მარკ ცუკერბერგის ვიდეოები, რომლებიც აღიარებს მონაცემების მოპარვას და ბარაკ ობამას დონალდ ტრამპის ბოროტად გამოყენებას, უკვე დიდი ხანია ინტერნეტში ვრცელდება?
ეს ვიდეოები არის ძალიან მოწინავე და ფუტურისტული AI ტექნოლოგიის შედეგი, სახელად Deepfake.
მარტივად რომ ვთქვათ, ეს არის ფოტოშოპის ალტერნატივა ვიდეოსთვის. ერთის მხრივ, მას შეუძლია რევოლუცია მოახდინოს ელექტრონულ მედიაში რეალური პიროვნების საჭიროების აღმოფხვრის გზით.
მეორეს მხრივ, ეს სასტიკად ემუქრება ადამიანის ვინაობას, რადგან თქვენ შეგიძლიათ აიძულოთ ვინმეს რაიმე თქვას ვიდეოზე.
Deepfakes გამოყენება ღრმა სწავლება ყალბი მოვლენების ფოტოების და ვიდეოების შესაქმნელად, აქედან მოდის სახელწოდება deepfake. მას შეუძლია არა მხოლოდ არსებული ვიდეოების სახეების შეცვლა, არამედ ახალი კადრებისა და ვიდეოების შექმნა ნულიდან.
Deepfakes-ის წარმოშობა
ვრცელი აკადემიური კვლევა ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში გადალახა ფოტო და ვიდეო მანიპულირების საზღვრები. Deepfake ასევე ამ აკადემიური კვლევების შედეგია.
ვიდეო მანიპულირების პირველი შემთხვევა დაფიქსირდა 1997 წელს. ადამიანის ვიდეო მოდიფიცირებული იყო სხვა აუდიო ტრეკში მოცემული სიტყვების წარმოთქმის მიზნით. ეს იყო სახის რეანიმაციის პირველი შემთხვევა მანქანა სწავლის ტექნიკა.
კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი წინსვლა განხორციელდა 2017 წელს, როდესაც აშშ-ს ყოფილი პრეზიდენტის ბარაკ ობამას ვიდეო შეიცვალა, რათა წარმოთქვას სხვადასხვა სიტყვები, რომლებიც ემთხვევა სხვადასხვა აუდიო ტრეკს.
2018 წელს, ბერკლის კალიფორნიის უნივერსიტეტის მკვლევარებმა წარმოადგინეს აპლიკაცია, რომელსაც შეუძლია შექმნას ა ყალბი საცეკვაო ვიდეო ღრმა სწავლის გამოყენებით. ეს ნიშნავდა ღრმა ფეიქების გაფართოებას მთელ სხეულზე, რადგან წინა ნამუშევრები შემოიფარგლებოდა სახეებით.
როგორ იქმნება Deepfakes?
გამოთვლების მიღწევების წყალობით, ახლა თქვენ შეგიძლიათ განავითაროთ ღრმა ფეიქი შედარებით მარტივად და დაბალ ფასად. ღრმა ფეიქების გენერირებისთვის გამოიყენება ორი ძირითადი მეთოდი.
მეთოდი 1
მოგიწევთ ვარჯიში ა ნერვული ქსელის პიროვნების რეალურ ვიდეო კადრებზე. ეს საშუალებას მისცემს ნერვული ქსელის საგნის სახის თვისებების გაგება სხვადასხვა კუთხით და განათების პირობებში.
ამის შემდეგ, თქვენ დაამუშავებთ როგორც თავდაპირველ სახეს, ასევე ლატენტურ სახეს ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმის მეშვეობით, რომელსაც ეწოდება ენკოდერი. ის იპოვის და შეისწავლის განსხვავებებსა და მსგავსებებს ორ სახეს შორის და ორივე სახე დაყვანილია შეკუმშულ სურათზე, რომელიც იზიარებს საერთო მახასიათებლებს.
შემდეგ მოდის მეორე AI ალგორითმი, სახელწოდებით დეკოდერი, რომელიც აღადგენს სახეებს შეკუმშული სურათებიდან. ორივე სახე აღდგენილია ორი განსხვავებული დეკოდერით.
