كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للتزييف العميق؟

يتم تسليط الضوء على 'كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للتزييف العميق؟' بواسطة BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطه بالبنية التحتية للإنترنت أو الحوكمة أو التبعيات التشغيلية أو وضوح السوق.

• يستخدم الذكاء الاصطناعي للتزييف العميق خوارزميات متقدمة لإنشاء محتوى مزيف مقنع، مما يمثل معجزات تكنولوجية وتهديدات محتملة. وهذا يثير السؤال حول كيفية عمل الذكاء الاصطناعي للتزييف العميق.
• لا يزال وضعه القانوني غامضًا، حيث لا يوجد سوى عدد قليل من الولايات التي لديها لوائح محددة.
• على الرغم من وضعها القانوني، تشكل التزييفات العميقة مخاطر كبيرة تشمل الابتزاز والتلاعب السياسي والاحتيال، مما يسلط الضوء على الحاجة الملحة لتشريعات شاملة ووعي.

يشير الذكاء الاصطناعي للتزييف العميق إلى شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي يصنع صورًا وصوتًا وفيديو مزيفة مقنعة. من خلال دمج "التعلم العميق" و"المزيف"، فإنه يجمع بين التكنولوجيا والمحتوى الخادع الذي يولده. يستبدل التزييف العميق الأفراد في المحتوى الحالي أو يصنع سيناريوهات جديدة تمامًا، تصور أفعالًا أو كلمات لم تحدث أبدًا. يكمن الخطر الرئيسي للتزييف العميق في قدرته على نشر معلومات خادعة تبدو أصلية. الآن دعنا نستكشف كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للتزييف العميق.

اقرأ أيضًا:ما هو مولد الصوت بالذكاء الاصطناعي الذي يستخدمه الجميع؟

اقرأ أيضًا:الذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة الأدوية

ما هو الذكاء الاصطناعي للتزييف العميق؟

الذكاء الاصطناعي للتزييف العميق هو نوع من الذكاء الاصطناعي يُستخدم لتصنيع صور وصوت وفيديو مزيفة مقنعة. فهو يجمع بين التعلم العميق والتزوير، مما يحول المحتوى المصدر الحالي أو يولد سيناريوهات جديدة تمامًا. يشمل مصطلح "التزييف العميق" كلاً من التكنولوجيا والمحتوى المزيف الناتج، ويدمج مفاهيم التعلم العميق والتزوير.

غالبًا ما تتضمن هذه التزييفات العميقة تغيير المحتوى الحالي، مثل استبدال شخص بآخر، أو إنشاء محتوى جديد تمامًا يصور أفرادًا يقومون بأفعال أو أقوال لم يفعلوها أبدًا. ومن الجدير بالذكر أن التزييفات العميقة تشكل خطرًا كبيرًا بسبب قدرتها على نشر معلومات كاذبة تحت غطاء مصادر موثوقة. على سبيل المثال، في عام 2022، ظهر فيديو مزيف يظهر الرئيس الأوكرانيفولوديمير زيلينسكيوهو يصدر أمر استسلام لقواته.

أثيرت مخاوف بشأن إساءة استخدام التزييفات العميقة في الانتخابات والدعاية، مما يسلط الضوء على التهديدات الخطيرة التي تشكلها. ومع ذلك، من المهم الاعتراف بأن التزييفات العميقة تخدم أيضًا أغراضًا مشروعة في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك ألعاب الفيديو والترفيه وخدمة العملاء، مثل تحويل المكالمات وخدمات الاستقبال.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للتزييف العميق؟

تستخدم تقنية التزييف العميق خوارزميتين رئيسيتين، هما المولد والمميز، لإنتاج المحتوى المزيف وتحسينه. في البداية، يقوم المولد ببناء مجموعة بيانات بناءً على المخرجات المرغوبة، مما يولد المحتوى الرقمي المزيف الأولي. بعد ذلك، يقوم المميز بتقييم صحة المحتوى الأولي، ويميز بين الواقعية والاصطناعية. من خلال العمليات التكرارية، يحسن المولد قدرته على إنتاج محتوى مقنع، بينما يعزز المميز كفاءته في اكتشاف العيوب ليصححها المولد.

