هل يمكنك تخيل عالمًا يُمكن لأي شخص أن يتلاعب بالواقع ويخلق مشاهد وأحداث ووجوه خيالية تبدو واقعية للغاية؟ هذا هو عالم التزيف العميق Deep Fake حيث تتلاشى حدود الحقيقة وتنسحب الثقة أمام اعيوننا،
قد يبدو ذلك مدهشًا ومبهرًا ولكن هناك جانب مظلم للتزيف العميق فرغم إمكاناته الابتكارية فإنه يفتح الباب أمام استخدامات ضارة وتلاعب خطير ويمكن استخدام التزيف العميق لنشر أخبار كاذبة وتشويه سمعة الأشخاص وتجسيد أفعال لم يقموا بها فعليًا ومع تزايد قدرة التكنولوجيا وتطورها يزداد انتشار التزيف العميق وتعقيد كشفه.
جدول محتوى المقالة
ما هو التزيف العميق Deep Fake؟
التزيف العميق DeepFake هو تقنية حديثة تستخدم الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم العميق لإنشاء محتوى وهمي يبدو واقعيًا للغاية ويعتمد التزيف العميق على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على كميات ضخمة من البيانات بما في ذلك الصور ومقاطع الفيديو وذلك لتمكينها من توليد محتوى جديد يبدو كأنه أصلي ومصدره حقيقي.
باستخدام تلك التقنية يمكن لأي شخص أن يأخذ صورة أو فيديو لشخص آخر ويضعها في نموذج التعلم العميق الذي يقوم بتحليل الخصائص والتفاصيل الفريدة للشخصية المستهدفة ومن ثم يقوم النموذج بتوليد محتوى جديد يتطابق مع تلك الخصائص والتفاصيل بشكل دقيق بما في ذلك تعابير الوجه وحركات الفم والحركات الطبيعية الأخرى.
تستخدم التزيف العميق في الغالب لتوليد فيديوهات تظهر شخصيات مشهورة وهمية تتحدث أو تقوم بأفعال غير حقيقية وقد شهدت هذه التقنية تطورًا سريعًا حيث باتت النتائج تبدو واقعية للغاية وصعبة التمييز عن الأشخاص الحقيقيين.
كيفية عمل التزيف العميق Deep Fake
تعتمد تقنية التزيف العميق على تطبيق الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم العميق لإنشاء محتوى وهمي واقعي وإليك الخطوات الرئيسية لكيفية عمل التزييف العميق:
جمع البيانات:
تبدأ عملية التزيف العميق بجمع كمية كبيرة من البيانات بما في ذلك الصور ومقاطع الفيديو التي تتعلق بالشخصية المستهدفة ويتم استخدام هذه البيانات لتدريب النماذج الذكاء الاصطناعي.
تدريب النماذج:
بعد جمع البيانات يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتي تشمل شبكات عصبية عميقة Deep Neural Networks على تحليل الخصائص والأنماط في البيانات ويتم تعليم النماذج على كيفية تمثيل الأشخاص المستهدفين بشكل دقيق بما في ذلك تفاصيل الوجه والحركات الطبيعية وتعابير الوجه.
توليد المحتوى الوهمي:
بمجرد أن يتم تدريب النماذج بشكل كافٍ يمكن استخدامها لإنشاء محتوى وهمي جديد ويتم تزويد النموذج بصورة أو فيديو لشخصية معينة ويقوم النموذج بتحليل الصورة وتوليد محتوى جديد يتناسب مع تلك الشخصية ويتم تطبيق التفاصيل والتعابير وحركات الوجه لإنشاء نتيجة تبدو واقعية للغاية.
التحسين والتعديل:
في بعض الأحيان يحتاج المحتوى الوهمي إلى تعديلات لزيادة واقعيته حيث يمكن أن تشمل هذه التعديلات تعديل الإضاءة وتحسين الدقة ومزامنة الصوت مع حركة الشفاه ويتم استخدام تقنيات التعديل والتحسين للحصول على نتيجة أكثر تطابقًا مع الشخصية المستهدفة.
ما هي استخدامات التزييف العميق؟
تقدم التزييف العميق المزايا والاستخدامات العديدة في مجالات مختلفة حيث يمكن أن يكون التزييف العميق أداة قوية في مجال الترفيه والفن حيث يتم استخدامه في إنشاء تأثيرات خاصة مبتكرة وتجسيد شخصيات وهمية
على سبيل المثال يمكن استخدامه لإعادة إحياء الممثلين المشهورين الذين توفوا أو لتقليدهم في مشاهد معينة كما يمكن استخدامه في صناعة الأفلام لتعديل المشاهد وتحسينها، مثل تغيير الخلفيات أو إزالة عيوب التصوير.
بالنسبة للصناعة السينمائية والتلفزيونية فإن التزييف العميق يمكن أن يُسهم في إنتاج أفلام وثائقية وبرامج تلفزيونية أكثر قوة وواقعية ويمكن استخدامه لتحسين جودة المشاهد أو تعديل ملامح الممثلين أو إنشاء تأثيرات بصرية مدهشة.
في مجال التعليم والبحث يمكن أن يساهم التزييف العميق في إنشاء نماذج وهمية للتجارب أو المحاكاة ويمكن استخدامه لتدريب الطلاب على المهارات العملية أو لإنشاء بيانات مصطنعة لأغراض البحث العلمي.
مع ذلك يجب أن نكون حذرين من استخدام التزييف العميق لأغراض ضارة أو غير أخلاقية وقد يتم استخدامه في الاحتيال والتلاعب بالمعلومات مثل إنشاء فيديوهات مزيفة تستخدم في عمليات الاحتيال أو لتشويه صورة الأشخاص العامة والشخصيات السياسية.
كيف تكتشف التزييف العميق
عندما يتعلق الأمر بالتزييف العميق يصبح التعقيد أكبر مما يجعل من الصعب التفريق بينه وبين الوسائط الحقيقية وعلى الرغم من ذلك هناك عدة علامات يمكن أن تساعد في اكتشاف التزييف العميق
مثل عدم تناسق حركة الشفاه والحركة غير الطبيعية والإضاءة غير المتناسبة حول حواف الوجه والتشويهات في التفاصيل الدقيقة مثل الشعر والأسنان والانعكاسات وقد تشمل علامات أخرى للتزييف العميق جودة منخفضة لأجزاء الفيديو نفسه ووميض غير منتظم للعينين.
على الرغم من أن هذه العلامات قد تساعد في اكتشاف التزييف العميق في الوقت الحاضر إلا أن هناك اهتمامًا متزايدًا بتطوير تقنيات الكشف عنه وتعمل الشركات والمؤسسات المتخصصة في مجال الذكاء الاصطناعي على تطوير طرق لاكتشاف التزييف العميق وتم إطلاق تحدي اكتشاف التزييف العميق بدعم من عمالقة التكنولوجيا مثل أمازون وفيسبوك ومايكروسوفت.
حيث يعمل الباحثون من جميع أنحاء العالم على تطوير أفضل طرق الكشف وتوجد جهود أخرى أيضًا مثل مجموعة من الباحثين المشتركين من Google Jigsaw يعملون على تطوير نوع من الطب الشرعي للوجه الذي يمكنه اكتشاف التلاعب في مقاطع الفيديو
وتعمل أيضًا شركة Dessa وهي شركة متخصصة في الذكاء الاصطناعي على تحسين تقنيات الكشف عن التزييف العميق لضمان أن نماذج الكشف تعمل بشكل جيد على مقاطع الفيديو الحقيقية.
وهناك أيضًا استراتيجيات أخرى قيد الدراسة للتعامل مع انتشار التزييف العميق على سبيل المثال يمكن فحص مقاطع الفيديو للتحقق من توافقها مع مصادر المعلومات الأخرى ويمكن البحث عن مقاطع الفيديو من زوايا مختلفة أو التحقق من تفاصيل الخلفية
وذلك للبحث عن أي تناقضات كما يمكن استخدام تقنية سلسلة الكتل Blockchain لتسجيل مقاطع الفيديو عند إنشائها والاحتفاظ بها في سجل عام لا يمكن تعديله لاحقًا وهذا يساهم في ضمان مصداقية وصحة الوسائط الرقمية.
يمكنك أيضا قراءة مقالة: البلوك تشين: كيف سيتغير العالم في السنوات القادمة.
أدوات لكشف التزييف العميق ومحاربة التضليل
هناك عدة أدوات وتقنيات يمكن استخدامها لكشف التزييف العميق Deepfake وفيما يلي بعض الأدوات المشهورة والتقنيات المستخدمة في هذا المجال:
FakeCatcher:
هذه التقنية التي طورها مختبر إنتل تستخدم الذكاء الاصطناعي لاكتشاف التزييف العميق في مقاطع الفيديو والصوت وتعتمد على تحليل عناصر الوجه وحركتها واستخراج معلومات تفصيلية لتحديد ما إذا كان الفيديو حقيقيًا أم مزيفًا.
Deeptrace:
هي منصة تقنية تستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن التزييف العميق في المحتوى الرقمي وتحلل الصور ومقاطع الفيديو وتقارنها بقواعد البيانات المعروفة للتزييف لتحديد الاختلافات والتلاعبات.
Amber Authenticate:
تعتمد هذه التقنية على تقديم شهادات مصداقية للمحتوى الرقمي باستخدام تقنيات البلوكشين والتشفير وتسمح بالتحقق من أصل الملف الرقمي وتحديد ما إذا كان تم تعديله أو تزييفه.
Sensity AI:
تعتمد هذه الأداة على الذكاء الاصطناعي للكشف عن التزييف العميق في مقاطع الفيديو الجنسية وتحديد الفيديوهات التي تم تعديلها بشكل غير مشروع وتستخدم تقنيات التعلم العميق لتحليل الصور والكشف عن الاختلافات غير الطبيعية.
Microsoft Video Authenticator:
أداة تم تطويرها بواسطة مايكروسوفت لاكتشاف التزييف العميق في مقاطع الفيديو وتستخدم تقنيات التعلم العميق لتحليل العناصر البصرية والصوتية وتحديد ما إذا كان الفيديو مزيفًا أم لا.
الخاتمة
في النهاية نكون قد أتممنا بشكل كامل شرح deep fake، ونتمنى أن تكون المعلومات التي تم شرحها وفت جميع الاحتياجات التي تحتاج إليها يا صديقي العزيز. بينما ندعوك لقراءة البعض من مقالات التقنية الأخرى الموجودة على موقعنا منصة تنقيب.
