علومكتاب الآراء

ظاهرة الDeepfake او التزييف العميق،التقنيات والمخاطر

الانتفاضة/المصطفى بعدو

في عام 2014 ، أدت تقنية اخترعها الباحث إيان جودفيلو إلى التزييف العميق. هذه هي GAN (شبكات الظرف التوليدية). وفقًا لهذه التقنية ، تقوم خوارزميتان بتدريب بعضهما البعض،أحداهما تحاول جعل المنتجات المزيفة موثوقة قدر الإمكان، وتقوم الاخرى بعدة محاولات لاكتشاف المنتجات المقلدة، بهذه الطريقة ، تتحسن الخوارزميتان معًا بمرور الوقت من خلال التدريب الخاص بكل منهما،كلما زاد عدد العينات المتاحة ، زاد التحسن فيها.
وقد ولدت ظاهرة deepfake رسميًا في خريف عام 2017 وظهرت على موقع Reddit. منذ عام 2017 ، زاد عدد عمليات التزييف العميق بشكل كبير. وفقًا لباحثين من Deeptrace ، كان عدد مقاطع الفيديو المزيفة على الإنترنت في عام 2019 حوالي 15000 ، مقارنة بأقل من 8000 مقطع فيديو تم تسجيلها في العام السابق.

فيما يتعلق بالتزييف العميق للصوت ، يتطلب إنشاء هذه موارد مادية كبيرة جدًا ، لذا فهي في الوقت الحالي مسؤولية المحترفين في هذا المجال.

ما هي المخاطر المرتبطة بالمزيف العميق؟
بفضل الذكاء الاصطناعي ، يمكن لأي شخص إنشاء مقاطع فيديو مزيفة بسهولة شديدة وبدون معرفة تقنية خاصة عن طريق تنزيل تطبيق بسيط مثل FakeApp. من خلال تحليل حركات وجوهنا ، ستكون خوارزمية التطبيق قادرة على “تجديد شبابنا” أو “تقدمنا ​​في العمر” بكل بساطة ، على سبيل المثال. هذه ليست مزيفة عميقة لإنشاء محتوى خاطئ يمكن أن يكون مساومة ، لكنها ستصبح أكثر واقعية مع تطور التكنولوجيا ، وبالتالي فهي أكثر وأكثر إشكالية …
مع ظهور الأخبار المزيفة وتأثيراتها الضارة على الشبكات الاجتماعية ، فإن نشر تقنية deepfake على الويب يشكل بالتالي تهديدًا تقنيًا جديدًا.

التلاعب ، التضليل ، الإذلال ، التشهير … مخاطر التزييف العميق ستزداد أكثر فأكثر. هذا هو السبب في أن Google نشرت ، في سبتمبر 2019 ، قاعدة بيانات تضم ما يزيد قليلاً عن 3000 مقطع فيديو عن طريق التزييف العميق ، والتي تساعد المهندسين والباحثين الذين يحاولون إنشاء أدوات اكتشاف آلية ، استنادًا إلى الذكاء الاصطناعي. سيؤدي هذا أيضًا إلى زيادة فعالية هذه الأدوات ، خاصة وأن Google تواصل تغذية قاعدة البيانات هذه.

مستقبل تقنية التزييف العميق
فيما يتعلق بالشبكات الاجتماعية ، حيث يمكن أن تنتشر تقنية deepfakes بأسرع طريقة ، يعمل مختبر FAIR التابع لـ Facebook حاليًا على مشروع “إزالة الهوية”. يخترع مهندسوهم ذكاءً اصطناعيًا يطبق مرشحًا على مقاطع الفيديو لمنع استغلالها بواسطة برامج التعرف على الوجه التي يمكن أن تولد التزييف العميق. بالإضافة إلى ذلك ، منذ نوفمبر 2019 ، سلطت CNIL الضوء على رغبتها في إنشاء إطار تشريعي وتنظيمي حقيقي للتعرف على الوجه وبالتالي لتصميم التزييف العميق،يبدو أن احترام الخصوصية وحقوق الصورة موضع تساؤل من أجل التمكن من الاستجابة للقضايا الاستراتيجية والاقتصادية والسياسية.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى