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AI 작가 체험 - 라이팅젤

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AI 작가 체험 - 라이팅젤

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라이팅젤ㅣ인공지능 글쓰기ㅣ전자책 출간

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창작자를 위한 인공지능 글쓰기 생산 서비스

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딥페이크 체험 사이트 - 진짜를 찾아라

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딥페이크 체험 사이트 - 진짜를 찾아라

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Which Face Is Real has been developed by Jevin West and Carl Bergstrom at the University of Washington as part of the Calling Bullshit project. All images are either computer-generated from thispersondoesnotexist.com using the StyleGAN software, or real photographs from the FFHQ dataset of Creative Commons and public domain images.

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단어 주면 '문장 척척' AI…"악용 우려, 기술 공개 안 해"

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'맑음'...북한산에서 바라본 하늘
[연합뉴스 자료사진]

(서울=연합뉴스) 화요일인 28일은 전국이 맑은 가운데 일교차가 크겠다.

이날 오전 5시 현재 기온은 서울 8.2도, 인천 9도, 수원 6.3도, 춘천 3.1도, 강릉 10도, 청주 7.3도, 대전 5.8도, 전주 5.7도, 광주 7.4도, 제주 11도, 대구 6.5도, 부산 9.7도, 울산 7.3도, 창원 9.3도 등이다.

낮 최고기온은 16∼23도로 예보됐다.

기상청은 "30일까지 낮과 밤의 기온 차가 10도 이상이고, 일부 내륙에서는 15도 이상으로 크게 벌어지겠으니 건강관리에 유의하기 바란다"고 당부했다.

아침까지 내륙에는 가시거리 1km 미만의 안개가 끼는 곳이 있겠다. 교통안전에 유의해야 한다.

미세먼지 농도는 대기가 원활하게 확산하며 전 권역에서 '좋음'∼'보통' 수준을 보이겠다.

대기가 매우 건조한 가운데 강원 영동에는 바람이 강하게 불겠다.

바다의 물결은 동해 앞바다에서 0.5∼1ｍ, 서해 앞바다에서 0.5ｍ, 남해 앞바다에서 0.5∼1ｍ로 일겠다.

먼 바다의 파고는 동해 0.5∼2ｍ, 서해 0.5∼1.5ｍ, 남해 0.5∼1.5ｍ로 예상된다.

※ 이 기사는 엔씨소프트의 인공지능 기술인 자연어처리기술(NLP)로 자동 작성돼 편집자의 데스킹을 거쳤습니다.

기사의 원 데이터인 기상청 기상예보는 웹사이트( https://www.weather.go.kr/w/weather/today.do)에서도 확인할 수 있습니다.

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전국 맑고 포근하지만 일교차 커...미세먼지 '좋음'∼'보통' | 연합뉴스

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[29일 날씨]전국 건조특보에 일교차 커...아침 최저 4~15도

아침 최저 4~15도, 낮 최고 18~26도

(서울=뉴스1) 이승환 기자 | 2020-04-28 19:53 송고

징검다리 황금연휴를 하루 앞둔 수요일인 29일 전국이 맑겠지만 곳에 따라 일교차가 클 것으로 전망된다.

기상청은 이날 남해상에서 동진하는 고기압의 영향으로 낮과 밤 기온차가 10도 이상 커 건강 관리에 유의해야 한다고 28일 밝혔다.

아침 최저기온은 4~15도, 낮 최고기온은 18~26도로 예상된다. 충북과 경상지방은 25도까지 올라가는 곳이 있다.

28일 오후부터 29일 아침 사이 강원 영동에는 바람이 35~65㎞/h(10~18㎧)로 매우 강하게 불어 강풍특보가 발표될 가능성이 있다. 일부 내륙과 서해안, 경북 동해안에도 바람이 30~45㎞/h(8~12㎧)로 강하게 불 전망이다.

일부 전남 남해안과 서해안을 제외한 전국에는 건조특보가 발효됐으며 바람까지 불어 산불 등 화재를 예방하는 데 신경 써야 한다.

