Folje kryesore
- Ndërsa falsifikimet e thella bëhen më të lehta për t'u bërë, mënyra të reja dhe të përmirësuara për t'i dalluar ato janë bërë prioritet.
- Teknologjia e zbulimit të falsifikimit të thellë të Facebook përdor mësimin e kundërt të makinerive për të zbuluar nëse një video është një fallco e thellë apo jo.
- Ekspertët thonë se përdorimi i teknologjisë blockchain do të ishte mënyra më e mirë për të parë nëse një video është e vërtetë apo jo pasi metoda mbështetet në të dhënat kontekstuale.
Facebook ka besim në modelin e tij të mësimit të makinerive për të luftuar falsifikimet e thella, por ekspertët thonë se mësimi i makinerisë në vetvete nuk do të na shpëtojë që të mashtrohemi nga deepfakes.
Kompanitë si Facebook, Microsoft dhe Google të gjitha po punojnë për të luftuar falsifikimet e thella nga përhapja në ueb dhe rrjetet sociale. Ndërsa metodat ndryshojnë, ekziston një metodë e mundshme e pagabueshme për të dalluar këto video të rreme: zinxhirët e bllokimit.
“[Blockchains] thjesht ju japin shumë potencial për të vërtetuar falsifikimin e thellë në një mënyrë që është forma më e mirë e vërtetimit që mund të shoh,” Stephen Wolfram, themelues dhe CEO i Wolfram Research dhe autor i Një lloj i ri i Science, i tha Lifewire përmes telefonit.
Teknologjia e "Facebook-s Deepfake-Spotting"
Teknologjia Deepfake është rritur me shpejtësi gjatë viteve të fundit. Videot mashtruese përdorin metoda të mësimit të makinerive për të bërë gjëra të tilla si vendosja e fytyrës së dikujt mbi trupin e një personi tjetër, ndryshimi i kushteve të sfondit, sinkronizimi i rremë i buzëve dhe më shumë. Ato variojnë nga paroditë e padëmshme deri tek bërja e të famshmëve ose figurave publike të thonë ose të bëjnë diçka që nuk e kanë bërë.
Ekspertët thonë se teknologjia po përparon me shpejtësi dhe se "deepfakes" do të bëhen më bindëse (dhe më të lehta për t'u krijuar) pasi teknologjia bëhet më e disponueshme dhe më inovative.
Facebook kohët e fundit dha më shumë informacion mbi teknologjinë e tij të zbulimit të falsifikimit të thellë në partneritet me Universitetin Shtetëror të Miçiganit. Rrjeti social thotë se mbështetet në inxhinierinë e kundërt nga një imazh i vetëm i krijuar nga inteligjenca artificiale tek modeli gjenerues i përdorur për ta prodhuar atë.
Shkencëtarët e kërkimit që punuan me Facebook thanë se metoda mbështetet në zbulimin e modeleve unike pas modelit të AI të përdorur për të gjeneruar një falsifikim të thellë.
“Duke përgjithësuar atribuimin e imazhit në njohjen e grupeve të hapura, ne mund të nxjerrim më shumë informacion rreth modelit gjenerues të përdorur për të krijuar një falsifikim të thellë që shkon përtej njohjes se nuk është parë më parë. Dhe duke gjurmuar ngjashmëritë midis modeleve të një koleksioni falsifikimesh të thella, ne gjithashtu mund të dallojmë nëse një seri imazhesh e kanë origjinën nga një burim i vetëm, shkruan shkencëtarët hulumtues Xi Yin dhe Tan Hassner në postimin në blog të Facebook në lidhje me metodën e saj të zbulimit të falsifikimit të thellë.
Wolfram thotë se ka kuptim që do të përdorësh mësimin e makinerive për të dalluar një model të avancuar të AI (një falsifikim i thellë). Megjithatë, ka gjithmonë vend për të mashtruar teknologjinë.
“Nuk jam aspak i befasuar që ekziston një mënyrë e mirë e të mësuarit të makinerive për [zbulimin e falsifikimit të thellë]”, tha Wolfram. “Pyetja e vetme është nëse bëni përpjekje të mjaftueshme, a mund ta mashtroni? Jam i sigurt se mundesh.”
Luftimi i deepfakes në një mënyrë të ndryshme
Në vend të kësaj, Wolfram tha se ai beson se përdorimi i blockchain do të ishte alternativa më e mirë për të identifikuar me saktësi lloje të caktuara të falsifikimit të thellë. Mendimi i tij për përdorimin e blockchain mbi mësimin e makinerive shkon në vitin 2019, dhe ai tha se, në fund të fundit, qasja e blockchain mund të ofrojë një zgjidhje më të saktë për problemin tonë të falsifikimit të thellë.
"Unë do të prisja që shikuesit e imazheve dhe videove të mund të kontrollonin në mënyrë rutinore kundrejt zinxhirëve të bllokuar (dhe 'llogaritjeve të trekëndëshimit të të dhënave') pak si mënyra se si shfletuesit e internetit kontrollojnë tani certifikatat e sigurisë," shkroi Wolfram në një artikull të botuar në Scientific American.
Meqenëse zinxhirët e bllokimit ruajnë të dhënat në blloqe që më pas lidhen me zinxhirë së bashku në rend kronologjik, dhe duke qenë se zinxhirët e decentralizuar janë të pandryshueshëm, të dhënat e futura janë të pakthyeshme.
Pyetja e vetme është nëse bëni përpjekje të mjaftueshme, a mund ta mashtroni atë? Jam i sigurt se mundesh.
Wolfram shpjegoi se duke vendosur një video në një blockchain, do të mund të shihni kohën e marrë, vendndodhjen dhe informacione të tjera kontekstuale që do t'ju lejojnë të tregoni nëse ajo është ndryshuar në ndonjë mënyrë.
"Në përgjithësi, duke pasur sa më shumë meta të dhëna që të ketë që kontekstualizojnë foton ose videon, aq më shumë ka gjasa që të jeni në gjendje të tregoni," tha ai. "Ju nuk mund të falsifikoni kohën në një blockchain."
Megjithatë, Wolfram tha se metoda e përdorur - pavarësisht nëse është mësimi i makinës ose përdorimi i blockchain - varet nga lloji i falsifikimit të thellë nga i cili po përpiqeni të mbroni (d.m.th., një video e Kim Kardashian duke thënë diçka të trashë ose një video e një politikani që bën një deklaratë ose sugjerim).
"Qasja e blockchain mbron kundër llojeve të caktuara të falsifikimeve të thella, ashtu si përpunimi i imazhit të mësimit të makinerive mbron nga disa lloje të falsifikimeve të thella," tha ai.
Në fund të fundit, duket se është vigjilenca për të gjithë ne kur bëhet fjalë për të luftuar përmbytjen që po vjen.
