تزييف عميق

التزييف العميق هو نوع من الوسائط الاصطناعية حيث يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لإنشاء أو تغيير محتوى الفيديو أو الصوت، مما يجعل الأمر يبدو كما لو أن شخصًا ما يقول أو يفعل شيئًا لم يفعله في الواقع. يتم تحقيق ذلك من خلال تدريب نماذج التعلّم العميق، مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs)، على مجموعات بيانات كبيرة من الصور أو مقاطع الفيديو أو التسجيلات الصوتية. تتعلم هذه النماذج أنماط وميزات وجه الشخص المستهدف وصوته وسلوكياته، مما يسمح لها بتوليد محتوى مزيف واقعي ومقنع للغاية. يمكن أن يتراوح التزييف العميق بين الترفيه غير المؤذي والمعلومات المضللة الخبيثة، مما يشكل تحديات كبيرة للثقة والمصداقية في العصر الرقمي.

التكنولوجيا وراء التزييف العميق

يعتمد إنشاء التزييف العميق على تقنيات التعلُّم العميق المتقدمة (DL) ، والتي تتضمن في المقام الأول أجهزة الترميز التلقائي وشبكات GAN. أجهزة التشفير التلقائي هي شبكات عصبية مصممة لضغط البيانات المدخلة ثم إعادة بنائها. في سياق التزييف العميق، يتعلم المُشَفِّر التلقائي ترميز ملامح وجه الشخص في تمثيل مضغوط ثم فك تشفيرها مرة أخرى إلى صورة. من خلال تدريب أجهزة فك تشفير منفصلة لأفراد مختلفين، يصبح من الممكن تبديل الوجوه في مقاطع الفيديو.

من ناحية أخرى، تتكون شبكات الشبكة العصبونية العالمية من شبكتين عصبيتين: مولد ومميّز. يقوم المولد بإنشاء محتوى اصطناعي، مثل الصور أو مقاطع الفيديو، بينما يحاول المُميّز التمييز بين المحتوى الحقيقي والمزيف. من خلال عملية تكرارية، يُحسّن المولّد قدرته على إنشاء محتوى مزيف واقعي، بينما يصبح المُميّز أفضل في اكتشافها. تؤدي عملية التدريب العدائية هذه إلى إنتاج محتوى مزيف عميق مقنع بشكل متزايد.

تطبيقات التزييف العميق

للتزييف العميق مجموعة واسعة من التطبيقات، الإيجابية والسلبية على حد سواء. وتشمل بعض الأمثلة البارزة ما يلي:

الترفيه

يمكن استخدام تقنية التزييف العميق في صناعة الترفيه لخلق مؤثرات خاصة واقعية، مثل إلغاء شيخوخة الممثلين أو إدراجهم في مشاهد لم يكونوا فيها بالفعل. على سبيل المثال، استُخدمت تقنية الديب فيك لإحياء الممثلين المتوفين رقمياً في الأفلام، مما يسمح لهم بالظهور في مشاهد جديدة.

التعليم والتدريب

يمكن استخدام تقنية Deepfakes لإنشاء عمليات محاكاة واقعية لأغراض التدريب، مثل طلاب الطب الذين يمارسون العمليات الجراحية على مرضى افتراضيين أو الطيارين الذين يتدربون على أجهزة محاكاة الطيران. كما يمكن استخدامها لإنشاء شخصيات أو أحداث تاريخية، مما يوفر تجارب تعليمية غامرة.

الاستخدام الخبيث

أحد أكثر تطبيقات التزييف العميق إثارة للقلق هو استخدامها في إنشاء ونشر المعلومات المضللة. يمكن استخدام برامج التزييف العميق لإنشاء مقاطع فيديو مزيفة لسياسيين أو مشاهير أو شخصيات عامة أخرى، مما يجعلهم يظهرون وكأنهم يقولون أو يفعلون أشياء يمكن أن تضر بسمعتهم أو تؤثر على الرأي العام. يمكن مشاركة مقاطع الفيديو المزيفة هذه بسهولة على منصات وسائل التواصل الاجتماعي، مما قد يصل إلى جمهور كبير ويسبب ضررًا كبيرًا.

