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Deep fake science

I am currently working on a lecture how I make up my mind whenever approaching a new scientific field. Of course we get the first orientation by proven experts, by proven journals and textbooks, then we collect randomly additional material just to increase confidence.

But what happens if there is some deep fake science? A new Forbes article highlights now deep fakes, how they are going to wreak havoc on society and “we are not prepared”

While impressive, today’s deepfake technology is still not quite to parity with authentic video footage—by looking closely, it is typically possible to tell that a video is a deepfake. But the technology is improving at a breathtaking pace. Experts predict that deepfakes will be indistinguishable from real images before long. “In January 2019, deep fakes were buggy and flickery,” said Hany Farid, a UC Berkeley professor and deepfake expert. “Nine months later, I’ve never seen anything like how fast they’re going. This is the tip of the iceberg.”

It means that also empirical science can be manipulated as well which will be even hard to detect.

 

Die Korrelationsmanie

Materialsammlung bioinformatics / big data / deep learning

 

Passend dazu auch der CCC Vortrag Nadja Geisler / Benjamin Hättasch am 28.12.2019

Deep Learning ist von einem Dead End zur ultimativen Lösung aller Machine Learning Probleme geworden. Die Sinnhaftigkeit und die Qualität der Lösung scheinen dabei jedoch immer mehr vom Buzzword Bingo verschluckt zu werden.
Ist es sinnvoll, weiterhin auf alle Probleme Deep Learning zu werfen? Wie gut ist sind diese Ansätze wirklich? Was könnte alles passieren, wenn wir so weiter machen? Und können diese Ansätze uns helfen, nachhaltiger zu leben? Oder befeuern sie die Erwärmung des Planetens nur weiter?

 

Dazu kommt noch – es ist ein gigantischer Energieverbrauch durch die Rechenleistung.

 

Zusammenfassung in einem Bild auf Twitter (@wetlabsucks,@nixcraft)