ما هي التزييفات العميقة؟
التزييفات العميقة هي نتاج للذكاء الاصطناعي، وتحديدًا خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية، وتُستخدم لإنشاء أو تعديل محتوى الفيديو. تُمكّن هذه التكنولوجيا من توليد محتوى يبدو واقعيًا لكنه زائف تمامًا. باستخدام التعلم العميق، وخاصة نظام يُعرف باسم الشبكات التوليدية المتعارضة (GANs)، تُمكّن التزييفات العميقة من تبديل الوجوه، وتعديل تزامن حركة الشفاه، وتطبيقات أخرى يمكنها بمهارة تركيب تعابير وجه وصوت شخص على آخر.
هل التزييف العميق غير قانوني؟
تختلف قانونية التزييفات العميقة حسب الاستخدام. فبينما ليست التكنولوجيا نفسها غير قانونية بطبيعتها، قد تُجرَّم إساءة استخدامها، خاصة في الاحتيال، ونشر المعلومات المضللة، أو الانتقام الجنسي. أصدرت ولايات مثل كاليفورنيا وفرجينيا قوانين تحظر استخدامات ضارة محددة للتزييفات العميقة، خصوصًا في مجالات الانتخابات، والمواد الإباحية، ونشر المعلومات المضللة.
لماذا يُحظَر التزييف العميق؟
حُظرت أو قُيّدت التزييفات العميقة على العديد من المنصات بسبب المخاطر المرتبطة بنشر المعلومات المضللة والأخبار الكاذبة وما قد تسببه من أذى. عند إساءة استخدامها، يمكن للتزييفات العميقة نشر معلومات مضللة، وانتحال هوية أشخاص حقيقيين، أو استخدامها في عمليات احتيال. على سبيل المثال، ظهرت مقاطع تزييف عميق لشخصيات مثل مارك زوكربيرج، ودونالد ترامب، وباراك أوباما في وسائل الإعلام، مما ضلّل المشاهدين وأبرز قدرة هذه التكنولوجيا على ليّ الواقع.
هل يمكنك استخدام التزييف العميق مجانًا؟
نعم، تتيح العديد من المنصات والتطبيقات الوصول المجاني إلى تقنيات التزييف العميق. ومع ذلك، قد تفرض الإصدارات المجانية قيودًا على الميزات والإمكانيات. من الضروري الحذر من إساءة الاستخدام والالتزام بالمعايير الأخلاقية.
كيف يُصنع التزييف العميق؟
تعتمد التزييفات العميقة على التعلم الآلي، وخصوصًا الشبكات التوليدية المتعارضة (GANs). تتضمن العملية مُرمِّزًا (encoder) يضغط الصورة، ومفكك ترميز (decoder) يعيد بنائها لإنشاء صورة جديدة. من خلال استخدام مجموعتي بيانات، مثل صور شخصين مختلفين، يتعلّم المُرمِّز ضغط الصور من كلا المجموعتين بينما يتعلّم مفكك الترميز المشترك فك ضغطها. يتيح ذلك إنشاء صور هجينة وتبديل الميزات بين المجموعتين.
ما هي مخاطر التزييف العميق؟
يمكن أن تشكل التزييفات العميقة تهديدات متعددة:
- المعلومات المضللة والأخبار الكاذبة: يمكن نشر محتوى مضلل على وسائل التواصل الاجتماعي، مما يؤثر في الرأي العام.
- الاحتيال: يمكن للمجرمين إنشاء تزييفات عميقة مُقنِعة لأغراض احتيالية.
- الانتقام الجنسي: قد تُركَّب الوجوه على محتوى صريح لأغراض خبيثة.
- التلاعب السياسي: يمكن اصطناع تأييدات أو تصريحات مزيفة.
- التمثيل المضلِّل في الإعلام: جرى انتحال شخصيات مشاهير وشخصيات عامة، مثل توم كروز وممثلين في هوليوود، مما تسبب في ارتباك وإمكان حدوث ضرر.
ما الفرق بين التزييف العميق والصورة المعدّلة بفوتوشوب؟
بينما يمكن تعديل الصور رقميًا باستخدام أدوات مثل فوتوشوب، تستهدف التزييفات العميقة بشكل خاص مقاطع الفيديو، مستخدمةً خوارزميات متقدمة للتلاعب بالمحتوى المرئي أو توليده. ومع تقدم التكنولوجيا، تظهر أيضًا صور ثابتة بتقنيات شبيهة بالتزييف العميق.
أهم حالات استخدام التزييف العميق
تملك التزييفات العميقة المدعومة بتقنيات الذكاء التوليدي مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام — بعضها بنّاءة وبعضها مثير للجدل. من أبرز هذه الاستخدامات:
- الترفيه: يمكن استخدام التزييفات العميقة في صناعة الأفلام، والواقع الافتراضي، وألعاب الفيديو لابتكار شخصيات ومشاهد تبدو حقيقية.
