Deepfakes: Cara kerjanya, aplikasi & beberapa contoh

Foto dan video deepfake menarik perhatian banyak orang di seluruh dunia dan menyebabkan para peneliti dan anggota parlemen bertanya: Apa selanjutnya?

Istilah deepfake adalah singkatan dari "pembelajaran mendalam" dan palsu, mengacu pada penggunaan metode pembelajaran mendalam dari kecerdasan buatan untuk membuat salinan palsu dari media apa pun.

Banyak yang khawatir dengan betapa mudahnya memalsukan gambar dan video menggunakan aplikasi deepfake, sementara yang lain menganggapnya sangat menghibur. Namun, deepfake telah menjadi sesuatu.

Jadi, kami melihat lebih dekat teknologi ini untuk menemukan cara kerjanya dan apa artinya bagi dunia.

Deepfake vs Kecerdasan Buatan

Pertama dan terpenting, penting untuk dicatat perbedaan antara output yang dihasilkan AI standar dan deepfake. Algoritme AI telah menghasilkan berbagai jenis keluaran media selama berabad-abad, tetapi Anda hampir tidak dapat menyebutnya sebagai deepfake.

Istilah deepfake mengacu pada media yang dipalsukan, seperti video, gambar, atau apa pun, yang merupakan versi salinan yang sudah ada sebelumnya yang diedit oleh AI.

Kecerdasan buatan berkembang pesat selama dekade terakhir, berkat komputer yang lebih murah dan lebih kuat, serta perkembangan baru di lapangan.

Di mana citra yang dihasilkan AI mudah dikenali satu dekade lalu, algoritme menjadi lebih baik dalam beberapa tahun terakhir, membuatnya lebih mudah untuk menghasilkan hasil yang sangat realistis. Keaslian tingkat tinggi inilah yang membuat gambar yang dihasilkan AI secara umum, dan deepfake secara khusus, sangat mengesankan.

AI dan Pembelajaran Mendalam

Untuk memahami bagaimana algoritme komputer berevolusi untuk menciptakan wajah manusia yang sangat realistis yang dapat Anda temukan di generate.photos dan thispersondoesnotexist.com, Anda memerlukan dasar kecerdasan buatan.

Ada area berbeda dalam AI, tergantung pada metode yang Anda gunakan dan apa yang ingin Anda capai. Anda akan menemukan segalanya mulai dari metode probabilitas seperti filter Bayesian yang digunakan untuk deteksi spam hingga logika fuzzy, algoritme evolusi yang berkembang sendiri, dan jaringan saraf tiruan, yang bertujuan untuk mensimulasikan otak manusia.

Jaringan Saraf

Sama seperti ada neuron nyata di otak manusia, dengan dendrit dan aksonnya terhubung dalam jaringan yang sangat kompleks yang menjangkau jutaan hingga miliaran neuron, neuron buatan juga terhubung. Tetapi jumlah mereka dibatasi oleh daya komputasi.

Tujuan dari jaringan saraf adalah untuk memberikan keluaran atau jawaban, untuk setiap masukan. Ini dicapai dengan terlebih dahulu mengajarkan jaringan seperti yang Anda ajarkan kepada seorang anak. Setelah itu, sekarang dapat membuat prediksi berdasarkan ajaran Anda.

Anda juga harus mencatat bahwa lebih banyak neuron dalam jaringan sering kali berarti hasil yang lebih baik dan lebih banyak data pelatihan juga meningkatkan hasil. Begitulah cara kerja otak manusia, setidaknya secara teoritis.

Cara kerja deepfaking

Ada banyak hal dan area di mana Anda dapat menerapkan kecerdasan buatan. Deepfaking hanyalah salah satunya, yang berevolusi dari menggunakan jaringan saraf untuk mengedit gambar. Hasil sebelumnya menjanjikan, tetapi sangat mendasar sampai Ian Goodfellow dan kawan-kawan membuat GAN pada tahun 2014.

