Sikkerhet1. august 2026
Ny AI-metode gjenkjenner manipulerte videoer med 90 % nøyaktighet
Av redaksjonen
En ny AI-modell, G2VD, oppnår over 90 prosent nøyaktighet i å oppdage AI-genererte videoer, selv fra ukjente verktøy, ved å ignorere overflatiske kjennetegn.
Forskere har utviklet G2VD, en modell som dramatisk forbedrer evnen til å identifisere videoer skapt av kunstig intelligens, selv når de kommer fra nye og ukjente generatorer. Dette er viktig ettersom eksisterende metoder ofte feiler når de møter videoer produsert med andre verktøy enn de er trent på.
Problemet med dagens detektorer er «», hvor de lærer seg å gjenkjenne spesifikke feil eller mønstre knyttet til én type generator, snarere enn de underliggende sporene etter manipulering. G2VD løser dette ved å bruke en teknikk kalt , som fjerner de domenespesifikke fordommene fra treningsdataene.
Modellen benytter også en -klassifikator. Denne sørger for at systemet fokuserer på de dypere, indre kjennetegnene ved AI-genererte videoer og ignorerer støy eller irrelevante detaljer. Eksperimenter viser at G2VD oppnår over 90 % nøyaktighet og betydelige forbedringer i F1-score og AUC sammenlignet med andre toppmodeller, selv med kun 10 % av den tilgjengelige treningsdataen.