ما مدى تهديد تقنية Deepfakes المستندة على الذكاء الاصطناعي؟

إذا كنت تعتقد أن التكنولوجيا تتعلق بالإيجابيات فقط، فمرحبًا بك في الحقائق المظلمة التي تقدمها التكنولوجيا، التي من الممكن أن تكون خطيرة لدرجةِ أنها وصلت للتلاعب بمقاطع الفيديو، حيث أصبح من السهل تلفيق أقوال وأفعال لشخص ما باستخدام تقنية Deepfakes المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تعتمد Deepfakes، وهي تقنية رائدة تم الكشف عنها في عام 2014، على شبكات الخصومة التوليدية (GANs)، وهي فئة من أطر التعلم الآلي التي صممها (Ian Goodfellow) وزملاؤه. 

إذا قسمنا تقنية Deepfakes إلى عميق ومزيف، فهذا يعني ببساطة نموذجًا يستخدم تقنية التعلم العميق – وهي فرع من التعلم الآلي – بتطبيق محاكاة الشبكة العصبية على مجموعات البيانات الضخمة لإنشاء صوت وفيديو وصورة مزيفة، مقابل تلك الحقيقية المستخدمة كنموذج إدخال.

تعمل تقنية Deepfakes عن طريق شبكات الخصومة التوليدية (GANs) التي تضع خوارزميتين للذكاء الاصطناعي مقابل بعضهما البعض، وتتم تغذية الخوارزمية الأولى (المولد) بضجيج عشوائي يحولها إلى صورة، حيث تتم إضافة هذه الصورة الاصطناعية إلى عدد من الصور الحقيقية التي يتم إدخالها في الخوارزمية الثانية (المميز). لن تبدو الصور الاصطناعية في أي مكان قريبة من الوجوه في البداية، ولكن عندما يتم تكرار الخوارزمية لمرات لا تحصى، يتحسن كل من المميز والمولد، وبعد العديد من دورات التكرار والتغذية سيبدأ المولد في إنتاج نظير مقنع للصورة الأصلية.

تقنية Deepfakes خطيرة واحتيالية:

يعتقد خبراء التكنولوجيا أن Deepfakes قد تكون سلاحًا مميتًا محتملاً لمزودي الأخبار المزيفين الذين لديهم أهداف خبيثة، حيث يمكنهم التأثير مباشرةً على أسعار الأسهم والانتخابات والكثير من الأمور التي لا تخطر على ذهنك.

يتم استخدام تقنية Deepfakes في المختبرات لصنع (استنساخ صوتي) لشخصيات عامة. من يستطيع أن ينسى تحويل 200.000 جنيه إسترليني إلى حساب مصرفي مجري في 2019؟ حيث كان يعتقد الرئيس التنفيذي لشركة طاقة مقرها المملكة المتحدة أن الشخص الموجود على الطرف الآخر من المكالمة هو رئيسه، الرئيس التنفيذي للشركة الأم للشركة، حيث طلب المخادع باستخدام تقنية Deepfakes من الرئيس التنفيذي للشركة الفرعية البريطانية إرسال الأموال إلى مورد مجري على وجه السرعة في غضون ساعة، حتى إن الرئيس السابق للولايات المتحدة باراك أوباما وقع فريسة لهذه التكنولوجيا الخبيثة.

كيفية اكتشاف تقنية Deepfakes؟

لا تتطلب Deepfakes، التي تم إنشاؤها من خلال نماذج التعلم العميق المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مهارات كبيرة لإنشاء مقاطع فيديو واقعية، لسوء الحظ، هذا يعني مقاطع فيديو احتيالية، ويمكن إنشاء صوتيات من قبل أي شخص من الهواة إلى الباحثين الأكاديميين والصناعيين.

اكتشف باحثون أمريكيون في عام 2018 أن التزييف العميق لا يومض كما تفعل العين البشرية العادية، كما أن اكتشاف تزييف عميق ليس بهذه الصعوبة، على الرغم من أن العيوب ذات الجودة الرديئة أسهل في اكتشافها أو تشابك الشفاه السيئ، أو عدم انتظام خط الفك، أو نغمات الجلد غير المنتظمة. ومع تقدم التكنولوجيا أصبحت Deepfakes خبيثة بشكل مخيف وأصبح من الصعب اكتشافها.

تعهدت الشركات الكبيرة بدعم هذه التقنية لاكتشاف مقاطع الفيديو المزيفة وإزالتها، حيث تعاونت كل من فيسبوك وأمازون ومايكروسوفت والأكاديميون من (Cornell Tech) و (MIT) وجامعة أكسفورد و (UC Berkeley) و (University of Maryland) و (College Park) و (University at Albany-SUNY) لبناء تحدي (Deepfakes Detection)، المعروف باختصار (DFDC)، الذي يهدف لجعل الباحثين حول العالم يسعون لابتكار طرق وأدوات وتقنيات جديدة يمكن أن تساعد في الكشف عن التزييف العميق ومقاطع الفيديو التي يتم التلاعب بها.