เทคโนโลยี Deepfake: แยกแยะความจริงจากเรื่องแต่ง

Deepfake คืออะไร? Deepfake เป็นผลผลิตของปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและเครือข่ายประสาทเทียม ที่ใช้ในการสร้างหรือ...

Deepfake คืออะไร?

Deepfake เป็นผลผลิตของปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและเครือข่ายประสาทเทียม ที่ใช้ในการสร้างหรือปรับเปลี่ยนเนื้อหาวิดีโอ เทคโนโลยีนี้สามารถสร้างเนื้อหาที่ดูสมจริงแต่เป็นของปลอมทั้งหมด โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะระบบที่เรียกว่า generative adversarial networks (GANs) Deepfake สามารถเปลี่ยนใบหน้า ซิงค์ปาก และการปรับแต่งอื่น ๆ ที่สามารถซ้อนทับการแสดงออกทางใบหน้าและเสียงของบุคคลหนึ่งไปยังอีกคนหนึ่งได้อย่างน่าเชื่อถือ

Deepfake ผิดกฎหมายหรือไม่?

ความถูกต้องตามกฎหมายของ deepfake ขึ้นอยู่กับการใช้งาน แม้ว่าเทคโนโลยีนี้จะไม่ผิดกฎหมายโดยตัวมันเอง แต่การใช้งานในทางที่ผิด เช่น การหลอกลวง การเผยแพร่ข้อมูลเท็จ หรือการแก้แค้นด้วยสื่อลามก อาจถูกดำเนินคดีได้ รัฐเช่นแคลิฟอร์เนียและเวอร์จิเนียได้ออกกฎหมายต่อต้านการใช้ deepfake ในทางที่เป็นอันตรายโดยเฉพาะในด้านการเลือกตั้ง สื่อลามก และข้อมูลเท็จ

ทำไม deepfake ถึงถูกแบน?

Deepfake ถูกแบนหรือจำกัดในหลายแพลตฟอร์มเนื่องจากความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลเท็จ ข่าวปลอม และศักยภาพในการก่อให้เกิดอันตราย หากใช้งานในทางที่ผิด deepfake สามารถแพร่กระจายข้อมูลเท็จ ปลอมแปลงบุคคลจริง หรือใช้ในการหลอกลวง ตัวอย่างเช่น วิดีโอ deepfake ของ Mark Zuckerberg, Donald Trump และ Barack Obama ได้เป็นข่าวใหญ่ ทำให้ผู้ชมเข้าใจผิดและเน้นย้ำถึงพลังของเทคโนโลยีในการบิดเบือนความจริง

สามารถใช้ deepfake ได้ฟรีหรือไม่?

ได้ มีหลายแพลตฟอร์มและแอปที่ให้เข้าถึงเทคโนโลยี deepfake ได้ฟรี อย่างไรก็ตาม เวอร์ชันฟรีอาจมีข้อจำกัดในด้านคุณสมบัติและความสามารถ จำเป็นต้องระมัดระวังการใช้งานในทางที่ผิดและปฏิบัติตามมาตรฐานจริยธรรม

Deepfake ถูกสร้างขึ้นอย่างไร?

Deepfake ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะ GANs (generative adversarial networks) กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับตัวเข้ารหัสที่บีบอัดภาพและตัวถอดรหัสที่คลายการบีบอัดเพื่อสร้างภาพใหม่ โดยใช้ชุดข้อมูลสองชุด เช่น ภาพถ่ายของคนสองคนที่แตกต่างกัน ตัวเข้ารหัสจะเรียนรู้การบีบอัดภาพจากทั้งสองชุด ขณะที่ตัวถอดรหัสที่ใช้ร่วมกันจะเรียนรู้การคลายการบีบอัด สิ่งนี้ทำให้สามารถสร้างภาพไฮบริดที่สลับคุณสมบัติระหว่างชุดข้อมูลได้

ความเสี่ยงของ deepfake คืออะไร?