지역별 아침 최저기온은 △서울10도 △인천 11도 △춘천 6도 △강릉 15도 △대전 9도 △대구 9도 △부산 11도 △전주 8도 △광주 8도 △제주 12도, 낮 최고기온은 △서울 21도 △인천 18도 △춘천 23도 △강릉 22도 △대전 24도 △대구 26도 △부산 20도 △전주 24도 △광주 24도 △제주 20도로 예상된다.

미세먼지 농도는 전 권역이 '좋음'~'보통'을 기록할 것으로 보인다. 국립환경과학원은 원활한 대기 확산으로 대기 상태가 대체로 '보통' 수준일 것으로 예상된다.

바다의 물결은 서해 앞바다와 남해 앞바다에서 0.5~1.0m, 동해 앞바다 0.5~1.5m로 인다. 또 서해 먼바다 최고 2.0m, 남해 먼바다 최고 1.5m, 동해 먼바다 최고 2.0m로 예상된다.

다음은 25일 지역별 날씨 예보.

- 서울·경기: 6~24도, 최고강수확률 10%
- 서해5도: 8~18도, 최고강수확률 10%
- 강원 영서: 6~24도, 최고강수확률 20%
- 강원 영동: 6~22도, 최고강수확률 0%
- 충청북도: 3~25도, 최고강수확률 0%
- 충청남도: 5~24도, 최고강수확률 0%
- 경상북도: 4~26도, 최고강수확률 20%
- 경상남도: 5~26도, 최고강수확률 0%
- 울릉·독도: 12~19도, 최고강수확률 20%
- 전라북도: 4~24도, 최고강수확률 0%
- 전라남도: 4~24도, 최고강수확률 0%
- 제주도: 9~20도, 최고강수확률 0%

mrlee@news1.kr

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[29일 날씨]전국 건조특보에 일교차 커...아침 최저 4~15도

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(서울=뉴스1) 이승환 기자 | 2020-04-28 19:53 송고 징검다리 황금연휴를 하루 앞둔 수요일인 29일 전국이 맑겠지만 곳에 따라 일교차가 클 것으로 전망된다. 기상청은 이날 남해상에서 동진하는 고기압의 영향으로 낮과 밤 기온차가 10도 이상 커 건강 관리에 유의해야 한다고 28일 밝혔다. 아침 최저기온은 4~15도, 낮 최고기온은 18~26도로 예상된다. 충북과 경상지방은 25도까지 올라가는 곳이 있다.

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딥페이크 문제점 영상(1)

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딥페이크 문제점 영상(1)

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딥 페이크 문제점 영상(2)

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딥 페이크 문제점 영상(2)

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[자막뉴스] '오바마인데 오바마 아니다?'...'딥페이크' 영상 주의보 / YTN

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딥 페이크 문제점 영상(3)

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딥 페이크 문제점 영상(3)

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AI 작가를 사용할 때 지켜야 할 윤리

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AI 작가를 사용할 때 지켜야 할 윤리

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AI로 쓴 글은 창작물일까?

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AI로 쓴 글은 창작물일까?

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딥 페이크를 잘못 사용하면 어떤 문제가 발생할까요?

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딥 페이크를 잘못 사용하면 어떤 문제가 발생할까요?

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AI 평가 신뢰성 영상

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AI 평가 신뢰성 영상

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중국이 선두....'안면 인식 기술' 어디까지 왔나 / KBS뉴스(News)

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Sources

Language Use

This project purposefully avoids using the word "Artificial Intelligence", since there is nothing intelligent about these systems. I prefer to use the terms "machine learning" or "statistics on steroids", but I've settled on algorithms here.

Machine Learning models

Almost all the machine learning models used were downloaded "pre-trained" from open source projects I found on Github. This was done to make a point: we often say we should improve biased and/or error-prone machine learning models, but the reality is that most organisations don't train their own models. Instead, they use third parties that supply machine learning services, and it's in the interest of these parties to keep their systems as generic and "one size fits all" as possible. And then you have the parties who just implement whatever they can get their hands on, and hope nobody asks difficult questions.

