Deepfake ถูกใช้เพื่อใส่ร้ายคู่สามีภรรยานักกิจกรรม

ถ้าไปค้นในอินเทอร์เน็ตจะพบว่าชายที่ชื่อ Oliver Taylor เป็นนักศึกษาที่มหาวิทยาลัยเบอร์มิงแฮมในประเทศอังกฤษ อายุประมาณ 20 ปี มีตาสีน้ำตาล เป็นคนรักกาแฟ ถูกเลี้ยงมาในครอบครัวชาวยิวธรรมดา และมีงานบรรณาธิการและบล็อกโพสต์กว่า 6 ชิ้นที่แสดงความสนใจด้านการต่อต้านชาวยิวและกิจกรรมของชาวยิว และยังได้พาดหัวข่าวในหนังสือพิมพ์อย่าง Jerusalem Post และ Times of Israel ด้วย แต่สุดท้ายอาจกลายเป็นว่า Taylor นั้นไม่มีตัวตนอยู่จริง? 

แสดงการวิเคราะห์รูปโปรไฟล์ของ Tylor ว่าสร้างจาก DeepFake 

[ภาพจาก: Reuters]

เรื่องของ Taylor ได้รับความสนใจจนนำไปสู่การตรวจสอบเมื่อ Taylor ไปเขียนบทความโจมตีนักการศึกษาที่อยู่ในลอนดอนคือ Mazen Marsri ซึ่งเป็นนักกิจกรรมเพื่อสังคม ในบทความที่ตีพิมพ์โดยหนังสือพิมพ์ชาวยิวในอเมริกา โดยบอกว่า Marsri และภรรยาเป็นผู้ที่สนับสนุนผู้ก่อการร้าย 

จากการตรวจสอบที่มหาวิทยาลัยพบว่าไม่มีข้อมูลของเขา และเขาก็ไม่ได้มีร่องรอยของการออนไลน์นอกจากการไปตอบคำถามในเว็บไซต์ถามตอบ Quora ซึ่งก็มีการใช้งานอยู่สองวันในเดือนมีนาคม หนังสือพิมพ์สองฉบับที่เผยแพร่งานของเขาก็พยายามแต่ไม่สามารถระบุตัวตนของเขาได้ ผู้เชี่ยวชาญใช้โปรแกรมที่ทันสมัยที่สุดทางนิติเวชมาวิเคราะห์รูปโพรไฟล์ของเขา และได้ผลว่ามันเป็นรูปที่ถูกสร้างขึ้นโดยเทคนิคที่เรียกว่า deepfake ทางสำนักข่าว Reuter ยังไม่รู้ว่าใครอยู่เบื้องหลังตัวตนปลอมนี้

อ่านข่าวเต็มได้ที่:  Reuters

เพิ่มเติมเสริมข่าว: 

Deepfake เป็นการใช้เทคนิคที่เรียกว่า deep learning ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของ AI ในการสร้างภาพ หรือวีดีโอจากสิ่งที่ไม่มีอยู่จริง แบบที่ดูเหมือนจริงมาก สำหรับใครที่อยากรู้มากขึ้นเกี่ยวกับ Deepfake สามารถดูได้จากวีดีโอนี้ครับ 

 

หุ่นยนต์ในญี่ปุ่นกำลังจะทำงานในร้านสะดวกซื้อ

ในเดือนสิงหาคมที่จะถึงนี้ หุ่นยนต์จากผู้พัฒนาในญี่ปุ่นชื่อ Telexistence จะเตรียมอาหารในร้านสะดวกซื้อ FamilyMart  โดยมีแผนการจะขยายให้ได้ 20 สาขาในโตเกียวภายในปี 2022 

ภาพจาก: Reuters

ในตอนเริ่มต้นจะให้คนเป็นคนคุ่มหุ่นยนต์จากระยะไกล จนกว่า AI จะเรียนรู้และเลียนแบบการทำงานของคนได้ บริษัทบอกว่าการทำแบบนี้จะประหยัดค่าใช้จ่ายมากกว่าการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนเป็นอย่างมาก หุ่นยนต์นี้ถูกเรียกว่า T Model โดยถูกออกแบบให้มีลักษณะเหมือนจิงโจ้ เพื่อให้ลูกค้าไม่รู้สึกไม่สะดวกใจถ้ารูปลักษณ์ของหุ่นยนต์เหมือนคนมากเกินไป