Deepfake สามารถก่อให้เกิดภัยคุกคามหลายประการ:

1. ข้อมูลเท็จและข่าวปลอม: เนื้อหาที่ทำให้เข้าใจผิดสามารถแพร่กระจายบนโซเชียลมีเดีย ทำให้ความคิดเห็นของสาธารณชนเปลี่ยนแปลงได้
2. การหลอกลวง: อาชญากรสามารถสร้าง deepfake ที่น่าเชื่อถือเพื่อวัตถุประสงค์ในการฉ้อโกง
3. การแก้แค้นด้วยสื่อลามก: ผู้กระทำผิดสามารถซ้อนใบหน้าลงบนเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม
4. การบิดเบือนทางการเมือง: สามารถสร้างการรับรองหรือคำแถลงปลอมได้
5. การบิดเบือนในสื่อ: คนดังและบุคคลสาธารณะ เช่น Tom Cruise และนักแสดงฮอลลีวูด ถูกปลอมแปลง ทำให้เกิดความสับสนและอาจเกิดอันตรายได้

ความแตกต่างระหว่าง deepfake และภาพที่ถูกตัดต่อ?

ในขณะที่ภาพถ่ายสามารถถูกปรับแต่งดิจิทัลโดยใช้เครื่องมือเช่น Photoshop แต่ deepfake มุ่งเน้นไปที่วิดีโอโดยเฉพาะ โดยใช้ขั้นตอนวิธีขั้นสูงในการปรับแต่งหรือสร้างเนื้อหาวิดีโอ อย่างไรก็ตาม ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี ภาพ deepfake แบบคงที่ก็เริ่มปรากฏขึ้นเช่นกัน

กรณีการใช้งานยอดนิยมสำหรับ Deepfakes

Deepfakes ที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี AI สร้างสรรค์มีกรณีการใช้งานที่หลากหลาย ทั้งที่สร้างสรรค์และเป็นที่ถกเถียง กรณีการใช้งานยอดนิยมบางประการ ได้แก่:

1. ความบันเทิง: Deepfakes สามารถใช้ในภาพยนตร์ ความจริงเสมือน และวิดีโอเกมเพื่อสร้างตัวละครและฉากที่สมจริง
2. สื่อสารมวลชนและการศึกษา: สามารถจำลองสถานการณ์ที่ดูสมจริงเพื่อวัตถุประสงค์ทางการศึกษาหรือแม้กระทั่งสำหรับการสื่อสารมวลชนเชิงสืบสวน แม้ว่าการพิจารณาด้านจริยธรรมจะมีความสำคัญสูงสุดที่นี่
3. การฝึกอบรมองค์กร: การจำลองสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงต่าง ๆ สำหรับการฝึกอบรมพนักงานสามารถมีประสิทธิภาพและคุ้มค่ามากขึ้นด้วย deepfakes
4. การสังเคราะห์เสียง: Deepfakes ไม่จำกัดเฉพาะภาพเท่านั้น พวกเขาสามารถเลียนแบบเสียงสำหรับแอปพลิเคชันเช่นหนังสือเสียง พอดแคสต์ และเทคโนโลยีผู้ช่วยส่วนตัว
5. Deepfake as a Service: ขณะนี้มีแพลตฟอร์มต่าง ๆ ที่นำเสนอเครื่องมือสร้าง deepfake สำหรับการใช้งาน เช่น ข้อความวิดีโอส่วนบุคคล แต่สิ่งเหล่านี้มักจะมีลายน้ำเพื่อระบุว่าเนื้อหานั้นถูกสังเคราะห์