სახის გაცვლის შესასრულებლად, თქვენ უბრალოდ შეიტანეთ დაშიფრული სურათები სხვა დეკოდერში.
მაგალითად, A სახის ენკოდერის გამომავალი ჩაედინება დეკოდერში, რომელიც გაწვრთნილ იქნა B სახეზე, რომელიც შემდეგ აღადგენს B სახეს A სახის ნაკვთებით. დამაჯერებელი შედეგისთვის ამის გაკეთება მოგიწევთ ვიდეოს ყველა კადრზე.
მეთოდი 2
ღრმა ფეიქების გენერირების კიდევ ერთი მეთოდია Generative Adversarial Network (GAN).
თქვენ მოგიწევთ გამოიყენოთ ორი კონკურენტი ალგორითმი ღრმა ფეიკის შესაქმნელად. პირველი გამოიყენებს შემთხვევით ხმაურს გამოსახულების შესაქმნელად და ამიტომ მას გენერატორი ეწოდება. ეს სინთეზური სურათი მიეწოდება რეალური სურათების ნაკადს მეორე ალგორითმის საშუალებით, რომელსაც ეწოდება დისკრიმინატორი.
დისკრიმინატორი აწვდის უკუკავშირს გენერატორს, რომელიც წარმოქმნის სხვა სურათს უკუკავშირის მიხედვით. ამ გზით, ორივე ალგორითმი იძლევა გაუმჯობესებულ შედეგებს ყოველი გამეორებისას. ეს პროცესი ბევრჯერ მეორდება, სანამ არ მიიღწევა საჭირო დონის სიზუსტე.
GAN იძლევა სრულიად რეალისტურ შედეგებს, მაგრამ მასთან მუშაობა რთულია და მოითხოვს უზარმაზარ სასწავლო მონაცემებს და გამოთვლით ძალას. ამიტომ, ზოგადად სასურველია სურათების გენერირება, ვიდრე ვიდეო კლიპები.
Deepfakes-ის რამდენიმე დამაჯერებელი მაგალითი
არსებობს რამდენიმე ძალიან დამაჯერებელი ღრმა ფეიქი, რომელიც ტრიალებს ინტერნეტის გარშემო და მათი უმეტესობა ცნობილი სახეებია.
მაგალითად, არსებობს TikTok ანგარიში, რომელიც ეძღვნება მხოლოდ ტომ კრუზის ღრმა ფეიქებს. ვიდეოებში ნაჩვენებია კრუიზის გოლფის თამაში ან ჯადოსნური ტრიუკის დემონსტრირება.
@deeptomcruise იმოგზაურე! ????
კიდევ ერთი უაღრესად რთული ღრმა ფეიქი აიტვირთა YouTube-ზე ტომ კრუზისთან, რობერტ დაუნი უმცროსთან, ჯეფ გოლდბლუმთან, ჯორჯ ლუკასთან და ევან მაკგრეგორთან ერთად. მას აქვს გარკვეული აშკარა ხარვეზები, მაგრამ ვიდეოში 3-დან 4 ღრმა ფეიკის ერთდროულად დამუშავება თავისთავად დიდი წარმატებაა.
კიდევ ერთი მაგალითია ყოფილი პრეზიდენტის ბარაკ ობამას ღრმა ყალბი ვიდეო.
ეს არის განსაცვიფრებლად დამაჯერებელი, რადგან იყენებს იმ პირთა ხმებსა და ჟესტებს, რომლებსაც შეუძლიათ სუბიექტის ხმებისა და ჟესტების მიბაძვა.
ჩვენ ახლა ვხედავთ ღრმა ფეიქებს თანამედროვე გართობის ინდუსტრიაში.
იგი გამოიყენებოდა პოლ უოკერის სცენების გადასაღებად Fast and Furious 7-ში მსახიობის მოულოდნელი გარდაცვალების შემდეგ. ღრმა ფეიქი გამოიყენეს მის ძმაზე გასაოცარი სიზუსტით.
რას მოაქვს Deepfakes მაგიდასთან?
Deepfakes აღმოჩნდა ძალიან საიმედო ტექნოლოგია მედიასა და გართობაში რევოლუციის მოსატანად.
