Deepfakes: มันทำงานอย่างไร แอพ & ตัวอย่างบางส่วน

ภาพถ่ายและวิดีโอของ Deepfake ได้รับความสนใจจากผู้คนมากมายทั่วโลก และทำให้นักวิจัยและฝ่ายนิติบัญญัติถามว่า: อะไรต่อไป?

คำศัพท์ deepfake ย่อมาจาก "deep learning" และคำว่า fake ซึ่งหมายถึงการใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึกจากปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างสำเนาปลอมของสื่อใดๆ

หลายคนตื่นตระหนกกับความง่ายในการปลอมรูปภาพและวิดีโอโดยใช้แอพ Deepfake ในขณะที่คนอื่น ๆ พบว่าสนุกสนานอย่างมาก อย่างไรก็ตาม Deepfakes ได้กลายเป็นเรื่องไปแล้ว

ดังนั้นเราจึงกำลังพิจารณาเทคโนโลยีนี้อย่างละเอียดถี่ถ้วนเพื่อค้นหาว่ามันทำงานอย่างไรและมีความหมายต่อโลกอย่างไร

Deepfakes กับปัญญาประดิษฐ์

ก่อนอื่น สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตความแตกต่างระหว่างเอาต์พุตที่สร้างโดย AI มาตรฐานและ Deepfakes อัลกอริธึม AI ได้ผลิตเอาต์พุตสื่อประเภทต่างๆ มาเป็นเวลานาน แต่คุณแทบจะเรียกได้ว่าเป็น Deepfakes เลย

คำว่า deepfake หมายถึงสื่อปลอม เช่น วิดีโอ รูปภาพ หรือสิ่งอื่นใด ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่แก้ไขโดย AI ของสำเนาที่มีอยู่ก่อนแล้ว

ปัญญาประดิษฐ์พัฒนาขึ้นอย่างมากในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ต้องขอบคุณคอมพิวเตอร์ที่ถูกกว่าและทรงพลังกว่า รวมถึงการพัฒนาใหม่ๆ ในสาขานี้

ที่ซึ่งภาพที่สร้างโดย AI นั้นสามารถจดจำได้ง่ายเมื่อทศวรรษที่แล้ว อัลกอริธึมดีขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทำให้สร้างผลลัพธ์ที่เหมือนจริงได้ง่ายยิ่งขึ้น ความถูกต้องระดับสูงที่ทำให้ภาพที่สร้างโดย AI โดยทั่วไปและเป็นการปลอมแปลงอย่างล้ำลึกน่าประทับใจมาก

AI และการเรียนรู้เชิงลึก

เพื่อให้เข้าใจว่าอัลกอริธึมของคอมพิวเตอร์พัฒนาขึ้นเพื่อสร้างใบหน้ามนุษย์ที่เหมือนจริงอย่างสูงได้อย่างไร คุณสามารถหาได้จาก created.photos และ thispersondoesnotexist.com คุณจะต้องมีไพรเมอร์ในปัญญาประดิษฐ์

AI มีหลายด้าน ขึ้นอยู่กับวิธีการที่คุณใช้และสิ่งที่คุณวางแผนที่จะบรรลุ คุณจะพบทุกอย่างตั้งแต่วิธีความน่าจะเป็น เช่น ตัวกรอง Bayesian ที่ใช้สำหรับการตรวจจับสแปมไปจนถึงตรรกะที่คลุมเครือ อัลกอริธึมวิวัฒนาการที่พัฒนาขึ้นเอง และโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อจำลองสมองของมนุษย์

โครงข่ายประสาทเทียม

เช่นเดียวกับที่มีเซลล์ประสาทจริงในสมองของมนุษย์ โดยที่เดนไดรต์และซอนของพวกมันเชื่อมต่อกันในเครือข่ายที่ซับซ้อนสูงซึ่งครอบคลุมเซลล์ประสาทหลายล้านถึงพันล้านเซลล์ เซลล์ประสาทเทียมก็เชื่อมต่อเช่นกัน แต่จำนวนของพวกเขาถูกจำกัดด้วยพลังการคำนวณ

เป้าหมายของโครงข่ายประสาทเทียมคือการจัดเตรียมเอาต์พุตหรือคำตอบให้กับทุกอินพุต สิ่งนี้ทำได้โดยการสอนเครือข่ายก่อนเช่นเดียวกับที่คุณสอนเด็ก หลังจากนั้นตอนนี้ก็สามารถทำนายตามคำสอนของคุณได้แล้ว

คุณควรทราบด้วยว่าจำนวนเซลล์ประสาทในเครือข่ายมักจะหมายถึงผลลัพธ์ที่ดีกว่า และข้อมูลการฝึกที่มากขึ้นก็ช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ด้วยเช่นกัน นี่คือการทำงานของสมองมนุษย์ อย่างน้อยก็ในทางทฤษฎี

