Τι είναι τα deepfakes; | Γλωσσάρι Newsverso 

Το deepfake είναι μια τεχνική χειρισμού βίντεο και εικόνας που χρησιμοποιεί αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για τη δημιουργία ψευδούς και πειστικού περιεχομένου. Συνδυάζει την επεξεργαστική ισχύ των σύγχρονων υπολογιστών με προηγμένες τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης, επιτρέποντας τη δημιουργία βίντεο που φαίνονται αυθεντικά αλλά στην πραγματικότητα είναι εντελώς κατασκευασμένα.

Με τη δυνατότητα εναλλαγής προσώπων, τροποποίησης της ομιλίας και ακόμη και δημιουργίας σκηνών που δεν έγιναν ποτέ, τα deepfakes παρουσιάζουν σημαντικές προκλήσεις για την ψηφιακή ασφάλεια και την αυθεντικότητα των πληροφοριών.

ΔΙΑΦΗΜΙΣΗ

Τα Deepfakes μπορούν να δημιουργηθούν μέσω τεχνητών νευρωνικών δικτύων που ονομάζονται Generative Adversarial Networksariaείναι (GANs). Αυτά τα δίκτυα εκπαιδεύονται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων που περιέχουν αυθεντικές εικόνες και βίντεο, μαθαίνοντας να χαρτογραφούν συγκεκριμένα χαρακτηριστικά ενός ατόμου για να δημιουργήσουν ένα πειστικό ψεύτικο.

Ενώ η τεχνολογία deepfake έχει εφαρμογές σε τομείς όπως η ψυχαγωγία και τα οπτικά εφέ, εγείρει επίσης ανησυχίες σχετικά με τη διάδοση ψευδών πληροφοριών, το απόρρητο των ανθρώπων, ακόμη και την πιθανότητα εκβιασμού και απάτης.

Για την καταπολέμηση των αρνητικών επιπτώσεων των deepfakes, είναι σημαντικό να επενδύσουμε σε τεχνικές ανίχνευσης και επαλήθευσης για αυτούς τους ψηφιακούς χειρισμούς. Μπορούν να αναπτυχθούν αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό μοτίβων και ασυνεπειών στα βίντεο, αποκαλύπτοντας ενδείξεις ότι δημιουργήθηκε ένα deepfake. Επιπλέον, είναι απαραίτητο να προωθηθεί η ευαισθητοποίηση και ο ψηφιακός γραμματισμός, ώστε οι άνθρωποι να μπορούν να αναγνωρίζουν και questionδιασφαλίζουν την αυθεντικότητα του περιεχομένου που καταναλώνουν.

ΔΙΑΦΗΜΙΣΗ

Βιβλιογραφικές αναφορές:

  • Zhou, X., Han, X., & Morariu, VI (2020). Μαθαίνοντας να ανιχνεύετε παραποιημένες εικόνες και βίντεο προσώπων. Proceedings of the IEEE, 109(2), 207-227. doi: 10.1109/JPROC.2020.3020351
  • Rossler, A., Cozolino, D., Verdoliva, L., Riess, C., Thies, J., & Nießner, M. (2019). FaceForensics++: Εκμάθηση ανίχνευσης εικόνων προσώπων που έχουν υποστεί χειραγώγηση. Πρακτικά του IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 1-11. doi: 10.1109/ICCV.2019.00100

*Το κείμενο αυτού του άρθρου δημιουργήθηκε εν μέρει από ChatGPT, ένα γλωσσικό μοντέλο που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη που αναπτύχθηκε από OpenAI. Οι εγγραφές κειμένου δημιουργήθηκαν από Curto Οι ειδήσεις και οι απαντήσεις αναπαράγονται σκόπιμα πλήρως. Οι απαντήσεις από ChatGPT δημιουργούνται αυτόματα και δεν αντιπροσωπεύουν τις απόψεις των OpenAI ή άτομα που σχετίζονται με το μοντέλο. Όλη η ευθύνη για το δημοσιευμένο περιεχόμενο βαρύνει Curto News.

μετακινηθείτε προς τα επάνω