გახსოვთ, როდესაც ჰენრი კავილის ულვაში მოხსნა CGI-მ „ფოლადის კაცში“ და ეს კატასტროფა იყო?
იგივე შეიძლება გაკეთდეს რამდენიმე ათასი დოლარის კომპიუტერზე ბევრად უფრო დამაჯერებელი შედეგებით.
ახლა შეგიძლიათ შეხვდეთ თქვენს გარდაცვლილ წინაპრებს და საყვარელ ადამიანებს. თქვენ შეგიძლიათ დაესწროთ ფიზიკის ლექციას თავად ალბერტ აინშტაინისგან.
გარდა ამისა, ღრმა ფეიქი მთლიანად არ არის გამოყენებული ისე, როგორც ეს იყო დაგეგმილი. ინტერნეტში დეპფეიქების დაახლოებით 96% არის არაკონსენსუალური პორნოგრაფია.
ცნობილი ადამიანებისთვის ხელმისაწვდომი ტრენინგის მონაცემების დიდმა რაოდენობამ განაპირობა ის, რომ ისინი გახდნენ ღრმა ფეიქების ყველაზე მიზანმიმართული მსხვერპლი.
ამან საშუალება მოგვცა, ვინმე სახიფათო ან კომპრომეტირებულ სცენარებში ჩაგვეყენებინა და, შესაბამისად, ეს დიდ რისკს უქმნის ყველას.
ცნობილია, რომ აუდიო ღრმა ფეიქი გამოიყენება კორპორაციების თაღლითობისთვის. 2019 წელს, იმიტირებულმა გამოიყენა ღრმა ყალბი აუდიო, რათა დაევალებინა ბრიტანეთში დაფუძნებული ფირმის აღმასრულებელ დირექტორს, გადაეტანა 220,000 ევრო უნგრულ ბანკში, ფირმის დედა კომპანიის აღმასრულებელის იმიტაციით.
როგორ დავუპირისპირდეთ მავნე Deepfakes-ს?
ჩვეულებრივ, ღრმა ყალბი ვიდეოების ამოცნობა შეგიძლიათ კადრ-კადრის გულდასმით დაკვირვებით და არტეფაქტებისა და დარღვევების მოძიებით.
თუმცა, ეს კონტრ-ინტუიციური პროცესია და ბევრი კომპანია მუშაობს ალგორითმებზე და პროგრამულ უზრუნველყოფაზე ღრმა ფეიკების აღმოჩენა.
ფეისბუქმა დაიქირავა მკვლევარები ბერკლიდან, ოქსფორდიდან და სხვა ინსტიტუტებიდან ღრმა ყალბი დეტექტორის შესაქმნელად. ანალოგიურად, YouTube-მა გამოაცხადა, რომ ისინი არ მიიღებენ ღრმა ფეიკ ვიდეოებს, რომლებიც დაკავშირებულია აშშ-ს არჩევნებთან, ხმის მიცემის პროცედურებთან ან აშშ-ს 2020 წლის აღწერასთან.
ასევე შეგიძლიათ გამოიყენოთ ისეთი პროგრამები, როგორიცაა რეალობის დამცველი და Deeptrace ღრმა ფეიკების აღმოსაჩენად.
ქვეყნები ასევე დაკავებულნი არიან კანონშემოქმედებით ზოგადად ღრმა ფეიქების გამოყენებასთან დაკავშირებით. შეერთებულმა შტატებმა გასული წლის განმავლობაში დანერგა რამდენიმე კანონი ღრმა ფეიქებთან დაკავშირებით.
გახვევა
Deepfake არის ხელოვნური ინტელექტის წინსვლის ცოცხალი განსახიერება. ეს კიდევ უფრო აბნელებს მომავლის საზღვრებს, თუმცა ეს არის პოტენციური საფრთხე ინტერნეტში ვიდეო-გრაფიკული შინაარსის სანდოობისთვის.
დადგება დრო, როდესაც ადამიანები დაიწყებენ ეჭვს ყველა ვიდეოზე ინტერნეტში და ჩვენ გადავიყვანთ შემდგომი გაურკვევლობის ეპოქაში.
დატოვე პასუხი