谷歌发布Assembler：一个有助于发现图像是否遭篡改的平台

　　据外媒 Techspot 报道，人们可以使用许多方法来处理图像和视频，因此谷歌通过发布更易于发现篡改的在线内容的工具来为最糟糕的情况做准备。随着 2020 年美国总统大选的临近，科技巨头们正在寻找不同的方式来对抗假新闻，错误信息以及在大型社交和搜索平台上传播 deepfakes 视频的情况。

　　以谷歌为例，它一直在准备防御措施以应对假新闻浪潮。但是，这家搜索巨头希望通过其 Jigsaw 子公司采取更为主动的方法，该方法使用最近发布的名为 Assembler 的平台来帮助事实检查人员和新闻记者在图像有机会在线传播之前迅速对其进行验证。

　　这些工具是免费的，并且虽然公认是“早期实验平台”的一部分，但它们是一个很好的起点，其中包括来自加州大学伯克利分校，那不勒斯菲里德里克第二大学和马里兰大学的学者的贡献。

　　汇编程序的工作方式是将几种机器学习算法组合在一起，这些算法擅长查找颜色和噪声图案，噪声图案中的不一致之处以及查看各种图像中像素的属性。

　　Assembler 擅长检测图像中最常用的篡改技术，例如播放亮度或复制和粘贴纹理或对象以掩盖某物或某人。它带有一个分数，该分数代表图片可能被篡改或以任何其他方式更改的可能性，类似于 Adobe 的 About Face AI。该项目的另一个目标是微调可以发现使用 StyleGAN 创建的 deepfakes，StyleGAN 是一种能够产生令人信服的假想面孔的算法。

　　Jigsaw 首席执行官 Jared Cohen 在博客文章中解释说，该公司“观察到虚假信息以被用于操纵选举，发动战争和破坏公民社会的方式的发展。” 这种认识导致决定开发用于阻止这些尝试的技术。

　　在撰写本文时，Assembler 具有七个不同的工具，记者和其他人可以使用它们来发现遭篡改的图像。但是，Jigsaw 研究者 Santiago Andrigo 和 Andrew Gully 告诉《纽约时报》，汇编程序不是灵丹妙药，作为一个生态系统，汇编程序需要随着时间的推移快速发展和改进。

　　这就是 Jigsaw 还发布了一个名为“ The Current”的网络出版物的原因，该出版物将持续不断地展示正在进行的有关检测错误信息活动的研究。Cohen 表示：“我们的主要动机是创建一个场所，使人们可以访问许多在处理此问题的第一线的专家，独立研究人员和组织的工作。”