ด้วยความสามารถในการสลับใบหน้า ปรับเปลี่ยนคำพูด และแม้แต่สร้างฉากที่ไม่เคยเกิดขึ้น Deepfakes นำเสนอความท้าทายที่สำคัญต่อความปลอดภัยทางดิจิทัลและความถูกต้องของข้อมูล
การเผยแพร่
Deepfakes สามารถสร้างขึ้นได้ผ่านโครงข่ายประสาทเทียมที่เรียกว่า Generative Adversarial Networksariaคือ (GAN) เครือข่ายเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีรูปภาพและวิดีโอของแท้ โดยเรียนรู้ที่จะแมปลักษณะเฉพาะของบุคคลเพื่อสร้างของปลอมที่น่าเชื่อถือ
แม้ว่าเทคโนโลยี Deepfake จะมีการใช้งานในด้านต่างๆ เช่น ความบันเทิงและเอฟเฟ็กต์ภาพ แต่ก็ยังทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการแพร่กระจายของข้อมูลที่เป็นเท็จ ความเป็นส่วนตัวของผู้คน และแม้แต่ศักยภาพในการขู่กรรโชกและการฉ้อโกง
เพื่อต่อสู้กับผลกระทบด้านลบของ Deepfakes สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนในเทคนิคการตรวจจับและการตรวจสอบสำหรับการบิดเบือนทางดิจิทัลเหล่านี้ สามารถพัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุรูปแบบและความไม่สอดคล้องกันในวิดีโอ ซึ่งเผยให้เห็นสัญญาณว่ามีการสร้าง Deepfake นอกจากนี้ การส่งเสริมการรับรู้และความรู้ด้านดิจิทัลถือเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ผู้คนสามารถจดจำและ questionตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหาที่พวกเขาใช้
การเผยแพร่
อ้างอิง:
- โจว, เอ็กซ์, ฮั่น, เอ็กซ์, และโมราริว, VI (2020) การเรียนรู้ที่จะตรวจจับภาพและวิดีโอใบหน้าที่มีการบิดเบือน การดำเนินการของ IEEE, 109(2), 207-227 ดอย: 10.1109/JPROC.2020.3020351
- Rossler, A., Cozzolino, D., Verdoliva, L., Riess, C., Thies, J., & Nießner, M. (2019) FaceForensics++: เรียนรู้ที่จะตรวจจับภาพใบหน้าที่ถูกดัดแปลง การดำเนินการประชุมนานาชาติ IEEE/CVF ว่าด้วยคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (ICCV) 1-11 ดอย: 10.1109/ICCV.2019.00100
*ข้อความของบทความนี้สร้างขึ้นบางส่วนโดย ChatGPTซึ่งเป็นโมเดลภาษาที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาโดย OpenAI- รายการข้อความถูกสร้างขึ้นโดย Curto ข่าวสารและการตอบรับที่จงใจทำซ้ำอย่างครบถ้วน คำตอบจาก ChatGPT ถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติและไม่ได้เป็นตัวแทนความคิดเห็นของ OpenAI หรือบุคคลที่เกี่ยวข้องกับโมเดล ความรับผิดชอบทั้งหมดสำหรับเนื้อหาที่เผยแพร่ขึ้นอยู่กับ Curto ข่าว
