Jigsaw发表可辨识假照片的Assembler平台

Alphabet旗下的孵化器子公司Jigsaw，在本周发表了一个可用来辨识假照片的实验性平台Assembler，它整合了各种不同的侦测技术，让新闻从业人员或事实查核人员透过单一平台，就能辨识影像的真伪，目前仍处早期开发阶段，欢迎外界贡献各种侦测模型。

Jigsaw首席执行官Jared Cohen表示，现代所指的不实资讯（Disinformation）并不只有假新闻，它可能是有目的的影响力活动，经常是由-发动，企图影响全球的社会、经济及军事事件，然而，不实资讯大量出现的同时，也推动了防范技术的进展。

从2016年起，Jigsaw便与研究人员及学者，共同寻找可以技术来侦测不实资讯活动的各种方法，而Assembler即是多年来的成果。

Cohen说，对事实查核人员与新闻从业者来说，拆解照片是个既耗时又容易出错的程序，于是他们只好仰赖市场上各种不同的工具与方法，例如一个由调查记者与研究人员所组成的Bellingcat组织，就利用25种不同的工具来验证照片、影片、网站或其它媒介的真实性。

而Assembler则是整合了来自学者的多种照片操纵侦测工具，每个工具都有特定的用途，例如有的能够辨识照片中的“复制－贴上”程序，有的则能发现照片的亮度曾被变更。

除了向学者搜集的侦测工具之外，Jigsaw也自行打造两款工具，一是专门用来辨识DeepFakes的StyleGAN，它利用机器学习来区分真人与DeepFakes的不同，第二个工具则是一个整体模型，可结合来自不同侦测工具的结果，分析照片中曾被操纵的各种型态，一次揪出照片中的所有古怪之处，可望比单一侦测工具更精确。

Jigsaw也宣布开始发行研究期刊《The Current》，创刊号的内容围绕在不实资讯上，封面故事为“视觉化的不实资讯”（Disinformation Data Visualizer），在地图上呈现了全球各地的不实资讯散布，例如他们发现了去年中国派出商业机器人，企图透过各大社交平台，影响香港人对许多政治事件的看法。