The beauty scoring model was found on Github ( this or this one). The models to predict age, gender and facial expression/emotion are part of FaceApiJS, which forms the backbone of this project. Do note that its developer doesn't fully divulge on which photos the models were trained. Also, FaceApiJS is bad at detecting " Asian guys".

I actually trained the BMI prediction algorithm myself because I couldn't find any existing models that were small enough to use online. I downloaded all the BMI prediction projects I could find on Github, and was astonished to find some of them came with vast troves of photographs. I felt firty using them, but also felt that revealing what was going on was more important. I've documented some of the dodgy things I discovered along the way in this blogpost.

Videos, screenshots and other visual material

The videos were mainly constructed out of public domain source material from pexels.com and Pixabay.com. To the photographers who so kindly shared their work: thank you all for your wonderful generosity!

Other direct sources were used under the artistic, journalistic and educational copyright exception.

Specific sources

Attractiveness

TikTok (front page, recorded with a screen recorder). Their practise of showing content from beautiful people is explained here. While I couldn't confirm if TikTok does this algorithmically, Tinder actually has been on the record about this practice.

This academic research was the source of the beauty judgement interface. Another source was the SCUT-FCB dataset.

Age

Innovatrix offers surveillance systems that analyse the demographics of store visitors. The picture was downloaded form their website.

Tinder (front page, screenshot).

Gender

Check out This article if you want to understand why an algorithm that tries to sort people into just two categories can upset some people.

Body Mass Index (BMI)

The BMI prediction project that was created by researchers who work at Google can be found here (not anymore, they deleted it!). Although all signs point to this project being a part of Google's practise, I sent an email to the makers to verify this, and got a quick response that it was a personal project. I then changed the video to say "researchers who work at Google" intead of "Google's health lab in India".

For more juicy details I refer you to the in-depth blogpost mentioned earlier.

Life expectancy

There are a lof of projects on Github that explore this idea, some of them as part of (Kaggle) contests set-up by the insurance industry. After exploring how these worked, I created my own wishy-washy implementation. There is no machine learning involved here, it's just a lookup in a table of life expectancies per country, the average BMI in that country, and then a calculation on how BMI might affect that. There is very little merit in this calculation, but then again that doesn't seem to be a requirement for calling yourself a data scientist.

Closer / Face print

Deepcamai.com is no longer online, perhaps it was removed after the scandal around Rite Aid. It can still be found using the Internet Archive's wayback machine. The Chinese parent company Deepcam has a Chinese website. There is also an Australian website. Wait, it turns out the USA company has rebranded itself to PDActive. The website is virtually identical to the old deepcamai.com website.

The visual effect that shows how the video feed is first turned into a mathematical representation based on contrast is built using HOG descriptor. The code was modified to work in the browser.

Emotions

Surfing behaviour

Visual Website Optimizer - Video source

HotJar. Learn more about the screen recording feature here.

Mouse movement was recorded using a small script called Wix client recorder (MIT license). As always, this runs in your own browser - the recording never leaves your computer, and will be gone as soon as you close the browser window.

Tip: you can protect yourself from these practices by installing browser addons such as uBlock Origin and uMatrix. Also check out Privacy Badger, HTTPS Everywhere, and Decentraleyes.

Conclusion

Jon Penney researched how Wikipedia was used after the Snowden revelations, and noticed that pages about sensitive topics such as terrorism were visited less. Later research strengthened the notion that this was caused by self-censorship.

You may also enjoy the follow-up game I made: AreYouYou.eu.

EU funded

This project has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme, under grant agreement No 786641.

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In this test face detection algorithms will determine how normal you are. 100% privacy friendly.

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A platform for public participation in and discussion of the human perspective on machine-made moral decisions

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인공지능 편향의 책임은 누구에게 있는가?

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인공지능 편향의 책임은 누구에게 있는가?

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- 윤리 매트릭스로 설계