Deep fake geography? When geospatial data encounter Artificial Intelligence
Bo Zhao, Yifan Sun, university of Washington
Shaozeng Zhang, Chunxue Xu, Oregon state university
Chengbin Deng, Binghamton university
מאמר מספטמבר 2020 המציג מחקר שנערך בשיתוף פעולה בין חוקרים מאוניברסיטאות וושינגטון, אוראגון ובינגהמטון (אונ' בניו-יורק). מדובר במחקר אמפירי שנועד להוביל לניתוח המנגנון האלגוריתמי המזייף תמונות לווין ומכניס לתוכן טופוגרפיה ונתוני נוף שלא קיימים במציאות. בנוסף, המאמר סוקר את ההשלכה של זיופי DEEPFAKE גיאוגרפיים על העולם האמיתי ומביא דוגמאות שעלו במהלך המחקר ליכולות ושיטות התמודדות עם התופעה.
Abstract:
The developing convergence of Artificial Intelligence and GIScience has raised a concern on the emergence of deep fake geography and its potentials in transforming human perception of the geographic world. Situating fake geography under the context of modern cartography and GIScience, this paper presents an empirical study to dissect the algorithmic mechanism of falsifying satellite images with non-existent landscape features. To demonstrate our pioneering attempt at deep fake detection, a robust approach is then proposed and evaluated. Our proactive study warns of the emergence and proliferation of deep fakes in geography just as “lies” in maps. We suggest timely detections of deep fakes in geospatial data and proper coping strategies when necessary. More importantly, it is encouraged to cultivate a critical geospatial data literacy and thus to understand the multi-faceted impacts of deep fake geography on individuals and human society.
קישור למאמר המלא
