Bạn hãy theo dõi thật kĩ nội dung của đoạn video dưới đây, xem giọng robot ghi âm này đã phát âm ra từ "Yanny – Yan-ni" hay là "Laurel – Lo-rồ"?

Hardik Kothare, nhà nghiên cứu tại phòng thí nghiệm khoa học thần kinh, não bộ, ngôn ngữ và kĩ sư tại USCF nhanh chóng vào cuộc. Theo như lời anh nói, thì đoạn ghi âm trên rõ ràng là "laurel".

Nếu như bạn vẫn khăng khăn đây là "yanny", thì hãy thử nghe bản ghi âm gốc có tại Vocabulary.com: nguyên gốc chỉ có một từ "laurel" thôi! Từ này được phát âm bởi một ca sĩ opera chuyên nghiệp, theo như tạp chí Wired đã chỉ ra. Trang từ điển trên không nói rõ đích danh người đã phát âm từ trên là ai, nhưng đã chỉ ra rằng anh ta/ông ấy là một trong những ca sĩ được thuê về để ghi âm hàng trăm ngàn từ phát âm khác nhau, với giọng dựa trên luật phát âm quốc tế.

Nhà nghiên cứu Kothare đưa ra nhận định rằng bản ghi âm lan truyền trên mạng đã "được tổng hợp một cách khéo léo", đánh lừa cách bộ não chúng ta tiếp nhận âm thanh. Anh cũng nói thêm rằng có một lý do rất đơn giản mà lại rất logic, chỉ rõ ra rằng tại sao có người nghe là "yanny" mà có người lại nghe là "laurel".

Tần số đóng một vai trò quan trọng

"Não bộ con người được huấn luyện để nhận và hiểu giọng nói ngay lập tức một cách đáng nể", anh Kolthare nói trên Twitter.

Tai của chúng ta đã học ngôn ngữ từ khi ta còn bé và học dần những nguyên âm được người khác phát ra, tập trung vào việc phân tích tần số để từng câu từ phát ra. Tần số nói của mỗi người lại khác nhau mà cũng khác nhau theo từng ngôn ngữ.

"Việc nhận dạng giọng nói và và tạo ra giọng nói dựa rất nhiều vào một bản đồ âm thanh mà ta tự tạo ra", anh Kothare nói. "Bạn có được cái bản đồ âm thanh này khi học nói hồi còn là một đứa trẻ, và dần hoàn thiện nó khi nghe những người khác nói ngày này qua ngày khác".

Nếu như bạn thay đổi tần số của một bản thu âm, bạn có thể thay đổi những gì mà một người có thể nghe thấy. Cũng giống như cách mà mắt người thường có thể bị lừa bằng một hình ảnh đánh lừa thị giác nào đó. Không chỉ cái váy đâu, bạn cứ thử tìm cụm từ "optical illusion" thử xem, bạn sẽ thấy mắt người dễ lừa lắm.

Tờ New York Times cũng đào sâu nghiên cứu, và họ đã tạo ra công cụ chuyển đổi giữa yanny và laurel này đây.

Sau thử nghiệm này, ta thấy rõ rằng não bộ có thể thay đổi giữa hai từ "yanny" và "laurel" dựa trên cao độ tần số đoạn ghi âm kia. Kết quả là bạn sẽ có một đoạn ghi âm đánh lừa thính giác.

Âm thanh chứa trong não bạn được phân ra nhiều loại

John Houde, người phụ trách phòng thí nghiệm về khoa học thần kinh tại UCSF, nơi anh Kothare làm việc, nói rằng yanny – laurel là ví dụ điển hình về một thí nghiệm mà tại đó, lựa chọn của người thử nghiệm bị ép buộc. Não của bạn sẽ tự động hướng về một trong hai đáp án này mà khó có thể nghe ra phương án còn lại.

"Việc mong đợi từ gì sẽ phát ra sẽ khiến nhận thức của bạn bị thay đổi, hướng về từ được mong đời nhiều hơn", nhà nghiên cứu Houde nói với tờ Business Insider. "Âm thanh này là sự kết hợp giữa một chút laurel và một chút yanny".

"Âm thanh cũng được chia ra thành từng loại trong não bạn", Houde nói. "Cũng giống như cách từng chữ cái tạo nên từ, những từ được nói ra được tạo nên từ các âm vị vậy. Não của bạn đã được huấn luyện để nghe tín hiệu, và tự hỏi rằng ‘Mình vừa nghe thấy âm vị nào vậy’".

Dù bạn có nghe thấy từ gì đi nữa, cả hai nhà nghiên cứu đều khẳng định rằng bạn chẳng phải lo lắng gì cả. Dù bạn có nghe thấy từ gì thì cũng chẳng ảnh hưởng gì.

"Không có đúng sai trong cách não bộ nhận thức giọng nói. Chỉ có những cách nhận thức khác nhau thôi".

Theo GenK

“Chúng tôi không muốn kiếm tiền bằng cách này. Tất nhiên vẫn còn một vài bản sao chép của DeepNude trên mạng, nhưng chúng tôi không muốn là người bán ra chúng”, nhà phát triển chia sẻ trên Twitter.

