Як повідомляє 9to5Google із посиланням на блог YouTube, компанія почала пілотне розширення системи likeness detection для публічних осіб, які часто стають мішенню для дипфейків. Йдеться про інструмент, що працює за логікою Content ID, але замість музики чи фрагментів відео шукає в згенерованому контенті збіги обличчя конкретної людини.
Якщо система знаходить ШІ-ролик із чужою зовнішністю, учасник програми може переглянути такий матеріал і подати запит на видалення. Водночас YouTube не прибирає всі збіги автоматично. У компанії пояснюють, що кожен випадок оцінюють окремо на відповідність правилам конфіденційності. Винятки залишаються для контенту, який має суспільну значущість, а також для сатири й пародії, навіть якщо йдеться про світових лідерів чи інших відомих людей.
Щоб підключитися до програми, учасники мають пройти перевірку особи через Google. У YouTube наголошують, що дані, які користувачі надають під час цієї процедури, використовують лише для верифікації та роботи захисного механізму. Для тренування генеративних ШІ-моделей Google ці дані, за словами компанії, не застосовують.
Поки що доступ до likeness detection відкривають лише для обмеженої групи журналістів, урядовців і кандидатів. У YouTube кажуть, що надалі планують суттєво розширити програму. Одночасно платформа закликала американських законодавців ухвалити NO FAKES Act — законопроєкт, який має закріпити федеральне право людини на захист власної публічної зовнішності в епоху генеративного ШІ.
Читайте также: Співзасновник Revolut та ще 6 українців увійшли до списку найбагатших людей планети за версією Forbes
В жовтні YouTube запустив likeness detection лише для учасників YouTube Partner Program. Тепер компанія тестує цей підхід у політичній і медійній сферах, де дипфейки можуть впливати не лише на репутацію окремої людини, а й на суспільну довіру до новин та публічної комунікації.
Раніше dev.ua писав про те, як YouTube тестує нову функцію Your Custom Feed, яка дає змогу користувачам самостійно формувати домашню стрічку за текстовими запитами, а не покладатися лише на алгоритм, лайки та кнопку «Нецікаво»
Читайте также: Застосунки на базі ШІ мають труднощі з утриманням користувачів, але краще монетизують свої завантаження, — свідчить звіт RevenueCat