英特尔近期声称已经开发了一种人工智能模型，可以通过寻找颜色的细微变化（如果拍摄对象是一个活生生的人，这种变化会很明显）来真实的检测视频是否使用了deepfake技术。FakeCatcher被芯片制造巨头声称能够在毫秒内返回结果，准确率为96%。

近年来，人们对所谓的deepfake视频的关注越来越多，这种视频使用人工智能算法来生成虚假的人物镜头。人们主要担心的是，这种视频可能会被用来让政客或名人发表声明或做一些他们实际上没有说过或做过的事情。

“现在到处都是Deepfake的视频，有许多人或许已经看过了。英特尔实验室的研究科学家Ilke Demir说：“这些视频中的名人做了或说了一些他们从未做过的事情。” 普通市民可能都会成为受害者。

据这家芯片制造商称，一些基于深度学习的检测器会分析原始视频数据，试图找到能证明其为赝品的蛛丝马迹。相比之下，FakeCatcher采取了不同的方法，包括分析真实的视频，寻找表明拍摄对象是真实的视觉线索。

由于心脏向全身泵血而导致的视频像素颜色的细微变化。英特尔表示，这些血流信号是从面部各处收集的，算法将这些信号转换为时空地图，从而实现深度学习模型来检测视频是否真实的。一些检测工具需要上传视频内容进行分析，然后等待数小时才能得到结果。

因此如果这种情况确实属实，只要有足够的时间和资源，任何有动机制造视频假货的人都有可能开发出欺骗FakeCatcher的算法。

英特尔在开发FakeCatcher时利用了他们自己公司的技术，包括用于优化深度学习模型的OpenVINO开源工具包和用于处理实时图像和视频的OpenCV。开发团队还使用Open Visual Cloud平台为英特尔至强可扩展处理器提供集成软件堆栈。FakeCatcher软件可以在第三代至强可扩展处理器上同时运行多达72个不同的检测流。

据英特尔称，FakeCatcher有几个潜在的使用案例，包括防止用户将有害的deepfake视频上传到社交媒体，以及帮助新闻机构避免广播受操纵的内容。