИИ.

      Обнаружение глубоких подделок становится столь же важным, как и их создание

      Запуск отражает более широкий сдвиг, происходящий в индустрии ИИ. За последние два года компании значительно инвестировали в модели генерации видео, способные производить фотореалистичные клипы из простых текстовых подсказок.

      Хотя эти системы открыли новые творческие возможности для кинопроизводства, рекламы и образования, они также значительно снизили барьер для создания убедительной дезинформации.

      Nvidia

      Для новостных организаций эта проблема особенно актуальна. Одно сфабрикованное видео, распространенное в интернете во время выборов, стихийного бедствия или геополитического кризиса, может распространиться по всему миру до того, как человеческие проверяющие факты успеют подтвердить его подлинность. Вот почему инструменты проверки становятся все более ценными, как и генеративные модели, которые они предназначены для обнаружения.

      NVIDIA признает, что ее детектор не является панацеей. Компания утверждает, что система предназначена для дополнения существующих процессов редакционной проверки, а не для их замены. Человеческий контроль, проверка источников и контекстная отчетность останутся необходимыми, особенно по мере того, как модели генеративного ИИ продолжают улучшаться.

      Смотря в будущее, NVIDIA планирует интегрировать Synthetic Video Detector в Intelligence Video Framework от Wowza, делая технологию доступной более чем в 35,000 развертываниях в 170 странах.

      Поскольку видео, сгенерированные ИИ, становятся дешевле, быстрее и более убедительными, борьба с дезинформацией вступает в новую фазу. Создание лучшего ИИ — это только половина уравнения. Другой половиной может быть создание ИИ, способного сообщить нам, когда не стоит верить тому, что мы видим.