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对抗假新闻 Google内部新创推出Assembler平台服务 协助判断网路图像是否遭窜改 (151578)

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Google新创Assembler平台,能透过运算方式比对颜色与噪点差异,进而判断图像内容是否为后制调整,同时也能判断人脸图像是否借由StyleGAN等运算方式生成。

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Google内部新创团队Jigsaw,宣布推出借由整合多款既有技术打造的Assembler平台服务,让使用者能快速确认线上传播的图像内容是否被窜改过。

Uber自驾车测试死亡意外后 再度获准于加州境内测试自驾车 但还不会太快重新上路 (151560)

Uber再次获得加州车辆管理局批准上路测试,显然Uber接下来将能持续在加州境内测试旗下自驾车产品,并且进一步将自驾车技术应用在乘客搭乘,或是货品运用等服务。    2018年发生自驾车致死意外后,Uber稍早证实再次重新获得加州车辆管理局 (DMV)许可,将可在加州境内道路再次测试旗下自驾车。  不过,Uber表示目前暂无计画恢复在旧金山地区道路测试自驾车,同时也强调旗下自驾车上路测试之前,将会预先告知当地主要地方机构,同时也会一并通知加州及联邦监管机构。 依照Uber表示,由于旧金山地区地形复杂且多变,因此相当适合自驾车蒐集、学习自动驾驶所需资讯,但目前仍未确定具体恢复上路测试的预定时间。 实际上,在2018年发生自驾车致死意外后,Uber随即与死者家属达成和解,同时也在同年底表示重启自驾车

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依照说明,Assembler平台总计整合至少7种既有运算技术,其中包含借由机器学习方式判断图像内容是否有后制痕迹,形式上有点类似Adobe先前提出技术,借此判断网路上传的数位化图像内容真伪,借此协助事实查核系统,或是让媒体从业人员等可以更有效率判断内容可信程度。

而Assembler平台目前是以免费形式提供使用,其中技术源自于加州大学柏克莱分校、马里兰州马里兰大学,以及义大利拿坡里费德里克二世大学的学者贡献资源,透过运算方式比对颜色与噪点差异,进而判断图像内容是否为后制调整,同时也能判断人脸图像是否借由StyleGAN等运算方式生成。

同时,Jigsaw也强调由于假新闻消息所造成影响远比想像还大,同时也会随着时间发展而使造假技术持续升级,因此未来也会继续投入全新技术让Assembler平台分析检查效果提升,借此协助更多人分辨内容是否造假。

Tagged Assembler, Fake News, Google, Jigsaw, 假新闻
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