예술가에게서 영감을 받은 AI 시스템으로 익명성을 유지하기 위해 얼굴을 그립니다.

누군가가 어떻게 느끼는지 알고 싶다면 의지할 수 있는 단서가 몇 가지밖에 없습니다. 그들의 얼굴 표정을 연구하고, 그들이 말하는 내용을 고려하고, 그들의 목소리 톤에 맞출 수 있습니다. 하지만 이는 민감한 주제를 다루는 비디오 저널리스트와 다큐멘터리 영화 제작자에게 어려운 일이 될 수 있습니다. 출처를 익명화하는 가장 쉬운 방법은 얼굴을 픽셀화하거나 왜곡하여 관련성이 있는 내용을 제거하는 것입니다. 목소리. 그들의 이야기는 동일하게 유지되지만 캐릭터 자체는 투박해 보일 수 있습니다.

Simon Fraser University의 컴퓨터 기반 인지 과학자인 Steve DiPaola는 더 나은 방법이 있다고 생각합니다. 그는 익명성이 신분을 숨기고 있는 사람들의 정서적 측면에 있어 아름답고 진실될 수 있다고 생각합니다.

이를 위해 DiPaola와 그의 동료들은 다음을 개발했습니다. A.I. 기반 익명성 시스템 피카소나 반 고흐와 같은 대가들로부터 영감을 받아 사람의 외모를 재구성하여 비디오 프레임 위에 "채색"하는 것입니다. 목표는 외적인 유사성을 최소화하면서 대상의 내면 특성에 대한 충실도를 유지하여 얼굴 표정과 목소리의 억양이 빛을 발할 수 있도록 하는 것입니다. 언론인이 배포하면 시스템은 특히 공감의 힘이 특히 강한 것으로 입증된 가상 현실에서 더욱 친밀하고 관련성이 높은 이야기를 지원할 수 있습니다.

이 프로젝트는 DiPaola가 AI를 만드는 방법으로 시작되었습니다. 스스로 예술을 창조할 수 있는 시스템. 이후 여러 가지 알고리즘을 통해 그와 그의 팀은 순수 예술 그림, 더 구체적으로는 초상화를 그릴 수 있는 그림에 노력을 집중했습니다. 하지만 Google News와 Knight Foundation의 소액 지원을 받은 DiPaola는 SFU의 문화 인류학자인 Kate Hennessy와 함께 브리티시 컬럼비아 대학교 저널리즘 학교의 Taylor Owen은 익명성을 제공하기 위해 시스템을 재작업했습니다. 언론인.

피벗이 적절했습니다. 저널리즘에서 VR이 부상함에 따라 익명의 출처를 표현하는 보다 미묘하고 효과적인 방법에 대한 필요성이 중요해졌습니다. 박해받는 사람의 얼굴이 픽셀로 처리되고 목소리가 몇 옥타브만큼 왜곡되면 직접 이야기를 듣는 것은 동일하지 않습니다.

DiPaola에게는 미술 초상화가 완벽한 가이드를 제공했습니다. 대가들은 대상을 외부에서만 묘사하지 않습니다. 그들은 내면의 본질도 포착합니다. 수십 년간의 연구와 실천, 세대를 거쳐 전수된 기법을 통해 훌륭한 초상화 예술가는 일련의 노련한 붓터치와 혼합된 색상을 통해 피사체의 개성을 보여줄 수 있습니다. DiPaola는 AI를 가르치는 것을 목표로 삼았습니다. 표면층 너머를 살펴보고 피사체가 내부에서 느끼는 감정을 드러냅니다.

DiPaola는 Digital Trends에 “눈, 눈썹, 얼굴 움직임을 통해 많은 것을 말해줍니다.”라고 말합니다. "고개를 움켜쥐고 아래를 내려다보는 방식조차 픽셀화 기술에서 너무 많은 부분이 손실되었습니다."

결과 시스템은 5대의 Linux 컴퓨터와 5단계 프로세스를 사용하여 비디오를 익명화하는 아름다움과 야수를 모두 갖추고 있습니다.

