Deepfakes: كيف يعمل ، التطبيقات وبعض الأمثلة

تجذب الصور ومقاطع الفيديو المزيفة Deepfake انتباه الكثيرين في جميع أنحاء العالم وتتسبب في تساؤل الباحثين والمشرعين: ما التالي؟

يشير مصطلح deepfake إلى "التعلم العميق" والمصطلح المزيف ، في إشارة إلى استخدام أساليب التعلم العميق من الذكاء الاصطناعي لإنشاء نسخة مزيفة من أي وسائط.

يشعر الكثيرون بالقلق من مدى سهولة تزوير الصور ومقاطع الفيديو باستخدام تطبيقات التزييف العميق ، بينما يجدها آخرون مسلية للغاية. ومع ذلك ، أصبح التزييف العميق شيئًا.

لذلك ، نحن نلقي نظرة فاحصة على هذه التكنولوجيا لاكتشاف كيفية عملها وماذا تعني للعالم.

Deepfakes مقابل الذكاء الاصطناعي

أولاً وقبل كل شيء ، من المهم ملاحظة الفرق بين المخرجات المعيارية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي والتزييف العميق. أنتجت خوارزميات الذكاء الاصطناعي أنواعًا مختلفة من مخرجات الوسائط للأعمار ، ولكن لا يمكنك تسميتها بالتزييف العميق.

يشير المصطلح deepfake إلى الوسائط المزيفة ، مثل مقاطع الفيديو أو الصور أو أي شيء آخر ، وهي نسخة معدلة بواسطة الذكاء الاصطناعي لنسخة موجودة مسبقًا.

تطور الذكاء الاصطناعي بشكل كبير خلال العقد الماضي ، وذلك بفضل أجهزة الكمبيوتر الأرخص والأكثر قوة ، فضلاً عن التطورات الجديدة في هذا المجال.

حيث كان من السهل التعرف على الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي قبل عقد من الزمن ، فقد تحسنت الخوارزميات في السنوات القليلة الماضية ، مما يسهل الحصول على نتائج واقعية للغاية. هذا المستوى العالي من المصداقية هو الذي يجعل الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل عام ، والتزييف العميق على وجه التحديد ، مثيرة للإعجاب للغاية.

الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق

لفهم كيف تطورت خوارزميات الكمبيوتر لإنشاء الوجوه البشرية الواقعية للغاية التي يمكنك العثور عليها في الصور التي تم إنشاؤها و thispersondoesnotexist.com ، ستحتاج إلى كتاب تمهيدي في الذكاء الاصطناعي.

هناك مجالات مختلفة في الذكاء الاصطناعي ، اعتمادًا على الطريقة التي تستخدمها وما تخطط لتحقيقه. ستجد كل شيء بدءًا من الأساليب الاحتمالية مثل مرشح Bayesian المستخدم لاكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها إلى المنطق الضبابي ، والخوارزميات التطورية التي تتطور من تلقاء نفسها ، والشبكات العصبية الاصطناعية ، التي تهدف إلى محاكاة الدماغ البشري.

الشبكات العصبية

مثلما توجد خلايا عصبية حقيقية في دماغ الإنسان ، مع تشعباتها ومحاورها التي تتصل بشبكات شديدة التعقيد تمتد من ملايين إلى مليارات الخلايا العصبية ، تتصل الخلايا العصبية الاصطناعية أيضًا. لكن أعدادهم محدودة بقوة الحوسبة.

الهدف من الشبكة العصبية هو توفير مخرجات أو إجابة لكل مدخلات. يتم تحقيق ذلك من خلال تعليم الشبكة أولاً كما تفعل مع الطفل. بعد ذلك ، يمكنه الآن عمل تنبؤات بناءً على تعاليمك.

يجب أن تلاحظ أيضًا أن المزيد من الخلايا العصبية في الشبكة يعني غالبًا نتائج أفضل وأن المزيد من بيانات التدريب تحسن النتائج أيضًا. هذه هي بالضبط الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري ، على الأقل ، من الناحية النظرية.

كيف يعمل التزييف العميق

هناك العديد من الأشياء والمجالات التي يمكنك من خلالها تطبيق الذكاء الاصطناعي. Deepfaking هو مجرد واحد منهم ، والذي تطور من استخدام الشبكات العصبية لتحرير الصور. كانت النتائج السابقة واعدة ، لكنها كانت أساسية جدًا حتى توصل إيان جودفيلو وأصدقائه إلى GAN في عام 2014.

GAN أو Generative Adversarial Network هي إطار عمل لتعليم الشبكات العصبية. لذا ، بدلاً من الاضطرار إلى إعداد الشبكة وتعليمها بنفسك ، يمكنك السماح لشبكة أخرى بالتنافس مع الشبكة الأولى من خلال انتقاد مخرجاتها. يؤدي هذا إلى تحقيق نتائج رائعة بناءً على أي مجموعة تدريب.

كانت نتائج نهج GAN هائلة في ذلك الوقت كما هي اليوم. لقد أصبح أيضًا حجر الأساس للعديد من حلول وتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك التزييف العميق. بالإضافة إلى ذلك ، جعلت التحسينات في قوة الحوسبة من السهل القيام بأشياء مذهلة حتى على الهواتف الذكية.

تطبيقات التزييف العميق الممكنة

بصرف النظر عن الصور ومقاطع الفيديو ذات الشعبية الكبيرة التي يتم تداولها على الشبكة ، هناك تطبيقات واسعة لاستخدام تقنية deepfake لأغراض أخرى أكثر فائدة.

يمكن أن تساعد تقنية Deepfakes المرضى الذين يعانون من إعاقة في الكلام في العثور على صوت باستخدام تركيب الصوت. يمكن أن تجد استخدامات في الفصل الدراسي ، حيث يتم إعادة الشخصيات التاريخية إلى الحياة ، كما حدث في متحف دالي في سانت بطرسبرغ ، فلوريدا.

يمكن لصناعة الأفلام أيضًا العثور على استخدامات للتزييف العميق ، حيث يمكنها خفض تكلفة CGI (الصور التي يتم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر) في الأفلام بشكل كبير. يمكن إحياء الفنانين والممثلين الموتى وإبرازهم في أفلام جديدة.

يمكن لـ Deepfakes تمكين أي شخص من إنتاج مقاطع فيديو متخصصة بلغات متعددة ، كما حدث مع حملة David Beckham "الملاريا لا أكثر" والحملة السياسية Manoj Tiwari في الهند ، حيث تحدث بطلاقة بلغات متعددة.

يمكن أن تجد الألعاب أيضًا استخدامات جيدة للتزييف العميق ، حيث يمكن للاعبين الانغماس في اللعبة للحصول على تجربة واقع افتراضي أعمق.

حتى مسوقو وسائل التواصل الاجتماعي يجدون استخدامات لشخصيات وسائل التواصل الاجتماعي التي تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر والتي تم إنشاؤها وإدارتها بالكامل على الكمبيوتر. على الرغم من أنه ليس مزيفًا حقيقيًا ، إلا أن Lil Miquela من Calvin Klein ومتابعيها على Instagram البالغ عددهم 3 ملايين يتابعون ما هو ممكن.

بعض الأمثلة المزيفة

لفهم هذه التكنولوجيا والوعود التي تحملها بشكل أفضل ، إليك بعضًا من أكثر تقنيات التزييف العميق إثارة للإعجاب.

• إعلان أوباما - هذا واحد من أشهر أفلام التزييف العميق وأقدمها وأكثرها إثارة للصدمة. تم إصدار هذا الفيديو في عام 2018 ، وتم إنشاؤه كتحذير لتنوير الناس حول إمكانيات التكنولوجيا.
  
  وقد أظهر أوباما وهو يصدر إعلانًا للخدمة العامة ويتضمن وصفه لترامب بـ "المغفل". المنشئ هو Jordan Peele والأدوات التي استخدمها تشمل Adobe After Effects و FaceApp.
  
  
• الموناليزا - يعرف معظم الناس تحفة ليوناردو دافنشي ، الموناليزا. لكن في عام 2019 ، أذهل الناس في جميع أنحاء العالم ، حيث رأوا ابتسامتها وتتحرك لأول مرة ، وذلك بفضل مختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي الروسية التابعة لشركة Samsung.
  
  استخدم الباحثون ، المسمى "رؤوس التحدث العصبية الواقعية" ، 7000 صورة تم جمعها من YouTube لتدريب هذه الشبكة العصبية. ثم كل ما تحتاجه هو صورة واحدة لتتناسب مع ملامح الوجه وتحريك الوجه. لقد فعلوا ذلك أيضًا مع ألبرت أينشتاين ومارلين مونرو وسلفادور دالي وآخرين.
  
  
• Zoom Calls - في عام 2020 ، أوضح باحثان روسيان كيف يمكنك استخدام ميزة الخلفية القابلة للتخصيص لمكالمات فيديو Zoom لإنشاء صور مزيفة عميقة متحركة في الوقت الفعلي لأي شخص تريده. يمكن أن يظهروا على شكل ألبرت أينشتاين ، أو الموناليزا ، أو دونالد ترامب ، أو بوريس جونسون ، على الإنترنت.
  
  
• سلفادور دالي - في عام 2019 ، استضاف متحف دالي في سانت بطرسبرغ ، فلوريدا ، معرض “Dali Lives”. لقد ظهرت نسخة مزيفة من الفنان الميت ، وكانوا بحاجة إلى أكثر من 1000 ساعة من التعلم الآلي و 6000 إطار لسحبها.
  
  
• DeepNude - في عام 2019 أيضًا ، أصدر فريق من المطورين تطبيقًا مثيرًا للإعجاب يسمى DeepNude. كل ما تحتاجه هو صورة لامرأة ترتدي البكيني وستجردها من ملابسها تمامًا. ثم أضاف علامة مائية "وهمية" على الصورة ، والتي يمكنك إزالتها مقابل 50 دولارًا.
  
  أذهل التطبيق وغضب الكثير من الناس. وكان الضغط كبيرًا لدرجة أن المطورين اضطروا إلى إخراجها من الويب. تمت إزالة الكود الخاص به مفتوح المصدر على GitHub أيضًا ، لكن مواقع الويب مثل http://deepnude.to و telegram bot تظهر أن DeepNude يعيش.

تطبيقات التزييف العميق البارزة

هناك أيضًا الكثير من تطبيقات إنشاء التزييف العميق ، بعضها أكثر إثارة للإعجاب من البعض الآخر. إنها في الغالب مخصصة للهاتف الذكي وتجعل من السهل على أي شخص معالجة الصور ومقاطع الفيديو بسرعة.

تشمل هذه التطبيقات:

• DeepFaceLab - متوفر على GitHub ، DeepFaceLab هو حل برمجي رائد لإنشاء التزييف العميق. يتيح لك تبديل الوجوه وإزالتها ، واستبدال الرأس ، والتلاعب بشفاه السياسيين وغيرهم من الأشخاص الذين تهتم بهم. تستخدمه أيضًا العديد من قنوات YouTube.
  
  
• MyHeritage - عرض Deep Nostalgia من MyHeritage.com يجعل من السهل إحياء الصور العائلية العتيقة. MyHeritage هي منصة لاكتشاف شجرة عائلتك. لذلك ، يمكن أن تكون إعادة أسلافك إلى الحياة تجربة مخيفة ولكنها مثيرة للإعجاب.
  
  
• FakeApp - تم تطويره وإصداره بواسطة مستخدم Reddit ، يجعل FakeApp من السهل التبديل أو اللعب بالوجوه على مقطع فيديو مجانًا. تم استخدامه في إنشاء إعادة إتقان الشهيرة للأميرة الشابة ليا في حرب النجوم: روغ وان برقول. استغرق الأمر دقائق فقط ، على ما يبدو ، لكنه بدا أفضل من الفيلم الأصلي ، الذي استغرق أسابيع وكلف أكثر من ذلك بكثير.
  
  
• Reface - تطبيق آخر مثير للإعجاب وممتع للاستخدام متاح لنظامي التشغيل Android و iOS. يأتي مع الإعلانات ، والتي يمكنك إزالتها باشتراك شهري.
  
  
• Zao - تطبيق deepfake الصيني الذي يتيح لك إنشاء مقاطع فيديو جديدة في ثوانٍ فقط ، ولكن بنتائج مبهرة. إنه متوفر فقط في الصين.
  
  
• Deepfakes Web - تطبيق deepfake قائم على السحابة ويعمل على الويب. ما عليك سوى الوصول إلى موقع الويب ، وتحميل مقطع فيديو والنقر فوق الزر. ثم سيتعلم النظام الفيديو وينشئ فيديو جديدًا لك. يمكنك أيضًا تدريبه للحصول على نتائج أفضل.

استنتاج

عند الوصول إلى نهاية هذا المنشور المزيف العميق ، يجب أن يكون واضحًا إلى أي مدى وصلت هذه التكنولوجيا الآن. وهذا يشمل كلا النهجين الأخلاقي وغير الأخلاقي ، حيث كانت صناعة الإباحية دائمًا مصدرًا للابتكار على الإنترنت.

ونظرًا أيضًا إلى التكلفة الأرخص نسبيًا لـ AI-deepfakes على CGIs التقليدية ، فإن المستقبل بالتأكيد مشرق للاستخدام العميق في صناعة الأفلام ، وكذلك في التطبيقات الأخرى بخلاف الترفيه.