Resemble AI hat sein Deepfake-Erkennungsmodell der nächsten Generation, Detect-2B, veröffentlicht, das bei der Erkennung von KI-generiertem Audio eine Genauigkeit von 94 % aufweist. Detect-2B nutzt vorab trainierte Untermodelle und Feinabstimmungstechniken, um eindeutige „zu saubere“ Artefakte in KI-generierten Audiodaten zu erkennen. Die Modellarchitektur basiert auf Mamba-SSM und kann sich an verschiedene Variablen und Audioqualitäten anpassen und unterstützt die Erkennung mehrerer Sprachen. Dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung für die Bekämpfung von Deepfakes und die Aufrechterhaltung der Authentizität der Informationen und des Vertrauens der Öffentlichkeit, insbesondere im Hinblick auf die bevorstehenden US-Präsidentschaftswahlen.
Detect-2B, das von Resemble AI eingeführt wurde, wird über eine API bereitgestellt, was die Integration in verschiedene Anwendungen erleichtert. Während andere Unternehmen ähnliche Technologien entwickeln, engagiert sich Resemble AI für die kontinuierliche Verbesserung von Detect-2B und plant weitere Forschungen zu Aspekten wie Repräsentationslernen, Modellarchitektur und Datenerweiterung, um den Herausforderungen der sich weiterentwickelnden Deepfakes-Technologie gerecht zu werden. Dies spiegelt die Verantwortung und Verantwortung des Unternehmens bei der Aufrechterhaltung der Informationssicherheit und der Abwehr von Deepfakes-Bedrohungen wider.