تشهد عمليات التزييف العميق زيادة في الإنتاج، مما يؤدي إلى المزيد من المعلومات المضللة والخاطئة على منصات التواصل الاجتماعي. كما تزيد الوسائط المتعددة المُولدة بالذكاء الاصطناعي من صعوبة فصل الحقيقة عن الخيال.
ويسعى الجناة الذين يقفون وراء التزييف العميق إلى التأثير السلبي على المعرفة العامة أثناء الانتخابات، وتضليل الناس بشأن الأزمات وغيرها من الأمور.
فعلى سبيل المثال، انتشرت الصور المُولدة بالذكاء الاصطناعي لانفجار في البنتاجون الأميركي في مايو/أيار، وفي مارس/آذار، انتشرت صور مزيفة مُولدة بالذكاء الاصطناعي لاحتجاز الرئيس الأميركي السابق دونالد ترامب وصور للبابا فرانسيس مرتديًا معطفًا منتفخًا، بشكلٍ واسع النطاق على منصات التواصل الاجتماعي. وأثناء الانتخابات العامة في نيجيريا العام الحالي، انتشر على الإنترنت مقطع صوتي تم التلاعب به يزعم أنّ المرشح الرئاسي أتيكو أبو بكر، ونائبه الدكتور إيفيني أوكوا، وحاكم ولاية سوكوتو، أمينو تامبوال، يخططون لتزوير الأصوات.
ويرى الباحث في Dubawa، والزميل في الأكاديمية الأفريقية للاستقصائيات المستخدمة للمصادر المفتوحة، سيلاس جوناثان، أنّ التزييف العميق أثار بلا شك أسئلة ومخاوف مهمة بالنسبة لوسائل الإعلام. وقال الصحفي الغاني ومدقق المعلومات في Dubawa Ghana، جيفري نيابور، إنّه كلما نجح المضللون في نشر التزييف العميق فقدت وسائل الإعلام مصداقيتها إذ يصبح الجماهير أقل قدرة على تحديد الحقيقة من الكذب.
ومع ذلك، يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون المشكلة والحل معًا.
ونقدم إليكم مجموعة أدوات بإمكان الصحفيين استخدمها لمكافحة التزييف العميق:
الشبكات العصبية العميقة
يُعد TensorFlow وPyTorch مثالين لأدوات مجانية تستخدم الشبكات العصبية العميقة لاكتشاف التزييف العميق، ويمكن استخدامهما لتحليل الصور والفيديوهات والإشارات الصوتية لكشف علامات التلاعب. وكل ما على المستخدمين فعله هو تحميل أمثلة لوسائط حقيقية ومزيفة لتدريب نموذج الكشف على التمييز بين الأمرين.
وأوضح جوناثان أنّ "هذه الشبكات بإمكانها التعلم من كميات هائلة من البيانات لتحديد التناقضات في تعبير الوجه أو الحركات أو أنماط الكلام التي قد تشير إلى وجود التزييف العميق"، مضيفًا "ويمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي لتحليل ورصد أنماط في الفيديوهات أو الصور لتحديد ما إذا تم التلاعب بها أو توليدها بواسطة تقنيات التزييف العميق".
Deepware
إن Deepware تكنولوجيا مفتوحة المصدر مخصصة بشكل أساسي لاكتشاف الفيديوهات المُولدة بالذكاء الاصطناعي، ويوجد على الموقع الإلكتروني ماسح ضوئي يُمكن تحميل الفيديوهات عليه لمعرفة ما إذا تم التلاعب بها اصطناعيًا.
وعلى غرار كاشفات التزييف العميق الأخرى، تبحث نماذج Deepware على علامات على التلاعب في وجه الإنسان، ويكمن وجه القصور الرئيسي للأداة في عجزها عن رصد تقنيات تبديل الأصوات التي تشكل خطورة أكبر من تبديل الوجوه.
وقال المحرر العام في TheCable، مايوا تيجاني، إنّ "النتيجة ليست دائمًا دقيقة 100٪، وفي بعض الأوقات يكون الأمر ميسرًا بناء على مدى جودة التزييف، واللغة المستخدمة فيه، والقليل من العوامل الأخرى".
Sensity
يتخصص Sensity في رصد التزييف العميق والتعرف على الصور المُولدة بالذكاء الاصطناعي، ويُمكن استخدام نماذج التعلم الآلي المتطورة لتحليل الإشارات البصرية والسياقية لتحديد الصور المُولدة بالذكاء الاصطناعي.
الأداة ليست مجانية، ويتم تحديد الرسوم بناء على الاستخدام الشهري ومجالات الاهتمام الفردية.
Hive
باستطاعة مدققي المعلومات المستقلين ومستخدمي الإنترنت استخدام Hive للمسح السريع للنصوص والصور الرقمية للتحقق من صحتها. وللتحقق من صحة صورة، يُحمل المستخدمون ملفًا على صفحة رصد المحتوى المُولد بالذكاء الاصطناعي لمعالجته سريعًا.
وهناك أيضًا ملحق كروم لأداة الكشف Hive AI، والذي يُمكن إضافته لجهاز الكومبيوتر، ويسمح للمستخدمين برصد النصوص والصور المُولدة بالذكاء الاصطناعي عبر المتصفح مجانًا.
Illuminarty
يتيح Illuminarty أيضًا القدرة على كشف الصور والنصوص المُولدة بالذكاء الاصطناعي، وتتضمن النسخة المجانية خدمات أساسية، بينما توفر خطط الأداة المميزة المزيد من المهام.
ويُمكن للمستخدمين عن طريق هذه الأداة تحديد مكان التلاعب في الصورة المزيفة، ومن أي نموذج للذكاء الاصطناعي تم توليدها، كما يمكنها أيضًا تقييم مدى احتمالية توليد صورة بالذكاء الاصطناعي.
وباستطاعة جميع هذه الأدوات مساعدة المستخدمين في تحديد ومكافحة التزييف العميق، ولكنّها ليست دقيقة في كثير من الأحيان. وشرح جوناثان أنّ هناك دائمًا خطر الإيجابيات أو السلبيات الكاذبة، إذ قد يتم تصنيف محتوى مشروع بالخطأ على أنّه تزييف عميق أو العكس.
وفي النهاية، يستطيع الصحفيون ومدققو المعلومات المستقلون كشف التزييف العميق من خلال مراقبة المحتوى بشكل نقدي، إذ ليست جميع الصور والفيديوهات المُولدة بالذكاء الاصطناعي مثالية بدرجة رائعة، ولا يزال بالإمكان اكتشاف الكثير منها من خلال النظر إليها بعناية.
الصورة حاصلة على رخصة الاستخدام على أنسبلاش بواسطة ستيف جونسون.
إقرأوا المزيد من المقالات لـ
