由人工智能技能组成的虚伪视频已达到几可乱真的水平，美国国防部建立的研讨项目现已开宣布辨认这些虚伪视频的第一批东西。
制造虚伪视频的最常见技能是运用机器学习技能将一个人的脸换到另一个人的脸上。由此发生的视频，也被称为深度假造（Deepfake）视频，不只制造简略并且逼真度惊人，经娴熟的视频编辑人员进行进一步调整后，还可使其看起来愈加实在。
深度假造视频运用了被称为“生成建模”的机器学习技能，其答应计算机在生成具有计算相似性的假实例之前从实在数据中学习。最新的深度假造技能具有两个神经网络——生成对立网络（GAN），其一起作业可发生更有说服力的虚伪视频。
美国国防高档研讨方案局（DARPA）为此建立了“媒体鉴证”项目，以开发能辨认深度假造视频的东西。该项目开始旨在完成现有鉴证东西的主动化，但最近将要点转向了人工智能生成的虚伪视频。项目负责人马修·特鲁克表明，研讨人员已在GAN操作的图画和视频中发现了奇妙的头绪，然后使其可以检测到改变的存在。
纽约州立大学奥尔巴尼分校吕思伟教授领导的团队开发了一种十分简略的辨认技能。研讨人员在调查深度假造视频时发现，GAN技能生成的人脸很少眨眼，其一旦眨眼，眼球运动很不天然。这是由于，深度假造视频是根据对静止图画的练习生成的，而静止图画的眼睛一般来说都是睁着的。
参加DARPA媒体鉴证项目的其他团队也在探究主动捕捉深度假造视频的相似技巧，如古怪的头部动作、特别的眼睛色彩等。（更多查找：自主立异效劳超市）
达特茅斯大学数字鉴证专家汉尼·费瑞德以为，视频假造者和数字侦察之间的人工智能博弈才刚刚开始，机器学习体系经练习后往往可逾越新的鉴证东西。吕思伟表明，娴熟的假造者可通过搜集显现一个人眨眼的图画来绕过他的眨眼东西，但其团队现在现已开宣布一种更有用的新技能，要比假造技能技高一筹。
