أصدرت Resemble AI الجيل التالي من نموذج الكشف عن التزييف العميق، Detect-2B، والذي يتميز بدقة 94٪ في اكتشاف الصوت الناتج عن الذكاء الاصطناعي. يعمل Detect-2B على تعزيز النماذج الفرعية المدربة مسبقًا وتقنيات الضبط الدقيق للكشف عن طريق تحديد القطع الأثرية الفريدة "النظيفة جدًا" في الصوت الناتج عن الذكاء الاصطناعي. تعتمد بنية النموذج على Mamba-SSM ويمكنه التكيف مع المتغيرات والصفات الصوتية المختلفة، ويدعم اكتشاف لغات متعددة. وتعد هذه الخطوة ضرورية لمكافحة التزييف العميق والحفاظ على صحة المعلومات وثقة الجمهور، خاصة في الانتخابات الرئاسية الأمريكية المقبلة.
يتم توفير Detect-2B الذي أطلقته Resemble AI من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API)، مما يجعل من السهل دمجها في التطبيقات المختلفة. بينما تقوم شركات أخرى بتطوير تقنيات مماثلة، تلتزم Resemble AI بالتحسين المستمر لـ Detect-2B وتخطط لإجراء المزيد من الأبحاث في جوانب مثل التعلم التمثيلي، وهندسة النماذج، وتوسيع البيانات لمواجهة تحديات تكنولوجيا التزييف العميق المتطورة. وهذا يعكس مسؤولية الشركة ومسؤوليتها في الحفاظ على أمن المعلومات ومقاومة تهديدات التزييف العميق.