წარმოიდგინეთ სამყარო, სადაც თქვენი საყვარელი მსახიობი სკანდალურ ინფორმაციას აცხადებს ან თქვენი მეგობარი სოციალურ ქსელში ვიდეოს დებს, სადაც იმას აკეთებს, რაც მას არასდროს გაუკეთებია. ეს ყველაფერი Deepfake-ის სამყაროა - ტექნოლოგიის, რომელიც ყალბ, მაგრამ ძალიან დამაჯერებელ და რეალისტურ აუდიო-ვიზუალურ მასალას ქმნის. თუმცა, ვიცით კი რა საფრთხეებთან გვაქვს საქმე? Deepfake არ არის მხოლოდ ტექნოლოგიური სიახლე - ის მძლავრ ინსტრუმენტს წარმოადგენს, რომელსაც შეუძლია მოშალოს ზღვარი სიმართლესა და ტყუილს შორის და ეჭვქვეშ დააყენოს ის, რისიც გჯერათ, გესმით ან ხედავთ.

როგორ ამოვიცნოთ Deepfake?

ვიზუალური ნიშნები
- თვალების არაბუნებრივი მოძრაობა: Deepfake-ში ხშირად თვალები არაბუნებრივად მოძრაობენ ან ნორმალური სიხშირით არ ხამხამებენ;
- უჩვეულო განათება: ყურადღება მიაქციეთ ჩრდილებს და განათებას - არის თუ არა ისინი ბუნებრივი;
- ფოტო/ვიდეო ტექსტურა: ადამიანის ვიზუალიზაციის შემთხვევაში კანის ტექსტურა შესაძლოა ზედმეტად არაბუნებრივი ან გლუვი იყოს.

აუდიო ნიშნები
- ხმის ცვლილებები: უეცარი ან არაბუნებრივი ცვლილებები ხმის ტონში ან ტემბრში;
- სინქრონიზაცია: ტუჩების მოძრაობა არ ემთხვევა აუდიო ჩანაწერს;
- ხმის არათანმიმდევრულობა: უეცარი ცვლილებები ან არაბუნებრივი სიჩუმე.

კონტექსტუალური ნიშნები
- წყაროს სანდოობა: შეამოწმეთ, ვინ გაავრცელა ვიდეო და რა რეპუტაცია აქვს წყაროს;
- გამოქვეყნების დრო და კონტექსტი: ხომ არ ემთხვევა რაიმე მნიშვნელოვან მოვლენას;
- ალტერნატიული წყაროები: მოიძიეთ სხვა წყაროები, რომლებიც ადასტურებენ ან უარყოფენ მასალის ავთენტურობას.

მიუხედავად იმისა, რომ Deepfake-ს პოზიტიური გამოყენება აქტიურად მიმდინარეობს გართობის, განათლებისა და მედიცინის სფეროებში, ის ამავდროულად მნიშვნელოვან საფრთხეს წარმოადგენს პირადი ცხოვრების ხელყოფის, პოლიტიკური მანიპულაციისა და დეზინფორმაციის გავრცელების კუთხით. შესაბამისად, Deepfake ტექნოლოგიასთან მიმართებაში მნიშვნელოვანია აუდიოვიზუალური მასალის კრიტიკულად შეფასება და მისი ეთიკურად გამოყენება.
 

შესაძლოა თქვენთვის საინტერესო იყოს სტატია: ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული პლატფორმები დეზინფორმაციის გავრცელების წინააღმდეგ.
 

წყაროები:

• https://www.turing.ac.uk/blog/what-are-deepfakes-and-how-can-we-detect-them

• https://www.media.mit.edu/projects/detect-fakes/overview/

• https://www.restack.io/p/ai-deepfakes-answer-detection-companies-cat-ai