Deepfakes ในข่าว

อย่างไรก็ตาม Deepfake ถูกใช้ในทางที่ขัดแย้งเพื่อสร้างภาพและวิดีโอปลอม ทำให้เกิดคำถามทางจริยธรรมและกฎหมายที่ร้ายแรง พวกเขาถูกใช้ในการให้ข้อมูลผิด การหลอกลวง และการโจมตีส่วนบุคคล ในปี 2021 Deepfake ของนักการเมืองอเมริกันที่สร้างโดยรัสเซียถูกเผยแพร่อย่างกว้างขวาง ทำให้เกิดความตึงเครียดทางการเมืองและเป็นข่าวใหญ่ในสื่อหลักอย่าง CNN, The Guardian และ The Washington Post สื่อเหล่านี้มักจะตรวจสอบผลกระทบและการใช้ Deepfake ในสังคม รวมถึงวิธีที่พวกเขาสามารถใช้หรือถูกใช้ในทางที่ผิดในวงการการเมืองอเมริกัน

เนื้อหา Deepfake สามารถสร้างได้บนแพลตฟอร์มต่างๆ ในขณะที่ Deepfake คุณภาพสูงมักต้องการพลังการประมวลผลที่มากซึ่งมักมีในคอมพิวเตอร์ตั้งโต๊ะที่ใช้ระบบปฏิบัติการ Windows หรือ Mac แต่เวอร์ชันที่ง่ายกว่าสามารถทำได้บนอุปกรณ์ Android มีซอฟต์แวร์หลายตัวที่รองรับแต่ละแพลตฟอร์ม โดยบางตัวเพิ่มลายน้ำเพื่อระบุว่าเป็น Deepfake ทำให้การตรวจจับง่ายขึ้นเล็กน้อย

ด้วยผลกระทบของพวกเขา บทบาทของสื่ออย่าง CNN, The Guardian และ The Washington Post จึงมีความสำคัญในการให้ความรู้แก่สาธารณชนเกี่ยวกับการใช้ Deepfake อย่างรับผิดชอบและอันตรายที่อาจเกิดขึ้น โดยเฉพาะเมื่อใช้ในการสร้างภาพและวิดีโอที่หลอกลวงหรือปลอม

โดยสรุป Deepfake มีศักยภาพมหาศาลสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ แต่ก็มาพร้อมกับความเสี่ยงที่สำคัญ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องระมัดระวังและพิจารณาผลกระทบทางจริยธรรมเมื่อสำรวจเทคโนโลยีที่ทรงพลังนี้

8 ซอฟต์แวร์หรือแอป Deepfake ยอดนิยม:

1. DeepFaceLab: ใช้กันอย่างแพร่หลายในการสร้างวิดีโอ Deepfake โดยเฉพาะในชุมชนผู้ใช้ Reddit
2. FaceSwap: เครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่ให้แพลตฟอร์มสำหรับการสร้าง Deepfake
3. ZAO: แอปจากจีนที่ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วด้วยความสามารถในการสร้าง Deepfake ที่น่าเชื่อถือ
4. DeepArt: แปลงภาพในสไตล์ของงานศิลปะที่มีชื่อเสียงโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก
5. DeepDream: โครงการของ Google ที่เปลี่ยนภาพให้เป็นศิลปะในฝันโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม
6. ThisPersonDoesNotExist: ใช้ GANs เพื่อสร้างภาพที่เหมือนจริงของคนที่ไม่มีอยู่จริง
7. Deepware Scanner: เครื่องมือตรวจจับ Deepfake ที่ระบุเนื้อหาที่ถูกปรับแต่ง
8. DeepTrace: บริษัทความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ให้เครื่องมือในการตรวจจับและต่อสู้กับ Deepfake ที่เป็นอันตราย

Deepfake เช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่นๆ มาพร้อมกับศักยภาพและอันตราย เมื่อการตรวจจับ Deepfake พัฒนาขึ้นด้วยความพยายามจากยักษ์ใหญ่อย่าง Microsoft และสถาบันวิจัยอย่าง MIT การแข่งขันกับข้อมูลที่ผิดยังคงดำเนินต่อไป