با قابلیت تعویض چهره، تغییر گفتار و حتی ایجاد صحنه‌هایی که هرگز اتفاق نیفتاده‌اند، دیپ‌فیک‌ها چالش‌های مهمی را برای امنیت دیجیتال و صحت اطلاعات ایجاد می‌کنند.
تبلیغات
دیپ فیک را می توان از طریق شبکه های عصبی مصنوعی به نام شبکه های متخاصم مولد ایجاد کردaria(GANs) است. این شبکه ها بر روی مجموعه داده های بزرگ حاوی تصاویر و فیلم های معتبر آموزش می بینند و یاد می گیرند که ویژگی های خاص یک فرد را برای ایجاد یک جعلی متقاعد کننده ترسیم کنند.
در حالی که فناوری دیپ‌فیک در زمینه‌هایی مانند سرگرمی و جلوه‌های بصری کاربرد دارد، نگرانی‌هایی را در مورد انتشار اطلاعات نادرست، حفظ حریم خصوصی افراد و حتی احتمال اخاذی و کلاهبرداری ایجاد می‌کند.
برای مبارزه با اثرات منفی دیپ‌فیک‌ها، سرمایه‌گذاری روی تکنیک‌های شناسایی و تأیید این دستکاری‌های دیجیتالی بسیار مهم است. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای شناسایی الگوها و ناسازگاری‌ها در ویدیوها توسعه داد و نشانه‌هایی از ایجاد دیپ‌فیک را آشکار کرد. علاوه بر این، ارتقاء آگاهی و سواد دیجیتالی ضروری است تا مردم بتوانند آن را تشخیص دهند questionاز صحت محتوایی که مصرف می کنند اطمینان حاصل کنند.
تبلیغات
منابع:
- ژو، ایکس، هان، ایکس، و موراریو، VI (2020). آموزش تشخیص تصاویر و ویدیوهای دستکاری شده صورت. مجموعه مقالات IEEE، 109 (2)، 207-227. doi: 10.1109/JPROC.2020.3020351
- Rossler، A.، Cozolino، D.، Verdoliva، L.، Riess، C.، Thies، J.، و Nießner، M. (2019). FaceForensics++: آموزش تشخیص تصاویر دستکاری شده صورت. مجموعه مقالات کنفرانس بین المللی IEEE/CVF در بینایی کامپیوتر (ICCV)، 1-11. doi: 10.1109/ICCV.2019.00100
*متن این مقاله تا حدی توسط ChatGPTیک مدل زبان مبتنی بر هوش مصنوعی که توسط OpenAI. ورودی های متن توسط Curto اخبار و پاسخ ها عمدا به طور کامل تکثیر شده است. پاسخ ها از ChatGPT به طور خودکار تولید می شوند و نظرات را نشان نمی دهند OpenAI یا افراد مرتبط با مدل. تمام مسئولیت مطالب منتشر شده بر عهده آن است Curto اخبار.