GAN atau Generative Adversarial Network adalah kerangka kerja untuk mengajar jaringan saraf. Jadi, alih-alih Anda harus mempersiapkan dan mengajarkan jaringan sendiri, Anda membiarkan jaringan lain bersaing dengan jaringan pertama dengan mengkritik hasilnya. Ini mengarah pada generasi hasil yang bagus berdasarkan set pelatihan apa pun.

Hasil dari pendekatan GAN sama fenomenalnya saat itu seperti sekarang ini. Ini juga telah menjadi landasan dari banyak solusi dan aplikasi AI, termasuk deepfake. Selain itu, peningkatan daya komputasi telah mempermudah melakukan hal-hal luar biasa bahkan di ponsel cerdas.

Kemungkinan aplikasi deepfake

Selain gambar dan video yang sangat populer yang beredar di internet, ada aplikasi luas untuk menggunakan teknologi deepfake untuk tujuan lain yang lebih bermanfaat.

Deepfake dapat membantu pasien dengan gangguan bicara untuk menemukan suara, menggunakan sintesis audio. Itu dapat menemukan kegunaan di dalam kelas, di mana tokoh-tokoh sejarah dihidupkan kembali, seperti yang terjadi di Museum Dali di St. Petersburg, Florida.

Industri film juga dapat menemukan kegunaan untuk deepfake, karena dapat secara signifikan memangkas biaya CGI (Computer Generated Imagery) dalam film. Penghibur dan aktor yang sudah mati dapat dibangkitkan dan ditampilkan dalam film-film baru.

Deepfakes dapat memungkinkan siapa saja untuk memproduksi video khusus dalam berbagai bahasa, seperti yang terjadi dengan kampanye "tidak ada lagi malaria" David Beckham dan kampanye politik Manoj Tiwari di India, di mana ia berbicara dengan lancar dalam berbagai bahasa.

Game juga dapat menemukan kegunaan yang baik untuk deepfake, karena pemain dapat membenamkan diri dalam game untuk pengalaman realitas virtual yang lebih dalam.

Bahkan pemasar media sosial menemukan kegunaan untuk kepribadian media sosial yang dihasilkan komputer yang dibuat dan dikelola sepenuhnya di komputer. Meskipun bukan deepfake nyata, Lil Miquela dari Calvin Klein dan 3 juta pengikut Instagram-nya menunjukkan apa yang mungkin terjadi.

Beberapa contoh deepfake

Untuk lebih memahami teknologi ini dan janji yang dimilikinya, berikut adalah beberapa deepfake paling mengesankan di luar sana.

• Pengumuman Obama – Ini adalah salah satu deepfake yang paling terkenal, tertua, dan paling mengejutkan. Dirilis pada tahun 2018, video ini dibuat sebagai peringatan untuk mencerahkan orang tentang kemungkinan teknologi.
  
  Ini menampilkan Obama membuat Pengumuman Layanan Publik dan termasuk dia menyebut Trump "omong kosong". Penciptanya adalah Jordan Peele dan alat yang dia gunakan termasuk Adobe After Effects dan FaceApp.
  
  
• Mona Lisa – Kebanyakan orang tahu mahakarya Leonardo da Vinci, Mona Lisa. Namun pada tahun 2019, orang-orang kagum di seluruh dunia, saat mereka melihatnya tersenyum dan bergerak untuk pertama kalinya, berkat laboratorium penelitian AI Rusia milik Samsung.
  
  Diberi label "kepala bicara saraf yang realistis", para peneliti menggunakan 7.000 gambar yang dikumpulkan dari YouTube untuk melatih jaring saraf ini. Maka yang Anda butuhkan hanyalah satu foto untuk mencocokkan fitur wajah dan menghidupkan wajah. Mereka juga melakukannya bersama Albert Einstein, Marilyn Monroe, Salvador Dali, dan lainnya.
  
  
• Panggilan Zoom – Pada tahun 2020, dua peneliti Rusia mendemonstrasikan bagaimana Anda dapat menggunakan fitur latar belakang panggilan video Zoom yang dapat disesuaikan untuk membuat animasi deepfake real-time dari siapa pun yang Anda inginkan. Mereka dapat muncul sebagai Albert Einstein yang berbicara langsung, Mona Lisa, Donald Trump, atau Boris Johnson di panggilan web.
  