DeepNude sử dụng công nghệ deepfake để tạo ra hình ảnh giả. Phần mềm này có cả phiên bản trên hệ điều hành Windows và Linux, trong đó phiên bản cao cấp cho ra chất lượng ảnh tốt hơn được rao bán giá 99 USD.

DeepNude hoạt động tốt nhất với ảnh có độ phân giải cao hoặc đối tượng trong hình đã mặc sẵn quần áo hở hang. Tuy nhiên, ảnh khoả thân tạo ra vẫn có chất lượng thấp, với phần da bị làm mờ và nhiều lỗi pixel.

Mặc dù những tranh cãi về deepfake thường xoay quanh mối lo ngại sai lệch thông tin chính trị hoặc tuyên truyền, nhưng nguy cơ lạm dụng tình dục hình ảnh phụ nữ mới là vấn đề lớn nhất.

Hình ảnh được tạo ra từ phần mềm DeepNude. Ảnh: The Verge.

Hình ảnh giả có thể được sử dụng với mục đích trả thù, quấy rối và đe doạ phụ nữ. Thậm chí, có những diễn đàn nơi nam giới trả tiền để tạo ra ảnh khoả thân của đồng nghiệp, bạn bè hoặc thành viên gia đình. Các công cụ như DeepNude giúp họ dễ dàng thực hiện ý đồ một cách riêng tư.

Đáng chú ý, ứng dụng này không có khả năng tạo ra hình ảnh khoả thân của nam giới. Nếu bạn cung cấp cho phần mềm ảnh một người đàn ông, nó chỉ đơn giản thêm vào bộ phận sinh dục nữ.

Chia sẻ với The Verge, nhà phát triển Alberto cho rằng kể cả khi anh không công bố DeepNude, vẫn có người làm ra ứng dụng tương tự.

“Công nghệ nằm trong tầm tay mọi người”, Alberto cho biết. Anh cũng khẳng định nhóm phát triển DeepNude chắc chắn phải dừng lại ngay khi nhận thấy ứng dụng bị dùng sai cách.

“Thế giới chưa sẵn sàng cho ứng dụng DeepNude”, nhóm phát triển chia sẻ trên Twitter.

Ở trận đấu đầu tiên trong ngày, EVOS đã bị Royal Never Give Uphủy diệt sau 30 phút thi đấu. EVOS chỉ để lại dấu ấn ở khoảng thời gian đầu trận với điểm Chiến Công Đầu thuộc về Graves trong tay đi rừng YiJin.

Nhưng khi thời gian trôi qua, khả năng kiểm soát bản đồ cùng giao tranh tuyệt vời của RNG đã giúp họ nắm hoàn toàn thế trận. Với Zoe của Xiaohu và đặc biệt là Ezreal (KDA 7/1/4) trong tay Uzi, xạ thủ đang có màn trình diễn ấn tượng nhất tại MSI 2018, RNG dễ dàng đánh gục EVOS trong tất cả các pha giao tranh sau đó để giành chiến thắng chung cuộc.

Fnatic buộc phải thắng EVOS để sớm định đoạt được cục diện top 4 MSI 2018 – nhưng đại diện của LCS Châu Âu đã không thể làm được điều đó dù có được khởi đầu thuận lợi hơn.

Trundle trong tay đi rừng Broxah đã có liên tiếp hai pha ganks thành công để giúp cho Fnatic vượt lên dẫn trước. Nhưng Skarner của YiJin cũng tỏ ra không hề kém cạnh với một loạt những pha chiêu cuối áp chế đối thủ để tạo đà cho EVOS dẫn ngược lại đối thủ.

Sau 20 phút thi đấu, EVOS quyết định đẩy nhanh tốc độ trận đấu khi khởi động hang Baron. Bằng sự xuất sắc của Ezreal của Slay, xạ thủ bị chỉ trích rất nhiều trong suốt những ngày vừa qua, EVOS đã đánh đuổi được Fnatic và sở hữu luôn bùa lợi màu tím.

Khi mà khoảng cách là quá lớn, cùng khả năng kiểm soát bản đồ vượt trội, EVOS có thêm bùa lợi Baron thứ hai cùng tổng cộng bốn Rồng Nguyên Tố ở phút 32. Dẫn trước Fnatic 9,000 Vàng, EVOS tràn thẳng vào căn cứ và đánh gục 4/5 tuyển thủ bên phía Fnatic trước khi phá sập Nhà Chính Nexus sau 34 phút thi đấu.

Với kết quả này, Fnatic buộc phải bước vào trận Tiebreak đầy may rủi với Team Liquidđể quyết định xem ai sẽ là đội tuyển cuối cùng giành quyền góp mặt tại vòng play-off MSI 2018.

Diễn biến Ngày 5, ngày cuối cùng tại vòng bảng MSI 2018

Còn về phía EVOS, họ đã chính thức khép lại giải đấu quốc tế đầu tiên với hệ số 2-8 và dừng chân ở top 6 đội tuyển LMHTmạnh nhất thế giới.

2016