臉書與微軟去年9月起舉辦「換臉偵測大賽」（Deepfake Detection Challenge）終於在12日公布競賽成果，偵測造假影片精準度為65.18%。
臉書為了這次競賽，除了上網蒐集超過10萬支影片，還雇用了超過3500名演員拍攝影片，部分經過Deepfake處理後，作為公開的資料組，提供參賽者事先進行訓練及測試。另外還有「黑盒子」資料組，內含超過1萬支影片，不會事先公開給參賽者，讓偵測系統在沒有接觸過這些影片的情況下運作。
在2114名參賽者中，共提交了超過3萬5千則偵測演算法。測驗結果發現，公開資料組的競賽中，第一名的偵測系統有高達82.56%的準確率，然而「黑盒子」資料組的競賽中，第一名卻只有65.18%的準確率，可見面對沒有處理過的資料，偵測系統實質的辨識能力仍有待加強。
Deepfake為人體圖像合成技術，可用已有的圖像疊加到目標圖像上，如社群媒體常用的換臉濾鏡。但這項技術也有可能被用來偽造影片，有心人士能透過假影片進行勒索，或是製造假消息。臉書舉辦這個競賽活動，希望發明能夠偵測造假影片的系統，也希望能杜絕社群媒體出現這種造假影片的問題，尤其面對美國2020的總統大選，更需要嚴加管控。
獲勝的偵測系統將會成為網路上的公開資源，以提供所有人檢視，希望能促進偵測技術的進步。至於臉書自己研發的偵測資料，將不會公佈，理由是不希望被有心人士探究。
