Τι είναι το Deepfake ;

Τι είναι το Deepfake; Να το θέσουμε απλά, λαϊκά. Μπορεί να δεις ένα πρόσωπο ή να ακούσεις μια φωνή ενός συγκεκριμένου ατόμου που στην πραγματικότητα δεν είναι αυτός αλλά ένα πιστό αντίγραφο που δημιουργήθηκε από τεχνολογικά μέσα και από πίσω βρίσκεται κάποιος άλλο. Ωστόσο, η αναπαράσταση είναι τόσο πειστική και αληθοφανής που μπορεί να σε πείσει και να σε παγιδέψει.

Για αρχή να πούμε ότι η ετυμηγορία της λέξης προέρχεται από το "Deep learing = Βαθιά μάθηση" και το "Fake = Ψεύτικο".  Ο όρος επινοήθηκε το 2017.

Πως ξεκίνησε το Deepfake ;

Η Deepfake τεχνολογία αναπτύχθηκε στις αρχές του 1990 από ερευνητές σε ακαδημαϊκά ιδρύματα και αργότερα από ερασιτέχνες σε διαδικτυακές κοινότητες. Πιο συγκεκριμένα, το 1997 οι Christoph Bregler, Michele Covell και Malcolm Slaney δημιούργησαν ένα πρόγραμμα, το Video Rewrite, το οποίο τροποποίησε το βίντεο ενός ατόμου που μιλάει κάνοντας τον να πει λέξεις οι οποίες ήταν παρμένες από διαφορετικό ηχητικό ντοκουμέντο. Το έκανε χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής μάθησης για να κάνει συνδέσεις μεταξύ των ήχων που παράγονται από το θέμα ενός βίντεο και του σχήματος του προσώπου τους. Το πρόγραμμα προοριζόταν αρχικά για εφαρμογές στη μεταγλώττιση ταινιών, επιτρέποντας την τροποποίηση της σειράς ταινιών ώστε να συγχρονιστούν οι κινήσεις των χειλιών των ηθοποιών με ένα νέο soundtrack. Καθώς τα τεχνολογικά μέσα και η τεχνητή νοημοσύνη συνέχισαν να εξελίσσονται, επέτρεψε στο ευρύ κοινό να χρησιμοποιήσει υπάρχουσες εικόνες και βίντεο σε εικόνες ή βίντεο χρησιμοποιώντας μια τεχνική μηχανικής μάθησης γνωστή ως Generative Adversarial Network ( GNA ). Η διαθεσιμότητα αυτής της τεχνολογίας οδήγησε κάποιους να την χρησιμοποιήσουν με κακόβουλο τρόπο όπως πορνογραφία ή ψευδείς πολιτικές ανακοινώσεις ή ψευδείς ειδήσεις προκαλώντας τον πανικό. Η αρχή έγινε όταν το 2017 όταν ένας χρήστης του Reddit με το ψευδώνυμο r/deepfakes δημοσίευσε πορνογραφικό υλικό αντικαθιστώντας το πρόσωπο του πρωταγωνιστή με το πρόσωπο διάσημου.

Πως λειτουργεί ;

Τα Deepfakes αξιοποιούν ισχυρές τεχνικές από τη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη για να χειριστούν ή να δημιουργήσουν οπτικό και ακουστικό περιεχόμενο με μεγάλη δυνατότητα εξαπάτησης. Πρόκειται για τεχνητά βίντεο στα οποία ένας αλγόριθμος, με τη βοήθεια νευρωτικών δικτύων και της τεχνητής νοημοσύνης, «μαθαίνει» τα χαρακτηριστικά ενός προσώπου και αντικαθιστά το πρόσωπο ενός ανθρώπου με αυτό ενός άλλου. Για να δημιουργηθεί ένα deepfake βίντεο απαιτούνται πολλές φωτογραφίες του προσώπου που θέλει κανείς να τοποθετήσει στο βίντεο ώστε να έχει σφαιρική εικόνα του προσώπου για να δημιουργήσει όσο πιο πιστό αντίγραφο γίνεται. 

Πως μπορείς να κάνεις ένα Deepfake ;

Υπάρχουν αρκετές εφαρμογές ή λογισμικά όπου δίνουν την δυνατότητα να προχωρήσεις στην παραγωγή ενός Deepfake ακόμα και αν είσαι αρχάριος. Κάποιες από αυτές είναι οι Zao, DeepFace Lab, FaceApp και Face Swap. Ένας μεγάλος αριθμός λογισμικών Deepfake μπορεί να βρεθεί στο GitHub, μια κοινότητα ανοιχτού κώδικα ανάπτυξης λογισμικού. Ορισμένες από αυτές τις εφαρμογές χρησιμοποιούνται για καθαρά ψυχαγωγικούς σκοπούς - γι' αυτό η δημιουργία Deepfake δεν απαγορεύεται.

Πως μπορείς να αντιληφθείς και να αντιμετωπίσεις ένα Deepfake ;

• Η ταχύτητα με την οποία παράγονται και μεταδίδονται οι ειδήσεις είναι πλέον στις μέρες πολύ μεγάλη, όπως και ο όγκος των πληροφοριών που δεχόμαστε. Αυτό που μπορείς να κάνεις είναι να χρησιμοποιήσεις την κριτική σου σκέψη και να κάνεις μια σειρά ερωτήσεων για να επαληθεύσεις το περιεχόμενο της δημοσίευσης.

• Πέρα από αυτό όμως υπάρχουν και άλλοι τρόποι για να μπορέσεις να αντιληφθείς ένα Deepfake. Τα τωρινά Deepfake έχουν θέμα με την ρεαλιστική κίνηση και πως ο ομιλητής δεν ανοιγοκλείνει τα μάτια του ή τα ανοιγοκλείνει πολύ συχνά ή αφύσικα. Αν και το πανεπιστήμιο της Albany εξέδωσε μια έρευνα πως το πρόβλημα αυτό πλέον το έχουν ξεπεράσει. Αναζητήστε κάποια ανωμαλία/πρόβλημα με το δέρμα ή τα μαλλιά ή το πρόσωπο που φαίνονται πιο θολά από το περιβάλλον στο οποίο βρίσκονται. Η εστίαση μπορεί να φαίνεται αφύσικα απαλή. Όπως μπορεί ο φωτισμός ή ο ήχος να μην είναι καλά εφαρμοσμένα

• Ωστόσο υπάρχουν και πιο εξελιγμένες μέθοδοι. Η πιο δημοφιλής τεχνική είναι η χρήση αλγορίθμων, παρόμοιων με αυτούς που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία του Deepfake, για τον εντοπισμό τους. Αναγνωρίζοντας μοτίβα στον τρόπο δημιουργίας των Deepfakes, ο αλγόριθμος είναι σε θέση να εντοπίσει ανεπαίσθητες ασυνέπειες. Χρησιμοποιείται, επίσης, η τεχνική Blockchain για να επαληθεύσουν την πηγή του μέσου. Έτσι το δημοσίευμα θα πρέπει πρώτα να πάρει έγκριση για να εμφανιστούν στις πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Με αυτήν την τεχνολογία θα εγκρίνονται μόνο βίντεο από αξιόπιστες πηγές μειώνοντας την εξάπλωση των Deepfake. Το Deepfake Detection Challenge, που απαρτίζεται από έναν συνασπισμό κορυφαίων εταιρειών τεχνολογίας, ελπίζει να επιταχύνει την τεχνολογία για τον εντοπισμό παραποιημένου περιεχομένου.