اكتشف تكنولوجيا وتطبيقات ومخاوف أخلاقيات التزييف العميق، من الترفيه إلى التضليل. تعلم حلول الكشف والذكاء الاصطناعي.
تمثل تقنية Deepfakes فئة متطورة من الوسائط الاصطناعية حيث يتم استبدال ملامح شخص ما - بما في ذلك وجهه وصوته وتعبيراته - بشكل واقعي بملامح شخص آخر. تستفيد هذه التكنولوجيا من خوارزميات التعلم العميق المتقدمة لتحليل وإعادة بناء البيانات المرئية والمسموعة بدقة عالية. على الرغم من ارتباطها غالبًا بالفيديوهات الفيروسية أو الترفيه، تمثل الآليات الأساسية علامة فارقة مهمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يدل على قدرة الشبكات العصبية على فهم السمات البيولوجية المعقدة والتلاعب بها.
يعتمد إنشاء التزييفات العميقة في الغالب على بنية محددة تُعرف باسم شبكات الخصومة التوليدية (GANs). تتكون شبكة GAN من شبكتين عصبيتين متنافستين عصبيتين متنافستين: مولّد ومميّز. يقوم المولّد بإنشاء المحتوى المزيف، بينما يقوم المميّز بتقييمه مقارنةً بالبيانات الحقيقية، محاولًا اكتشاف التزييف. من خلال هذه العملية العدائية، يتحسن النموذج بشكل متكرر حتى تصبح الوسائط المولدة لا يمكن تمييزها عن الواقع بواسطة المميّز.
هناك نهج شائع آخر يتضمن استخدام أجهزة التشفير التلقائي، والتي تُستخدم لضغط ملامح الوجه في مساحة كامنة ثم إعادة بنائها. من خلال تبديل جزء فك التشفير من الشبكة، يمكن للنظام إعادة بناء وجه الفرد المصدر على حركات الهدف. قبل إجراء أي تبديل، يجب على النظام تحديد الوجه في الفيديو المصدر. غالبًا ما تستخدم خطوة المعالجة المسبقة هذه نماذج الكشف عن الكائنات في الوقت الفعلي مثل Ultralytics لتحديد موقع track الشخص track بدقة عالية.
في حين أن التزييف العميق كثيرًا ما يُناقش في سياق المعلومات المضللة، إلا أن لها تطبيقات تحويلية في الصناعات المشروعة.
لإنشاء تزييف عميق، تتمثل الخطوة التقنية الأولى دائمًا في الكشف عن الوجه أو الشخص داخل إطار فيديو من أجل
تحديد منطقة الاهتمام. الخطوة التالية Python يوضح الكود كيفية
بدء هذا الكشف باستخدام ultralytics المكتبة.
from ultralytics import YOLO
# Load the official YOLO26 model (latest generation) for object detection
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference to locate persons (class 0) in an image
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Output the detected bounding boxes for further processing
for result in results:
print(f"Detected {len(result.boxes)} objects in the frame.")
يثير انتشار التزييف العميق أسئلة مهمة فيما يتعلق بـ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي. وقد أدى احتمال إساءة استخدامها في نشر المعلومات السياسية المضللة أو إنشاء مواد صريحة غير توافقية أدت إلى المطالبة بأنظمة كشف قوية قوية. يعمل الباحثون على تطوير تدابير مضادة تحلل العلامات الأمنية البيومترية مثل أنماط الوميض غير المنتظمة أو الكشف عن النبضات الناتجة عن الاختلافات الدقيقة في لون البشرة، لتحديد الوسائط.
لقد حفزت منظمات مثل تحدي الكشف عن التزييف العميق الابتكار في خوارزميات الطب الشرعي. نظرًا لأن نماذج التوليد أصبحت أكثر كفاءة - مع توقع البنى المستقبلية مثل مثل YOLO26 التي تهدف إلى المعالجة في الوقت الحقيقي، من النهاية إلى النهاية من البداية إلى النهاية - يجب أن تتطور أدوات الكشف في الوقت الفعلي بالتوازي للحفاظ على الثقة في الوسائط الرقمية.
من المهم التمييز بين التزييف العميق والمصطلحات المماثلة في مجال الذكاء الاصطناعي:
