Hva er Deepfakes og hvorfor er de så farlige?

Hvordan

AvMichael Bryant

Sist oppdatert den1. september 2021

En gang stort sett begrenset til pornografi, dukker det nå opp dype forfalskninger overalt. Mer bekymringsfullt: teknologien bak den blir bedre for hvert år, noe som kan ha store implikasjoner i årene som kommer.

Innrømmet Mark Zuckerberg virkelig det å ha stjålet data fra milliarder mennesker? Kalte Barack Obama Donald Trump "en fullstendig dipshit?"Hver av disse videolinkene er et eksempel på en deepfake, en farlig form for kunstig teknologi som gjør det mulig å putte ord i noens munn eller et annet ansikt på en annen persons kropp. Det er også "stemmeskinn" og "stemmekloner", som gjør at pranksters kan etterligne stemmen.

Når vi diskuterer deepfakes, er det to spørsmål som er verdt å svare på. For det første, hva som gjør dem, og for det andre, hvorfor har de i økende grad blitt så effektive. Så la oss ta en titt.

Deepfakes: Så, hva er problemet?

Ingen tvil om at noen deepfakes er morsomme - når du først er inne på vitsen. Tenk for eksempel at den 44. presidenten i USA virkelig offentlig kalte den 45. et dårlig navn eller at den opprinnelige Wonder Woman, Lynda Carter, ble på en eller annen måte plassert inn i de nyere filmene som faktisk spilte Gal Gadot.

Etter hvert som deepfakes blir bedre, kan det dessverre oppstå problemer og forårsake betydelige problemer. For eksempel kan politiske motstandere lage falske videoer som viser motstanderne i kompromissposisjoner. På den måten kan de endre valgresultatet. I et mer farlig eksempel, tenk deg at den nåværende presidenten i USA erklærer krig mot Kina og den kinesiske regjeringen som tror det er sant.

Problemer med deepfakes trenger ikke å involvere kjendiser eller embetsmenn. For eksempel, med "stemmeskinn", kan en svindler overbevise en forelder om at barnet deres er i trøbbel, eller en falsk skattemyndighet kan lure en intetanende innbygger til å overlevere bankinformasjon.

Andre eksempler på dype forfalskninger er phishing -svindel, databrudd, rykteutsmøring, sosial konstruksjon, automatiserte desinformasjonsangrep og økonomisk svindel, blant mange andre.

Hvorfor er de effektive?

Deep learning -teknologi har forbedret kvaliteten på deepfakes de siste årene. Og likevel er det andre grunner til at linjen er fordi fakta og fiksjon blir stadig mer uskarp. I følge Dyp falsk nå, bekreftelsesskjevhet og falsk tro roter også med hjernen vår.

Bekreftelsestendens

Med bekreftelsesskjevhet søker enkeltpersoner etter, tolker og favoriserer informasjon på en måte som støtter ens tro eller verdier.

Som American Psychology Association (APA) forklarer, “Confirmation Bias er tendensen til å lete etter informasjon som støtter, i stedet for avviser, ens forforståelser, vanligvis ved å tolke bevis for å bekrefte eksisterende tro mens du avviser eller ignorer eventuelle motstridende data."

Falsk tro

I psykologi refererer teorien om sinnet den mentale evnen til å forstå andre mennesker og deres oppførsel. En falsk tro anses som en viktig milepæl for teorien. Det er forståelsen for at andre mennesker kan tro ting som ikke er sanne.

Tilbake til Deep Fake Now: “Gitt nok tid, vil noen, et sted uunngåelig bruke‘ alternative fakta ’for å støtte agendaen deres. Og de vil sannsynligvis bruke deepfake -teknologi for å 'bevise' uttalelsene sine. Det er deres måte å spre tvil og propaganda i samfunn. "

Begge begrepene viser hvordan deepfakes brukes som et verktøy for å endre en mening.

Deepfakes: Er det ekte eller falskt?

Selv om teknologien bak deepfakes blir bedre, er det måter å fortelle når en video spesifikt er falsk. Faktisk forklarer Norton at det er minst 15 sikre måter å bestemme falskhet. Blant disse er:

• Unaturlig øyebevegelse. Øyebevegelser som ikke ser naturlige ut - eller mangel på øyebevegelser, for eksempel fravær av blinking - er røde flagg. Det er utfordrende å gjenskape blinkingen på en måte som ser naturlig ut. Det er også utfordrende å gjenskape øyeblikkene til en ekte person. Det blir noens øyne vanligvis følger personen de snakker med.
• Mangel på følelser. Du kan også oppdage ansiktsforming eller bildestikk hvis andres ansikt ikke ser ut til å vise følelser som bør følge med det de angivelig sier.
• Unaturlig farging. Unormal hudfarge, misfarging, merkelig belysning og malplasserte skygger er alle tegn på at det du ser sannsynligvis er falskt.
• Digitale fingeravtrykk. Blockchain -teknologien kan også lage et digitalt fingeravtrykk for videoer. Selv om den ikke er idiotsikker, kan denne blockchain-baserte verifiseringen bidra til å etablere en videos ekthet. Slik fungerer det. Når en video er opprettet, blir innholdet registrert i en hovedbok som ikke kan endres. Denne teknologien kan bidra til å bevise ektheten til en video.
• Omvendt bildesøk. Et søk etter et originalt bilde, eller et omvendt bildesøk ved hjelp av en datamaskin, kan finne lignende videoer på nettet for å avgjøre om et bilde, lyd eller video er blitt endret på noen måte. Selv om omvendt videosøkteknologi ikke er offentlig tilgjengelig ennå, kan det være nyttig å investere i et verktøy som dette.

Eksempler

Det er mange eksempler på deepfakes på nettet. Mine personlige favoritter inkluderer følgende:

Som du kan se, kan deepfakes være morsomme, morsomme, virkelig. Dessverre kan de også være farlige når teknologien brukes ulovlig. Det vil være interessant hvor dette går som et konsept i årene fremover.

Hvordan

Slik tømmer du Google Chrome -hurtigbuffer, informasjonskapsler og nettleserlogg

Chrome gjør en utmerket jobb med å lagre nettleserloggen, hurtigbufferen og informasjonskapslene for å optimalisere nettleserytelsen din på nettet. Hennes måte å ...

Hvordan

Din guide til deling av dokumenter i Google Dokumenter, Regneark og Lysbilder

Du kan enkelt samarbeide med Googles nettbaserte apper. Her er guiden din for deling i Google Dokumenter, Regneark og Lysbilder med tillatelsene ...