يشكل هذا المزيج من خوارزميات المولد والمميز شبكة خصومة توليدية (GAN). تستخدم شبكات GAN تقنيات التعلم العميق لتحديد الأنماط في الصور الأصلية، والاستفادة من هذه الأنماط لتوليد محتوى اصطناعي. على سبيل المثال، في إنشاء صورة مزيفة عميقة، تفحص شبكة GAN صورًا مختلفة للموضوع من زوايا مختلفة لالتقاط تفاصيل ووجهات نظر شاملة. وبالمثل، في تطوير فيديو مزيف عميق، تحلل شبكة GAN محتوى الفيديو من وجهات نظر متعددة، إلى جانب التدقيق في الإشارات السلوكية والحركات وأنماط الكلام. بعد ذلك، تخضع هذه البيانات لتقييمات متعددة من قبل المميز لتحسين واقعية المخرجات النهائية.

عادةً ما يتم إنتاج مقاطع الفيديو المزيفة العميقة من خلال إحدى طريقتين. أولاً، قد تستخدم فيديو أصليًا يظهر فيه الشخص المستهدف، مع التلاعب بالمحتوى لتصوير أفعال أو تصريحات لم يقم بها الشخص فعليًا. بدلاً من ذلك، قد تتضمن مقاطع الفيديو المزيفة العميقة استبدال وجه الشخص المستهدف بوجه شخص آخر في لقطات الفيديو، وهو ما يُعرف عادةً باسم استبدال الوجه.

هناك طرق متنوعة تستخدم في إنشاء التزييفات العميقة

استخدام مقاطع الفيديو المصدر: يقوم المشفر التلقائي للتزييف العميق، المدعوم بالشبكات العصبية، بفحص مقاطع الفيديو المصدر لفهم السمات المهمة للهدف، مثل تعابير الوجه ولغة الجسد. ثم يدمج هذه السمات في الفيديو الأصلي باستخدام نظام التشفير-فك التشفير.
إنشاء التزييفات الصوتية العميقة: تتضمن التزييفات الصوتية العميقة شبكة GAN تقلد صوت الشخص، وبناء نموذج بناءً على الأنماط الصوتية، والاستفادة منه للتلاعب بالصوت لقول أي شيء مرغوب فيه. غالبًا ما يتم تبني هذه التقنية في تطوير ألعاب الفيديو.
مزامنة الشفاه: طريقة أخرى شائعة في إنشاء التزييف العميق هي مزامنة الشفاه، حيث تقوم التكنولوجيا بمحاذاة تسجيل صوتي مع الفيديو المقابل، مما يخلق وهمًا بأن الشخص الموجود في الفيديو يتحدث الكلمات المسجلة. إذا كان الصوت نفسه مزيفًا، فإنه يضيف طبقة إضافية من الخداع. يتم تسهيل هذا النهج بواسطة الشبكات العصبية المتكررة.

التكنولوجيا المطلوبة لتطوير التزييفات العميقة

يتم تسهيل صعود تقنية التزييف العميق من خلال التقدم في العديد من التقنيات الرئيسية:

تشكل الشبكات العصبية لشبكات GAN العمود الفقري لتطوير التزييف العميق، حيث تستخدم خوارزميات المولد والمميز.

الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)تحلل أنماط البيانات البصرية، وهي ضرورية لمهام مثل التعرف على الوجه وتتبع الحركة.

أجهزة التشفير التلقائي، وهي تقنية شبكة عصبية أخرى، تحدد السمات ذات الصلة بالهدف، مثل تعابير الوجه وحركات الجسم، وتنقلها إلى الفيديو المصدر.