  
• Salvador Dali – Pada tahun 2019, Museum Dali di St. Petersburg, Florida, menyelenggarakan pameran “Dali Lives”. Ini menampilkan versi palsu dari artis yang sudah mati, dan mereka membutuhkan lebih dari 1.000 jam pembelajaran mesin dan 6.000 bingkai untuk melakukannya.
  
  
• DeepNude – Juga pada tahun 2019, tim pengembang merilis aplikasi mengesankan bernama DeepNude. Yang dibutuhkan hanyalah gambar seorang wanita berbikini dan itu akan menelanjanginya sepenuhnya. Kemudian ia menambahkan tanda air "PALSU" pada gambar, yang dapat Anda hapus seharga $ 50.
  
  Aplikasi ini membuat kagum dan membuat marah banyak orang. Dan tekanannya begitu besar, sehingga para pengembang harus menariknya dari web. Kode sumber terbukanya di GitHub juga dihapus, tetapi situs web seperti http://deepnude.to dan bot telegram menunjukkan bahwa DeepNude tetap hidup.

Aplikasi deepfake terkenal

Ada juga banyak aplikasi generator deepfake di luar sana, dengan beberapa yang lebih mengesankan daripada yang lain. Mereka sebagian besar untuk smartphone dan memudahkan siapa saja untuk memanipulasi foto dan video dengan cepat.

Aplikasi ini meliputi:

• DeepFaceLab – Tersedia di GitHub, DeepFaceLab adalah solusi perangkat lunak terkemuka untuk membuat deepfake. Ini memungkinkan Anda menukar dan menghilangkan usia wajah, mengganti kepala, dan memanipulasi bibir politisi dan orang lain yang menarik. Banyak saluran YouTube juga menggunakannya.
  
  
• MyHeritage – Tawaran Deep Nostalgia dari MyHeritage.com memudahkan menghidupkan foto keluarga antik. MyHeritage adalah platform untuk menemukan pohon keluarga Anda. Jadi, menghidupkan kembali leluhur Anda bisa menjadi pengalaman yang menyeramkan namun mengesankan.
  
  
• FakeApp – Dikembangkan dan dirilis oleh pengguna Reddit, FakeApp memudahkan untuk bertukar atau bermain dengan wajah di video secara gratis. Itu digunakan dalam menciptakan mastering ulang yang terkenal dari Putri Leia muda di prekuel Star Wars: Rogue One. Tampaknya hanya butuh beberapa menit untuk membuatnya, tetapi itu terlihat lebih baik daripada film aslinya, yang memakan waktu berminggu-minggu dan harganya jauh lebih mahal.
  
  
• Reface – Aplikasi lain yang mengesankan dan menyenangkan untuk digunakan tersedia untuk Android dan iOS. Itu datang dengan iklan, yang dapat Anda hapus dengan berlangganan bulanan.
  
  
• Zao – Aplikasi deepfake Cina yang memungkinkan Anda membuat video baru hanya dalam hitungan detik, tetapi dengan hasil yang mengesankan. Ini hanya tersedia di Cina.
  
  
• Deepfakes Web – Aplikasi deepfake berbasis cloud yang berfungsi di web. Cukup buka situs web, unggah video, dan klik tombol. Kemudian sistem akan mempelajari video dan membuat yang baru untuk Anda. Anda juga dapat melatihnya untuk hasil yang lebih baik.

Kesimpulan

Menjelang akhir posting deepfake ini, seharusnya sudah jelas seberapa jauh teknologi ini telah berkembang sekarang. Dan ini termasuk pendekatan moral dan amoral, karena industri porno selalu menjadi sumber inovasi di internet.

Juga mengingat biaya AI-deepfake yang relatif lebih murah dibandingkan CGI tradisional, masa depan pasti cerah untuk penggunaan deepfake di industri film, serta dalam aplikasi lain di luar hiburan.