Цифровой обман: угрозы технологии дипфейков

В последние годы развитие искусственного интеллекта (ИИ) позволило создавать невероятно реалистичные поддельные видео и изображения. Они известны как дипфейки и генерируются алгоритмами глубокого обучения, которые могут научиться манипулировать цифровыми медиа так, как раньше это было невозможно. Хотя эта технология имеет ряд положительных применений, например, в индустрии развлечений, она также сопряжена с серьезными рисками, в частности, с точки зрения политической и социальной дестабилизации. В этом блоге мы рассмотрим, что такое технология дипфейков, как она работает и как она может повлиять на наше общество.

Что такое дипфейки?

Дипфейки — это гиперреалистичные медиа, которые используют алгоритмы машинного обучения для манипулирования видео и изображениями. Термин «глубокое подделка» представляет собой смесь «глубокого обучения» и «фальшивки». Эти алгоритмы работают, обучая нейронную сеть идентифицировать шаблоны и функции в существующем видео или изображении, а затем используя эту информацию, чтобы манипулировать ею так, чтобы она выглядела подлинной.

Например, алгоритм дипфейка может взять видео говорящего человека и заменить его лицо на чье-то другое. В результате получится видео, которое выглядит и звучит как оригинальный человек, но с другим лицом. Дипфейки также можно использовать для создания полностью поддельных видеороликов или изображений людей, говорящих или делающих то, чего они на самом деле никогда не делали.

Как работают дипфейки?

Дипфейки работают с использованием алгоритмов машинного обучения для создания новых изображений или видео на основе существующих. Алгоритмы обучаются на большом наборе данных изображений или видео и учатся определять закономерности и особенности в медиа. Затем они используют эти знания для создания новых медиа, внешне похожих на оригинал.

Процесс создания дипфейка начинается со сбора данных. Эти данные могут поступать из общедоступных источников, таких как социальные сети, или могут быть созданы специально для создания дипфейков. После того, как данные собраны, они передаются в алгоритм глубокого обучения, который учится выявлять закономерности и особенности в медиа. Этот процесс известен как обучение алгоритма.

После обучения алгоритма его можно использовать для создания новых медиа. Например, алгоритм дипфейка можно использовать для создания видео человека, говорящего на иностранном языке, даже если он на самом деле не знает этого языка. Алгоритм будет использовать шаблоны и функции, которые он изучил во время обучения, для создания видео, которое выглядит и звучит так, как будто человек говорит на языке.

Пример алгоритма дипфейка на Python:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Load pre-trained model
model = keras.models.load_model('path/to/pretrained/model')

# Load images to use as input
real_image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('path/to/real/image.jpg', target_size=(256, 256))
fake_image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('path/to/fake/image.jpg', target_size=(256, 256))

# Convert images to arrays and normalize pixel values
real_image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(real_image) / 255.0
fake_image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(fake_image) / 255.0

# Create a batch of images for input to the model
inputs = tf.concat([real_image, fake_image], axis=0)
inputs = tf.expand_dims(inputs, axis=0)

# Generate predictions from the model
predictions = model.predict(inputs)

# Output the predicted labels
if predictions[0] > 0.5:
  print("The model predicts the images are real.")
else:
  print("The model predicts the images are fake.")

В этом примере код загружает предварительно обученную модель дипфейка и использует ее, чтобы предсказать, являются ли два изображения реальными или поддельными. Код загружает изображения, преобразует их в массивы, нормализует значения пикселей и создает пакет входных данных для модели. Затем модель генерирует прогнозы для входных данных, а код выводит прогнозируемые метки.

Обратите внимание, что это всего лишь простой пример, и создание надежного и точного алгоритма дипфейка требует много сложной работы и исследований. Кроме того, создание и использование алгоритмов дипфейков в злонамеренных целях неэтично и может нанести вред отдельным лицам и обществу в целом.

Примеры дипфейков:

В последние годы было много громких примеров дипфейков. Одним из самых известных является дипфейк-видео бывшего президента Барака Обамы, созданный Джорданом Пил и BuzzFeed. В видео Пил использует алгоритм искусственного интеллекта, чтобы манипулировать движениями лица и голосом Обамы, создавая впечатление, будто он говорит то, чего на самом деле никогда не говорил.

Другой пример — дипфейк-видео Марка Цукерберга, созданное командой художников и кинематографистов. На видео Цукерберг обсуждает опасность дипфейков, а его лицо и голос заменены убедительной симуляцией.

Последствия дипфейков:

Рост дипфейков имеет серьезные последствия для нашего общества. Один из самых больших рисков заключается в том, что их могут использовать для распространения дезинформации и манипулирования общественным мнением. Например, может быть создано дипфейковое видео политического кандидата, чтобы создать впечатление, что он говорит или делает что-то вредное или незаконное, которое затем можно широко распространить в социальных сетях. Это может повлиять на исход выборов или даже спровоцировать насилие.

Дипфейки также могут использоваться для более личных атак, таких как порноместь или киберзапугивание. Например, дипфейковое видео или изображение человека, занимающегося сексом, может быть создано и распространено без его согласия, что причинит значительный эмоциональный и психологический вред.

В заключение, хотя технология дипфейков имеет множество потенциальных применений, она также представляет значительный риск для нашего общества. Возможность создавать гиперреалистичные поддельные видеоролики и изображения вызывает опасения по поводу распространения дезинформации, манипулирования общественным мнением и возможности личных нападок. Поскольку мы продолжаем развивать и совершенствовать технологию дипфейков, важно также учитывать потенциальные риски и предпринимать шаги для их снижения. В конечном счете, все мы должны быть критически настроенными потребителями медиа и брать на себя ответственность за проверку подлинности контента, с которым мы сталкиваемся в Интернете.

Источники:

Эти источники предоставляют ряд точек зрения на технологию дипфейков, включая ее историю, текущее состояние развития, потенциальные последствия для общества и безопасности, а также методы обнаружения и снижения рисков, связанных с ней.

Цифровой обман: угрозы технологии дипфейков

Что такое дипфейки?

Как работают дипфейки?

Примеры дипфейков:

Последствия дипфейков:

Вопросы по теме