Deepfake-teknologi: Skille mellom virkelighet og fiksjon

Hva er deepfakes? Deepfakes er et produkt av kunstig intelligens, spesielt maskinlæringsalgoritmer og nevrale nettverk, brukt til å lage eller...

Hva er deepfakes?

Deepfakes er et produkt av kunstig intelligens, spesielt maskinlæringsalgoritmer og nevrale nettverk, brukt til å lage eller endre videoinnhold. Denne teknologien muliggjør generering av realistisk utseende, men helt falskt innhold. Ved å bruke dyp læring, spesielt et system kjent som generative adversarial networks (GANs), tillater deepfakes ansiktsbytte, leppesynkronisering og andre manipulasjoner som kan overbevisende overføre ansiktsuttrykk og stemme fra en person til en annen.

Er en deepfake ulovlig?

Lovligheten av deepfake varierer avhengig av bruken. Selv om teknologien i seg selv ikke er iboende ulovlig, kan misbruk, spesielt for svindel, desinformasjon eller hevnporno, kriminaliseres. Stater som California og Virginia har vedtatt lover mot spesifikke ondsinnede bruksområder av deepfakes, spesielt innen valg, pornografi og feilinformasjon.

Hvorfor er deepfake forbudt?

Deepfakes har blitt forbudt eller begrenset på mange plattformer på grunn av risikoen forbundet med desinformasjon, falske nyheter og potensialet for skade. Misbrukt kan deepfakes spre feilinformasjon, etterligne ekte personer eller brukes i svindel. For eksempel har deepfake-videoer av Mark Zuckerberg, Donald Trump og Barack Obama skapt overskrifter, villedet seere og fremhevet teknologiens evne til å forvrenge virkeligheten.

Kan du bruke deepfake gratis?

Ja, flere plattformer og apper tilbyr gratis tilgang til deepfake-teknologi. Imidlertid kan gratisversjoner ha begrensninger når det gjelder funksjoner og muligheter. Det er viktig å være oppmerksom på misbruk og følge etiske standarder.

Hvordan lages en deepfake?

Deepfakes utnytter maskinlæring, spesielt GANs (generative adversarial networks). Prosessen involverer en encoder, som komprimerer et bilde, og en decoder, som dekomprimerer det for å generere et nytt. Ved å bruke to datasett, for eksempel bilder av to forskjellige personer, lærer encoderen å komprimere bilder fra begge settene mens en delt decoder lærer å dekomprimere dem. Dette muliggjør skapelsen av hybride bilder, som bytter funksjoner mellom datasettene.

Hva er risikoene ved deepfake?

Deepfakes kan utgjøre mange trusler:

1. Desinformasjon og falske nyheter: Villedende innhold kan spres på sosiale medier, manipulere offentlig opinion.
2. Svindel: Kriminelle kan lage overbevisende deepfakes for bedrageriske formål.
3. Hevnporno: Ondsinnede aktører kan overføre ansikter til eksplisitt innhold.
4. Politisk manipulasjon: Falske godkjenninger eller uttalelser kan opprettes.
5. Feilrepresentasjon i media: Kjendiser og offentlige personer, som Tom Cruise og Hollywood-skuespillere, har blitt etterlignet, noe som forårsaker forvirring og potensiell skade.

Forskjellen mellom en deepfake og et photoshoppet bilde?

Mens bilder kan manipuleres digitalt ved hjelp av verktøy som Photoshop, retter deepfakes seg spesifikt mot videoer, ved å bruke avanserte algoritmer for å manipulere eller generere videoinnhold. Imidlertid, med teknologiens fremgang, dukker også statiske deepfake-bilder opp.

Topp bruksområder for deepfakes

Deepfakes, drevet av generativ AI-teknologi, har en rekke bruksområder—både konstruktive og kontroversielle. Noen av de viktigste bruksområdene inkluderer:

1. Underholdning: Deepfakes kan brukes i filmproduksjon, virtuell virkelighet og videospill for å skape livaktige karakterer og scener.
2. Journalistikk og utdanning: Autentisk utseende scenarier kan simuleres for utdanningsformål eller til og med for undersøkende journalistikk, selv om etiske hensyn er avgjørende her.
3. Bedriftstrening: Simulering av ulike virkelige scenarier for opplæring av ansatte kan være betydelig mer effektivt og kostnadseffektivt med deepfakes.
4. Stemmessyntese: Deepfakes er ikke begrenset til visuelle elementer; de kan etterligne stemmer for applikasjoner som lydbøker, podkaster og personlig assistent-teknologi.
5. Deepfake som en tjeneste: Ulike plattformer tilbyr nå verktøy for å lage deepfakes for bruk som personlige videomeldinger, men disse inkluderer ofte vannmerker for å indikere at innholdet er syntetisert.

Deepfakes i nyhetene

Imidlertid har deepfakes blitt kontroversielt brukt til å lage falske bilder og videoinnhold, noe som reiser alvorlige etiske og juridiske spørsmål. De har blitt brukt til desinformasjon, svindel og personlige angrep. I 2021 ble en russisk deepfake av en amerikansk politiker mye sirkulert, noe som forårsaket politiske spenninger og skapte overskrifter i store nyhetsmedier som CNN, The Guardian og The Washington Post. Disse mediene undersøker ofte implikasjonene og bruken av deepfakes i samfunnet, inkludert hvordan de kan brukes eller misbrukes i amerikansk politikk.

Deepfake-innhold kan faktisk opprettes på ulike plattformer. Mens deepfakes av høy kvalitet vanligvis krever betydelig datakraft som ofte er tilgjengelig i stasjonære oppsett som kjører Windows- eller Mac-operativsystemer, kan mer forenklede versjoner også lages på Android-enheter. Det finnes ulike programvarepakker som passer til hver plattform, hvor noen legger til vannmerker for å markere innholdet som en deepfake, noe som gjør det litt lettere å oppdage.

Gitt deres innvirkning, blir rollen til mediehus som CNN, The Guardian og The Washington Post kritisk i å utdanne publikum om ansvarlig bruk av deepfakes og de potensielle farene de utgjør, spesielt når de brukes til å lage villedende eller falske bilder og videoer.

Oppsummert har deepfakes enormt potensial for ulike bransjer, men kommer med betydelige risikoer. Derfor er det viktig å trå varsomt og vurdere etiske implikasjoner når man utforsker denne kraftige teknologien.

Topp 8 Deepfake-programvare eller apper:

1. DeepFaceLab: Mye brukt til å lage deepfake-videoer, spesielt populær blant Reddit-brukere.
2. FaceSwap: Et åpen kildekode-verktøy som gir en plattform for å lage deepfakes.
3. ZAO: En kinesisk app som raskt ble populær for sine overbevisende deepfake-egenskaper.
4. DeepArt: Forvandler bilder i stilen til kjente kunstverk ved hjelp av dyp læring.
5. DeepDream: Et Google-prosjekt som gjør bilder om til drømmelignende kunst ved hjelp av nevrale nettverk.
6. ThisPersonDoesNotExist: Bruker GANs til å lage livaktige bilder av ikke-eksisterende personer.
7. Deepware Scanner: Et deepfake-deteksjonsverktøy som identifiserer manipulert innhold.
8. DeepTrace: Et cybersikkerhetsfirma som tilbyr verktøy for å oppdage og bekjempe ondsinnede deepfakes.

Deepfakes, som med all teknologi, kommer med potensial og fare. Etter hvert som deepfake-deteksjon forbedres med innsats fra giganter som Microsoft og forskningsinstitusjoner som MIT, fortsetter kappløpet mot desinformasjon.