- الصحافة والتعليم: يمكن محاكاة سيناريوهات تبدو أصلية لأغراض تعليمية أو حتى للصحافة الاستقصائية، مع أن الاعتبارات الأخلاقية هنا بالغة الأهمية.
- التدريب المؤسسي: يمكن لمحاكاة سيناريوهات العالم الواقعي المختلفة لتدريب الموظفين أن تكون أكثر كفاءة وفعّالية من حيث التكلفة باستخدام التزييفات العميقة.
- توليد الصوت: لا تقتصر التزييفات العميقة على المرئيات؛ إذ يمكنها تقليد الأصوات لتطبيقات مثل الكتب الصوتية، والبودكاست، وتقنيات المساعد الشخصي.
- التزييف العميق كخدمة: تقدم منصات مختلفة الآن أدوات لإنشاء التزييفات العميقة لاستخدامات مثل رسائل الفيديو المخصصة، لكنها غالبًا ما تُرفَق بعلامات مائية لتوضيح أن المحتوى مُركّب.
التزييفات العميقة في الأخبار
ومع ذلك، استُخدمت التزييفات العميقة بطريقة مثيرة للجدل في إنشاء صور ومقاطع فيديو مفبركة، ما أثار تساؤلات أخلاقية وقانونية خطيرة. كما استُغلت لنشر المعلومات المضللة والاحتيال والاعتداءات الشخصية. في عام 2021، انتشر على نطاق واسع تزييف عميق روسي لسياسي أمريكي، ما تسبب في توترات سياسية وتصدّر عناوين الصحف في وسائل إعلام كبرى مثل CNN وThe Guardian وThe Washington Post. كثيرًا ما تتناول هذه الوسائل تداعيات واستخدامات التزييف العميق في المجتمع، بما في ذلك كيفية استخدامه أو إساءة استخدامه في الساحة السياسية الأمريكية.
يمكن فعليًا إنشاء محتوى تزييف عميق على منصات متعددة. وبينما تتطلّب التزييفات العميقة عالية الجودة عادةً قدرة حوسبية كبيرة متوفرة غالبًا في حواسيب سطح المكتب العاملة بنظامَي Windows أو Mac، يمكن أيضًا إنتاج إصدارات مبسّطة على أجهزة Android. تتوفر حزم برمجية متنوّعة لكل منصة، وتضع بعضُها علامات مائية للتنبيه إلى أن المحتوى مُفبرك، ما يجعل اكتشافه أسهل نسبيًا.
نظرًا لتأثيرها، يصبح دور وسائل الإعلام مثل CNN وThe Guardian وThe Washington Post حاسمًا في توعية الجمهور بالاستخدام المسؤول للتزييف العميق والمخاطر المحتملة التي قد ينطوي عليها، خصوصًا عند توظيفه لصناعة صور ومقاطع مضللة أو مفبركة.
باختصار، يملك التزييف العميق إمكانات هائلة لقطاعات شتّى، لكنه يأتي بمخاطر جسيمة. لذا يجدر التعامل معه بحذر، مع مراعاة الاعتبارات الأخلاقية عند استكشاف هذه التكنولوجيا القوية.
أفضل 8 برامج وتطبيقات للتزييف العميق:
- DeepFaceLab: يُستخدم على نطاق واسع لصناعة مقاطع فيديو مفبركة، ويشتهر خاصة لدى مجتمع Reddit.
- FaceSwap: أداة مفتوحة المصدر لصنع التزييف العميق.
- ZAO: تطبيق صيني اكتسب شعبية بسرعة بفضل قدراته المقنعة على التزييف العميق.
- DeepArt: يحوّل الصور بأسلوب أعمال فنية شهيرة باستخدام التعلّم العميق.
- DeepDream: مشروع من Google يحوّل الصور إلى فن أشبه بالحلم باستخدام الشبكات العصبية.
- ThisPersonDoesNotExist: يستخدم شبكات الخصومة التوليدية (GANs) لإنشاء صور واقعية لأشخاص غير موجودين.
- Deepware Scanner: أداة لاكتشاف التزييف العميق تُحدّد المحتوى المُعدّل.
- DeepTrace: شركة أمن سيبراني تقدّم أدوات للكشف والتصدّي للتزييف العميق الخبيث.
التزييفات العميقة، مثل أي تكنولوجيا، تجمع بين إمكانات وفرص ومخاطر. ومع تحسّن تقنيات كشف التزييف العميق بجهود عمالقة مثل Microsoft ومؤسسات بحثية مثل MIT، يستمر سباق التسلّح ضد المعلومات المضللة.