تولد خوارزمياتمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)صوتًا مزيفًا عميقًا من خلال تحليل سمات الكلام وتوليد النص المقابل.

توفر الحوسبة عالية الأداء القوة الحسابية الكبيرة الضرورية لإنشاء التزييف العميق.

وفقًا لتقرير وزارة الأمن الداخلي الأمريكية حول "التهديد المتزايد للهويات المزيفة العميقة"، تتيح العديد من الأدوات التوليد السريع للتزييفات العميقة، بما في ذلك Deep Art Effects وDeepswap وDeep Video Portraits وFaceApp وFaceMagic وMyHeritage وWav2Lip وWombo وZao.

تخدم التزييفات العميقة أغراضًا متنوعة

الفن: يُستخدم لإنشاء موسيقى جديدة عن طريق إعادة مزج أعمال فنان موجودة.

الابتزاز والإضرار بالسمعة: يتضمن وضع الهدف في سيناريوهات مساومة، مثل الأنشطة غير المشروعة أو الأفعال الفاضحة، لابتزازه أو تشويه سمعته.

خدمات الرد على المكالمات: تقديم ردود مخصصة لخدمات تحويل المكالمات وخدمات الاستقبال.

دعم العملاء عبر الهاتف: استخدام أصوات مزيفة للمهام الروتينية مثل الاستفسارات عن الحسابات أو الشكاوى.

الترفيه: يُستخدم في الأفلام والألعاب للتلاعب بأصوات الممثلين أو إنشاء محتوى ساخر ومحاكاة ساخرة.

أدلة كاذبة: تصنيع صور أو صوت مضلل للتأثير على الإجراءات القانونية.

الاحتيال: انتحال شخصية الأفراد للحصول على معلومات حساسة أو وصول.

المعلومات المضللة والتلاعب السياسي: نشر أخبار مزيفة للتأثير على الرأي العام أو إثارة البلبلة.

التلاعب بالأسهم: إنشاء مواد مزيفة للتأثير على أسعار الأسهم.

المراسلة النصية: استخدام مستقبلي محتمل لتكرار أنماط المراسلة النصية للمستخدمين، وفقًا لتقرير وزارة الأمن الداخلي الأمريكية حول الهويات المزيفة العميقة.

هل التزييفات العميقة مسموح بها قانونًا؟

التزييفات العميقة بشكل عام ضمن الحدود القانونية، مما يشكل تحديات لإنفاذ القانون بسبب تهديداتها المحتملة. تصبح غير قانونية عندما تنتهك القوانين الحالية مثل استغلال الأطفال أو التشهير أو خطاب الكراهية.

ثلاث ولايات فقط لديها تشريعات محددة بشأن التزييفات العميقة. تكساس تحظر التزييفات العميقة التي تؤثر على الانتخابات، وفيرجينيا تحظر نشر المواد الإباحية المزيفة العميقة، وكاليفورنيا تقيد التزييفات العميقة السياسية بالقرب من الانتخابات والمواد الإباحية المزيفة العميقة غير التوافقية.

ينبع غياب القوانين الشاملة من عدم الإلمام الواسع بتقنية التزييف العميق وآثارها، مما يترك الضحايا إلى حد كبير دون حماية.

ما هي المخاطر المرتبطة بالتزييفات العميقة؟

على الرغم من وضعها القانوني، تشكل التزييفات العميقة مخاطر كبيرة:

إنها تمكن الابتزاز والإضرار بالسمعة من خلال وضع الأهداف في سيناريوهات مساومة.

إنها تسهل المعلومات المضللة السياسية، التي تستغلها جهات فاعلة من الدول لأغراض خبيثة.

إنها تساهم في التدخل في الانتخابات من خلال إنشاء مقاطع فيديو مزيفة للمرشحين.

يتم استخدامها للتلاعب بالأسهم، والتأثير على أسعار السوق من خلال محتوى مزور.

تغذي الاحتيال من خلال انتحال شخصية الأفراد للوصول إلى البيانات المالية والشخصية.