Trí tuệ nhân tạo và máy học có thể làm nên điều kỳ diệu, từ việc tạo ra tác phẩm nghệ thuật đến tự động hóa các công việc quản trị viên. Nhưng chúng cũng là một rủi ro vì chúng có thể tiếp sức cho những kẻ xấu bằng những mánh khóe như deepfake.
Khi công nghệ cụ thể này phát triển, bạn nên tìm hiểu cách deepfakes thực sự hoạt động và thậm chí ai sẽ muốn sử dụng chúng — cả hợp pháp và bất hợp pháp.
Tại sao điều quan trọng là phải hiểu cách thức và lý do Deepfakes được sử dụng
Các ứng dụng chính của công nghệ deepfake chủ yếu xoay quanh các tài liệu hài hước, khiêu dâm hoặc điện ảnh, nhưng một nghiên cứu đã chứng minh rằng deepfake có thể đánh lừa khả năng nhận dạng khuôn mặt. Chỉ riêng điều này thôi cũng là lý do để bạn lo lắng và đề cao cảnh giác.
Công nghệ càng được sử dụng nhiều trong cuộc sống hàng ngày và các dự án quy mô lớn, thì các nhà phát triển của nó càng học tốt cách tạo video giả liền mạch về mọi người, cho dù là người nổi tiếng hay thành viên gia đình.
Hiểu cách bảo vệ bản thân khỏi các video deepfake là điều cần làm ngay bây giờ, xem xét các ngành công nghiệp đang háo hức đón nhận các đặc quyền của công nghệ như thế nào, đặc biệt là trong lĩnh vực giải trí.
Hollywood đã sử dụng nó trong một số dự án từ rất lâu trước khi mục nhập deepfake AGT của Metaphysic, điều này đã cho thế giới thấy việc tạo deepfake có thể nhanh chóng và hiệu quả như thế nào. Đây là những gì quá trình liên quan.
Deepfakes hoạt động như thế nào?
Về những gì đằng sau deepfakes, một manh mối nằm ở cái tên: học sâu, khoa học về mạng nơ-ron nhân tạo (ANN). Những gì chúng làm được đối với các thuật toán deepfake là hấp thụ dữ liệu, học hỏi từ nó và tạo dữ liệu mới dưới dạng biểu cảm khuôn mặt hoặc toàn bộ khuôn mặt chồng lên trên khuôn mặt của bạn.
Các nhà phát triển phần mềm deepfake thường sử dụng một trong hai loại ANN: mã tự động hoặc mạng đối thủ chung (GAN).
Autoencoders học cách tái tạo khối lượng lớn dữ liệu mà chúng được cung cấp, chủ yếu là ảnh khuôn mặt và biểu cảm, đồng thời tạo lại các tập dữ liệu được yêu cầu. Tuy nhiên, chúng hiếm khi là bản sao chính xác.
Mặt khác, GAN có một hệ thống thông minh hơn, bao gồm một bộ tạo và một bộ phân biệt. Cái trước tái tạo dữ liệu mà nó đã học được thành những câu chuyện sâu sắc mà sau đó phải đánh lừa cái sau.
Bộ phân biệt so sánh các sáng tạo của máy phát với hình ảnh thực và xác định hiệu quả của chúng. Tất nhiên, những bức ảnh sâu sắc nhất là những tác phẩm bắt chước hành vi của con người một cách hoàn hảo.
Vậy, deepfakes được tạo ra bằng công nghệ này như thế nào? Các thuật toán đằng sau các ứng dụng như Reface và DeepFaceLab liên tục học hỏi từ dữ liệu đi qua chúng để chúng có thể điều chỉnh hiệu quả các đặc điểm và biểu cảm trên khuôn mặt hoặc xếp lớp mặt này lên mặt khác.
Về cơ bản, phần mềm này là một trình biên tập video được thiết kế đặc biệt để thao tác trên khuôn mặt. Một số ứng dụng phức tạp hơn những ứng dụng khác, nhưng nhìn chung, bạn có thể làm bất cứ điều gì từ việc làm già đi người khác hoặc chỉnh sửa bản thân thành phim.
Nhưng công nghệ này vẫn có những sai sót. Việc tạo Deepfake có thể phức tạp hơn so với cách tạo video trực tiếp giả, nhưng có thể dễ dàng phát hiện là giả.
Làm thế nào để phát hiện một Deepfake
Bởi vì deepfakes chủ yếu được tạo ra bởi máy móc, các đặc điểm hoặc phong cách của khuôn mặt kỹ thuật số không phải lúc nào cũng trông tự nhiên. Cũng có thể có sai sót trong quá trình thiết lập video. Nói cách khác, bạn có thể biết được cảnh quay giả nếu bạn biết những gì cần tìm.
Dưới đây là một số dấu hiệu kể chuyện:
- Nháy mắt bất thường: Máy học thường bỏ qua việc nhấp nháy mắt hoặc làm cho nó trông lúng túng.
- Các tính năng mờ hoặc không ổn định: Tóc, miệng hoặc cằm của một người nào đó có thể hơi mờ hoặc chuyển động theo những cách kỳ lạ, thường là phóng đại.
- Thiếu hoặc trình bày sai cảm xúc: Deepfakes kém là sự bồng bột hoặc bắt chước cảm xúc một cách tồi tệ.
- Ngôn ngữ cơ thể lúng túng: Nếu người trong video di chuyển đầu hoặc cơ thể của họ theo những cách méo mó hoặc rời rạc, đó có thể là một hành động sâu sắc.
- Màu sắc và ánh sáng sai: Đồ trang trí, đèn không thể giải thích được và bóng đổ chắc chắn là dấu hiệu của một video giả.
- Đối tượng không nhất quán: Trong khi điều chỉnh video, phần mềm deepfake có thể mắc lỗi, như thay đổi hình dạng của quần áo, đồ trang sức và các vật phẩm nền.
- Âm thanh kém: Deepfakes có thể làm sai lệch giọng nói và âm thanh trong video.
Tận dụng tối đa các cách để phát hiện ra những điểm sâu sắc bằng cách tìm hiểu những video như vậy thường được tạo ra để làm gì và chú ý đến các chi tiết trong cảnh bạn xem trực tuyến — hãy làm chậm lại, nếu có thể.
Ngoài ra, ngày càng có nhiều công cụ được phát triển, như Microsoft Authenticator và Sensity’s Forensic Deepfake Detection, giúp phân tích video ở cấp độ một phút.
Ai sử dụng Deepfakes?
Các nhà làm phim đang ngày càng sử dụng kỹ xảo sâu để làm già đi hoặc thay thế khuôn mặt của các diễn viên, như trong Chiến tranh giữa các vì sao. Các nghệ sĩ quản lý để tạo hoạt ảnh cho các bức chân dung và khiến họ nói chuyện và hát.
Các nhà tiếp thị đang thử nghiệm công nghệ deepfake cho nội dung quảng cáo không yêu cầu thuê diễn viên. Các công ty như WPP cũng áp dụng nó vào các video đào tạo của họ.
Nói chung, các kỹ thuật viên tạo ra các video hài hước trong đó họ hoán đổi khuôn mặt với bạn bè hoặc xếp lớp diễn viên này lên diễn viên khác trong các bộ phim nổi tiếng. Sylvester Stallone đã tiếp quản Home Alone, và Joker của Heath Ledger xuất hiện trong A Knight’s Tale.
Thật không may, nếu bạn khám phá công nghệ deepfake khác được sử dụng để làm gì, bạn sẽ tìm thấy rất nhiều trường hợp độc hại. Các nhà sản xuất Deepfake thích truyền bá thông tin sai lệch và thông điệp xúc phạm, cũng như nhắm mục tiêu vào những người nổi tiếng và đưa họ vào phim người lớn. Mọi người thậm chí còn bị tống tiền bằng các cảnh quay giả.
Ở dạng không kiểm soát hiện tại, deepfake đồng nghĩa với rủi ro đối với quyền riêng tư, bảo mật và thậm chí bản quyền của mọi người, ví dụ: khi thuật toán sử dụng rõ ràng một bức ảnh hoặc tác phẩm nghệ thuật không được công bố công khai.
Đây là lý do tại sao các quốc gia và thương hiệu đang đặt chân của họ xuống. Kể từ năm 2021, theo bản đồ của Sáng kiến Quyền Dân sự Mạng về luật deepfake ở Hoa Kỳ, bốn tiểu bang hiện đã ngăn chặn các video deepfake được xuất bản mô tả một người nào đó theo cách rõ ràng hoặc có hại.
Trung Quốc cũng đang thực hiện các động thái nhằm hình sự hóa các hành vi thâm độc gây tổn hại cho con người và xã hội, cho dù bằng cách vi phạm quyền cá nhân hoặc tung tin giả. Ngay cả Meta đã tuyên bố vào năm 2020 rằng các video sai lệch, bị thao túng không được hoan nghênh.
Ngoài các quy định, các cơ quan chính thức trên toàn thế giới thúc đẩy phát hiện và ngăn chặn tốt hơn tội phạm thâm nhập. Báo cáo của Viện Rathenau về cách chính sách châu Âu nên xử lý phần mềm deepfakes xác nhận phần mềm với các công cụ như nhận dạng khuôn mặt và người nói, phát hiện trực tiếp giọng nói và phân tích đặc điểm khuôn mặt.
Tìm hiểu cách thức hoạt động của Deepfakes để gây hiểu lầm cho bạn
Deepfakes đã trở thành xu hướng chủ đạo, dù tốt hơn hay tệ hơn. Vì vậy, hãy thưởng thức những video vui nhộn và đầy cảm hứng trong khi chuẩn bị đối phó với bất kỳ video độc hại nào.
Vào cuối ngày, điều gì xảy ra như thế này, nhưng một công cụ được thiết kế để lừa bạn? Nếu bạn biết phải tìm kiếm điều gì và phản ứng như thế nào, nó sẽ có ít quyền lực hơn đối với bạn.
Ví dụ: bạn sẽ có thể phát hiện ra những sai lầm sâu sắc trên phương tiện truyền thông xã hội cùng với tin tức và tài khoản giả mạo, đồng thời né tránh thông tin sai lệch, các nỗ lực lừa đảo, v.v. Khi công nghệ phát hiện và ngăn chặn deepfake được cải thiện, sẽ có nhiều hỗ trợ hơn cho bạn.