الاحتيال وسرقة الهوية

يمكن استخدام التزييف العميق لإنشاء تسجيلات صوتية أو فيديو مزيفة بغرض الاحتيال أو سرقة الهوية. على سبيل المثال، يمكن استخدام تسجيل صوتي مزيف لصوت مدير تنفيذي لتخويل معاملات احتيالية، أو يمكن استخدام فيديو مزيف لانتحال شخصية شخص ما لأغراض خبيثة.

الكشف والتخفيف من المخاطر

مع ازدياد تعقيد عمليات التزييف العميق، يصبح اكتشافها أكثر صعوبة. يعمل الباحثون على تطوير تقنيات مختلفة لتحديد التزييف العميق، مثل تحليل التناقضات في الإضاءة أو الظلال أو حركات الوجه. كما يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) دوراً في جعل نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وأسهل في التدقيق، مما قد يساعد في اكتشاف المحتوى المتلاعب به.

ومع ذلك، فإن الحل الشامل يتطلب نهجًا متعدد الأوجه يشمل التطورات التكنولوجية والتثقيف الإعلامي وربما الأطر القانونية. على سبيل المثال، يعد أمن البيانات وخصوصية البيانات أمرًا بالغ الأهمية لحماية الأفراد من أن يصبحوا أهدافًا لهجمات التزييف العميق.

الاعتبارات الأخلاقية

يثير ظهور التزييف العميق مخاوف أخلاقية كبيرة. إذ يمكن استخدام التزييف العميق للتلاعب بالرأي العام، والإضرار بالسمعة، وتقويض الثقة في وسائل الإعلام والمؤسسات. ومن الأهمية بمكان وضع مبادئ توجيهية أخلاقية وممارسات فضلى لإنشاء الوسائط الاصطناعية واستخدامها. ويشمل ذلك تعزيز الشفافية، والحصول على الموافقة عند استخدام صورة شخص ما، وضمان عدم استخدام التزييف العميق لأغراض خبيثة. تلعب أخلاقيات الذكاء الاصطناعي دوراً حاسماً في توجيه التطوير والنشر المسؤول لتكنولوجيا التزييف العميق. ومن الضروري أيضاً توعية الجمهور ومحو الأمية الإعلامية لمساعدة الأفراد على التقييم النقدي لمصداقية المحتوى الرقمي وتحديد التزييف العميق المحتمل.

التزييف العميق مقابل المحتويات الأخرى التي ينشئها الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن التزييف العميق هو نوع محدد من المحتوى المولّد بالذكاء الاصطناعي، إلا أنه يختلف عن الأشكال الأخرى من الوسائط الاصطناعية. على سبيل المثال، يمكن لنماذج توليد النصوص مثل GPT-3 و GPT-4 إنشاء نصوص واقعية ولكنها لا تنطوي على التلاعب بالمحتوى المرئي أو الصوتي. وبالمثل، يمكن لنماذج تحويل النص إلى صورة توليد صور بناءً على أوصاف نصية ولكنها لا تنطوي عادةً على تركيب صورة شخص على شخص آخر. تنطوي عمليات التزييف العميق على وجه التحديد على التلاعب بمحتوى الفيديو أو الصوت لخلق وهم بأن شخصًا ما قال أو فعل شيئًا لم يقله.

لمزيد من المعلومات حول الموضوعات ذات الصلة، يمكنك استكشاف الموارد المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التوليدي وشبكات GAN والبيانات التركيبية. يمكنك أيضًا الاطلاع على أحدث التطورات في مجال الرؤية الحاسوبية من Ultralytics ، بما في ذلك Ultralytics YOLO النماذج، على الموقع الإلكترونيUltralytics .