خلال السنوات القليلة الماضية، أصبحت التزييفات العميقة أكثر شيوعًا، وتقدمت التقنية التي تقف وراءها بشكل ملحوظ. يمثّل هذا المقال الدليل الشامل لـ فيديوهات التزييف العميق، حيث يزوّدك بكل ما تحتاج لمعرفته عن هذه التقنية اللافتة وأحيانًا المثيرة للجدل.
ما هي التزييفات العميقة وكيف تُستخدم
التزييفات العميقة هي وسائط مُصنَّعة تُولِّدها أنظمة الذكاء الاصطناعي. تستخدم هذه الأنظمة شبكات تنافسية توليدية (GANs). تُنشئ GANs فيديوهات مزيفة عالية الجودة بمزج الوجوه أو تبديلها أو التلاعب بملامح شخص ما، كما تُزامن حركة الشفاه لتطابق مسارًا صوتيًا معينًا. قد تبدو هذه المقاطع مقنعة إلى حد يصعب معه التفريق بينها وبين المقاطع الحقيقية.
هناك حالات استخدام متنوعة لتقنية التزييف العميق. من استخداماتها المشروعة ابتكار صور رمزية في ألعاب الفيديو ودبلجة الأفلام. ويمكنها أيضًا محاكاة ممثلين في البرامج التلفزيونية وإنشاء روبوتات محادثة مخصّصة مثل ChatGPT.
يمتد استخدام التزييفات العميقة إلى الإعلان والتعليم أيضًا. يمكن للعلامات التجارية إنشاء مؤثرين افتراضيين أو استخدام تقنية التزييف العميق للترويج لمنتجاتها. في التعليم، يمكن للتزييفات العميقة ابتكار معلمين افتراضيين، مما يعزز تجربة التعلم للطلاب. رغم التحديات، ثمة اهتمام متزايد باستكشاف التطبيقات الأخلاقية والمسؤولة لتقنية التزييف العميق.
قد تكون التزييفات العميقة مصدرًا للمتعة، لكنها قد تشكل أيضًا مخاطر على الخصوصية والأمن. ينشئ بعض المستخدمين تزييفات عميقة لأغراض فكاهية، مثل تبديل وجوه المشاهير في مواقف غير متوقعة. ومع ذلك، يمكن أيضًا استخدام التزييفات العميقة بقصد سيئ، مثل التنمر الإلكتروني أو الابتزاز.
كما أُسيء استخدام التقنية في صناعة المعلومات المضللة والأخبار الزائفة. غالبًا ما تشمل هذه العمليات مشاهير أو شخصيات سياسية مثل دونالد ترامب أو باراك أوباما أو جو بايدن. ولهذا يصبح رفع الوعي بالتزييفات العميقة وتبعاتها أمرًا ضروريًا.
تتضمن بعض الأمثلة الناجحة لفيديوهات التزييف العميق شخصيات مثل إيلون ماسك أو رؤساء سابقين. وتبرز أمثلة أخرى منشئي محتوى شائعين على TikTok. وغالبًا ما تنتشر هذه المقاطع بسرعة على منصات التواصل الاجتماعي، ما يؤكد الحاجة إلى أدوات وطرائق لكشف التزييف العميق.
قد يستغل المحتالون التزييفات العميقة لارتكاب الاحتيال أو سرقة الهوية أو أنشطة ضارة أخرى. قد يصنعون مقاطع مزيفة لمديرين تنفيذيين أو شخصيات عامة لنشر معلومات كاذبة أو التلاعب بأسعار الأسهم. وقد ينتحل المحتالون بها هويات أشخاص لخداع ضحاياهم لكشف معلومات حساسة أو تحويل أموال. وكل ذلك يسلّط الضوء على أهمية توعية الناس بالتزييفات العميقة والاستثمار في أدوات كشفها للتصدي لهذه التهديدات.
وعلى الجانب المشرق، يمكن للتزييفات العميقة إنشاء تأبينات مؤثرة للأحباء الذين رحلوا. إذا أُنجزت باحترام وبموافقة العائلة، يمكن لتقنية التزييف العميق استعادة ملامح الراحل، لتبقى ذكراه حاضرة بطريقة فريدة تُواسي الأحبة.
كما يمكن للتزييفات العميقة استعادة صورة المشاهير المحبوبين، مثل الممثلين أو المغنين، مما يمنح المعجبين فرصة للاستمتاع بعروض جديدة أو استرجاع لحظاتهم المفضلة. وتُظهر هذه التطبيقات إمكانات استخدام التزييفات العميقة بمسؤولية وإبداع وما قد تُحدثه من أثر إيجابي في مجتمعنا.
كيف تُصنع فيديوهات التزييف العميق؟
إنشاء فيديوهات التزييف العميق يتطلّب شبكات عصبية للذكاء الاصطناعي، وخوارزميات تعلّم آلي، ومجموعات بيانات كبيرة. تُعد GANs نوعًا من الشبكات العصبية، وتتألف من مكونين: مُولِّد ومميِّز. ينشئ المُولِّد صورًا أو فيديوهات مزيفة، ويحاول المميِّز التمييز بين المحتوى الحقيقي والمزيف. ويُدرَّب المُولِّد والمميِّز معًا؛ وكلما تحسّنت قدرة المميِّز على التعرف على المزيفات، ازداد المُولِّد براعة في إنشاء تزييفات عميقة مقنعة.
ساهمت شركات مثل Microsoft وOpenAI وشركات ناشئة أخرى في تطوير تقنية التزييف العميق. وتطرح أدوات ومجموعات بيانات مفتوحة المصدر على منصات مثل GitHub. من الأدوات الشهيرة لإنشاء التزييفات العميقة DeepFaceLab وDALL-E. يمكن لهذه الأدوات توليد صور ورسوم متحركة واقعية.
تعتمد جودة فيديو التزييف العميق على عوامل متعددة، مثل جودة الصور المصدر وبيانات التدريب المستخدمة. فالصور المصدر عالية الجودة وبيانات التدريب المتنوعة تُحسّن المخرجات النهائية. وفي السنوات الأخيرة، أدى توافر بيانات تدريب أفضل ونماذج ذكاء اصطناعي أقوى إلى تزييفات عميقة أشد واقعية وسلاسة.
عامل آخر يؤثر في جودة مقاطع الفيديو المُصنَّعة عميقاً هو زمن التدريب. كلما طال تدريب النموذج، تحسّن إنتاجه للمحتوى الواقعي. لكن فترات التدريب الأطول تستنزف موارد حوسبة أكبر، ما يشكّل تحدياً للهواة والباحثين محدودي الوصول إلى أجهزة قوية. وتبرز خدمات سحابية ومنصات تعاونية لسد هذه الفجوة، ما يجعل إنشاء الـdeepfake في متناول شريحة أوسع من الجمهور.
أنشئ تعليقاً صوتياً طبيعياً يشبه الصوت البشري مع Speechify
رغم أن مقاطع الفيديو المُصنَّعة عميقاً قد تثير القلق، فإن لتقنيات الذكاء الاصطناعي تطبيقات إيجابية كثيرة. تُعدّ Speechify خدمة تعليق صوتي تستفيد من الذكاء الاصطناعي لتقديم سرد طبيعي يدهشك بواقعيته. عبر تحويل النص إلى كلام واقعي، يمكنك استخدام Speechify للتعليقات الصوتية، والعروض التقديمية، وحتى البودكاست. توفّر هذه التقنية المبتكرة الوقت والموارد، وتغني عن توظيف ممثلين صوتيين محترفين أو مروّجين.
التعليقات الصوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي من Speechify قادرة على جعل دورات التعليم الإلكتروني أكثر تشويقاً، ونفخ الروح في الكتب الصوتية، وصناعة محتوى تسويقي آسر. تفتح مرونة تكنولوجيا Speechify آفاقاً جديدة للتعليم ومنشئي المحتوى، مبرزةً إمكانات الذكاء الاصطناعي في إحداث ثورة بطرق التواصل ومشاركة المعلومات.
الأسئلة الشائعة
ما الخطوة الأولى لصنع فيديو مُصنَّع عميقاً بالذكاء الاصطناعي؟
الخطوة الأولى في صنع فيديو مُصنَّع عميقاً هي جمع مجموعة بيانات واسعة من الصور أو مقاطع الفيديو للشخص الذي تنوي إنشاء الـdeepfake له. تُستخدم هذه المجموعة لتدريب الشبكة العصبية المسؤولة عن توليد الوسائط الاصطناعية.
ما هو الأهم عند استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء فيديو مُصنَّع عميقاً؟
الاعتبارات الأخلاقية والعواقب المحتملة لإنشاء ومشاركة مقاطع الفيديو المُصنَّعة عميقاً هي الأهم. قد يؤدي سوء استخدام هذه التكنولوجيا إلى نشر معلومات مضللة، وانتهاك الخصوصية، والإضرار بسمعة الأفراد.
ما هي الأنواع المختلفة لمقاطع الفيديو المُصنَّعة عميقاً؟
تشمل أنواع مقاطع الفيديو المُصنَّعة عميقاً تبديل الوجوه، ومزامنة حركة الشفاه، وتحريك الجسم كاملاً. يُصنع بعض الـdeepfakes للترفيه، بينما يُستخدم بعضها الآخر بنوايا خبيثة، مثل نشر أخبار مزيفة أو تشويه سمعة الأفراد.
كيف نكشف الـdeepfakes؟
يُعد اكتشاف الـdeepfakes تحدياً مستمراً في علوم الحاسوب. من الطرق الشائعة تحليل التناقضات في الإضاءة، وحركة العينين، وتعبيرات الوجه، وفحص الفيديو بحثاً عن علامات مائية رقمية أو تشوّهات أخرى. وتتطور كذلك نماذج الذكاء الاصطناعي وأدوات كشف الـdeepfake للمساعدة على تحديد المحتوى المُصنَّع عميقاً ووضع شارة عليه على منصات مثل LinkedIn وسائر شبكات التواصل الاجتماعي.