먼저 시스템은 표준 얼굴 인식 시스템처럼 눈, 입, 코 주위에 점을 배치하여 피사체의 얼굴 특징을 식별합니다. 그런 다음 사용자는 도구를 사용하여 피사체의 이마를 올리거나 눈을 크게 하거나 귀를 낮추는 등 기능을 조작할 수 있습니다. 변경 사항이 얼마나 중요한지에 따라 이 주제는 이미 식별할 수 없는 것처럼 보일 수 있습니다.

“A.I 이전에는. 화가가 그림을 그리기 시작하면 1단계와 2단계는 시터 이미지의 모습을 바꾸는 데 도움이 됩니다.”라고 DiPaola는 말합니다.

세 번째 단계에서는 A.I. 얼굴을 기하학적 평면으로 자릅니다. DiPaola는 이것을 "피카소 또는 입체파 접근 방식"이라고 부릅니다.

그리고 4단계와 5단계(인상주의적이고 반 고흐와 같은 단계)에서 AI는 잉크 가장자리 선과 브러시 스트로크를 추가합니다.

시스템에 대한 DiPaola의 비전에서는 저널리스트, 프로듀서 또는 심지어 피사체 자신도 플랫폼과 상호 작용하고 최종 제품의 굴절 정도를 조정할 수 있습니다. 그런 다음 시스템은 이 익명성을 비디오의 모든 개별 프레임에 적용합니다.

연구원들은 시스템이 소스를 얼마나 잘 숨기는지 테스트하기 위해 대규모 연구를 수행하지 않았지만 사전 연구에서는 발견된 피험자들은 익명성 수준에 만족했고 참가자들은 이 그림에 그려진 비디오를 볼 때 더 적극적으로 참여했습니다. 스타일. 그리고 이 시스템은 연구원들이 7월 컨퍼런스에서 이 연구 결과를 발표했을 때 워싱턴 포스트(Washington Post) 및 프론트라인(Frontline)과 같은 주요 언론 매체로부터 관심을 얻었습니다.

그러나 출처를 익명화하는 것은 시작에 불과할 수도 있습니다. DiPaola는 SFU의 여름 그룹에서 일하면서 디지털 큐피드가 되는 데 관심이 있습니다. 시스템이 데이트에 어떻게 적용될 수 있는지 조사하기 위한 상호작용 예술 및 기술 학교 세계.

“데이트 사이트에서는 동영상을 더 자주 사용하고 있습니다.”라고 그는 말합니다. “사람의 외모에 따라 결정이 매우 빠르게 내려진다는 것을 보여주는 많은 데이터가 있는데, 이는 때때로 너무 안타깝습니다. 누군가의 외모뿐만 아니라 어떤 사람인지도 볼 수 있도록 이 프로세스를 실제로 개선할 수 있을까요? 영상을 익명화하면 매력이 가장 먼저 생각되지 않습니다. 실제로 자신의 내면에 더 초점을 맞추고 외면에 덜 초점을 맞춘 자신의 비디오를 가질 수 있습니까?”

이것은 확실히 터무니없는 생각입니다. 대부분의 데이트 앱 사용자 조심스럽게 접근할 것 같습니다. 그러나 DiPaola의 야망은 설득력이 있으며, 불과 10년 전만 해도 AI가 이룩한 발전을 예상한 사람은 거의 없었습니다. 예술가. 언젠가는 알고리즘이 중매 역할도 할 수 없을 것이라고 누가 말하겠습니까?

정정: 이 기사의 이전 버전에서는 Steve DiPaola의 성 철자가 잘못되었습니다.

편집자의 추천

• A.I. 마이크로칩 설계에서 인간 엔지니어를 이길 수 있습니까? 구글은 그렇게 생각한다
• 루미나 액센트 A.I. 이제 보다 자연스러운 즉석 편집을 위해 얼굴을 인식할 수 있습니다.