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Reuters

หุ่นยนต์ขากรรไกรเพื่อช่วยผลิตหมากฝรั่งทางการแพทย์

จากการศึกษาของนักวิจัยที่ University of Bristol ประเทศอังกฤษ พบว่าหุ่นยนต์ที่เลียนแบบขากรรไกรของคนในการบดเคี้ยว จะช่วยให้บริษัทยาผลิตหมากฝรั่งทางการแพทย์ได้ โดยนักวิจัยได้เปรียบเทียบปริมาณไซลิทอล (xylitol) ที่เหลืออยู่ในหมากฝรั่งจากการเคี้ยวของหุ่นยนต์ เทียบกับคนไข้ที่เข้ารับการทดลอง 

[รูปภาพจาก: University of Bristol News (U.K.)]

นักวิจัยยังต้องการประเมินปริมาณของไซลิทอลที่ถูกปล่อยออกจากหมากฝรั่งอีกด้วย ซึ่งผลการทดลองพบว่าอัตราการปล่อยไซลิทอลในคนกับหุ่นยนต์มีอัตราที่ใกล้เคียงกัน โดยปริมาณไซลิทอลที่ถูกปล่อยออกมามากที่สุดจะอยู่ใน 5 นาที่แรก และหลังจากเคี้ยวไป 20 นาที จะมีปริมาณไซลิทอลเหลืออยู่ในหมากฝรั่งค่อนข้างน้อย นักวิจัยบอกว่าหุ่นยนต์นี้จะช่วยให้บริษัทผลิตยาได้ทดลองหมากฝรั่งทางการแพทย์ โดยลดการทดลองกับคนไข้จริงและประหยัดค่าใช้จ่ายอีกด้วย

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Bristol News (U.K.)

การสัมภาษณ์งานด้านเทคโนโลยีเป็นการประเมินความตื่นเต้นไม่ใช่ทักษะ

นักวิจัยจาก North Carolina State University (NC State) และ Microsoft พบว่าการสัมภาษณ์ด้านเทคนิคในตำแหน่งวิศวกรซอฟต์แวร์ไม่ได้เน้นไปที่ความสามารถในการเขียนโปรแกรม แต่เป็นการดูว่าใครจัดการกับความตื่นเต้นได้ดีกว่ากัน เพราะการสัมภาษณ์งานในตำแหน่งนี้มีการให้ผู้สมัครเขียนโปรแกรมลงบนกระดาน และอธิบายโปรแกรมให้ผู้สอบสัมภาษณ์ฟังไปด้วย 

[รูปภาพจาก: NC State University News]

นักวิจัยได้ทำการทดลองโดยการแบ่งนักศึกษาระดับปริญญาตรีและระดับบัณฑิตศึกษาออกเป็นสองกลุ่มกลุ่มละเท่า ๆ กัน โดยกลุ่มหนึ่งให้สัมภาษณ์แบบเขียนกระดานและอธิบายโปรแกรม อีกกลุ่มหนึ่งให้เขียนโปรแกรมในห้องส่วนตัวที่ไม่มีผู้สัมภาษณ์อยู่ ซึ่งผลการวิจัยสรุปได้ว่าบริษัทอาจจะเสียนักเขียนโปรแกรมที่เก่ง ๆ ไป เพราะพวกเขาเหล่านั้นไม่คุ้นเคยกับการเขียนโปรแกรมบนกระดานไปด้วยและอธิบายสิ่งที่เขาเขียนออกมาดัง ๆ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: NC State University News

หุ่นยนต์ช่วยทำแล็บช่วยการวิจัยได้เร็วกว่าเป็น 1000 เท่า

[รูปภาพจาก: The Verge]

ที่ University of Liverpool ในประเทศอังกฤษ นักวิจัยได้พัฒนาหุ่นยนต์ช่วยทำแล็บ ซึ่งสามารถช่วยทำแล็บได้เร็วกว่าคน 1,000 เท่า แม้ว่าหุ่นยนต์นี้จำทำงานได้ในห้องแล็บซึ่งต้องมีการระบุตำแหน่งอุปกรณ์ไว้ล่วงหน้า และไม่สามารถออกแบบการทดลองเองได้ แต่มันสามารถทำงานได้ 22 ชั่วโมงต่อวัน ทำให้นักวิทยาศาสตร์สามารถสร้างระบบอัตโนมัติกับงานวิจัยที่ใช้เวลานานและน่าเบื่อ 

อ่านข่าวเต็มได้ที่: The Verge