การปลอมตัวทำงานอย่างไร

มีหลายสิ่งและหลายด้านที่คุณสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ได้ Deepfaking เป็นเพียงหนึ่งในนั้น ซึ่งวิวัฒนาการมาจากการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อแก้ไขภาพ ผลลัพธ์ก่อนหน้านี้มีแนวโน้มดี แต่ก็เป็นพื้นฐานมากจนกระทั่ง Ian Goodfellow และเพื่อน ๆ มากับ GAN ในปี 2014

GAN หรือ Generative Adversarial Network เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการสอนโครงข่ายประสาทเทียม ดังนั้น แทนที่จะต้องเตรียมและสอนเครือข่ายด้วยตัวเอง คุณปล่อยให้เครือข่ายอื่นแข่งขันกับเครือข่ายแรกด้วยการวิจารณ์ผลลัพธ์ของเครือข่าย สิ่งนี้นำไปสู่การสร้างผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมตามชุดการฝึกใดๆ

ผลลัพธ์ของแนวทาง GAN นั้นมหัศจรรย์เหมือนในทุกวันนี้ มันยังได้กลายเป็นรากฐานของโซลูชั่นและแอพพลิเคชั่น AI มากมาย รวมถึง Deepfakes นอกจากนี้ การปรับปรุงพลังการประมวลผลยังช่วยให้ทำสิ่งที่น่าทึ่งบนสมาร์ทโฟนได้ง่ายขึ้นอีกด้วย

แอปพลิเคชั่น deepfake ที่เป็นไปได้

นอกเหนือจากรูปภาพและวิดีโอที่ได้รับความนิยมอย่างสูงที่หมุนเวียนบนเน็ตแล้ว ยังมีแอพพลิเคชั่นมากมายสำหรับการใช้เทคโนโลยี Deepfake เพื่อวัตถุประสงค์ที่มีประโยชน์อื่นๆ

Deepfakes สามารถช่วยให้ผู้ป่วยที่มีปัญหาในการพูดสามารถค้นหาเสียงได้โดยใช้การสังเคราะห์เสียง มันสามารถใช้ประโยชน์ได้ในห้องเรียน ที่ซึ่งบุคคลในประวัติศาสตร์ฟื้นคืนชีพ เช่นเดียวกับที่เกิดขึ้นในพิพิธภัณฑ์ต้าหลี่ในเซนต์ปีเตอร์สเบิร์ก ฟลอริดา

อุตสาหกรรมภาพยนตร์ยังสามารถใช้ประโยชน์จาก Deepfakes เนื่องจากสามารถลดค่าใช้จ่ายของ CGI (Computer Generated Imagery) ในภาพยนตร์ได้อย่างมาก ผู้ให้ความบันเทิงและนักแสดงที่ตายแล้วสามารถฟื้นคืนชีพและนำเสนอในภาพยนตร์ใหม่

Deepfakes สามารถช่วยให้ทุกคนผลิตวิดีโอเฉพาะทางในหลายภาษา เช่นที่เกิดขึ้นกับแคมเปญ "โรคมาลาเรียไม่มีอีกแล้ว" ของ David Beckham และการรณรงค์ทางการเมืองของ Manoj Tiwari ในอินเดีย ซึ่งเขาพูดได้หลายภาษาอย่างคล่องแคล่ว

การเล่นเกมยังสามารถใช้ประโยชน์จาก Deepfakes ได้เป็นอย่างดี เนื่องจากผู้เล่นสามารถดำดิ่งลงไปในเกมเพื่อสัมผัสประสบการณ์ Virtual Reality ที่ล้ำลึกยิ่งขึ้น

แม้แต่นักการตลาดโซเชียลมีเดียก็กำลังค้นหาการใช้งานสำหรับบุคลิกภาพของโซเชียลมีเดียที่สร้างด้วยคอมพิวเตอร์ซึ่งสร้างและจัดการทั้งหมดบนคอมพิวเตอร์ แม้ว่าจะไม่ใช่ของปลอมอย่างแท้จริง แต่ Lil Miquela ของ Calvin Klein และผู้ติดตาม Instagram 3 ล้านคนของเธอแสดงให้เห็นว่าอะไรเป็นไปได้

ตัวอย่าง Deepfake บางส่วน

เพื่อให้เข้าใจเทคโนโลยีนี้ดีขึ้นและสัญญาที่ถือไว้ ต่อไปนี้คือบางส่วนของ Deepfake ที่น่าประทับใจที่สุด

• ประกาศของโอบามา – นี่เป็นหนึ่งใน Deepfakes ที่รู้จักกันเป็นอย่างดี เก่าแก่ที่สุด และน่าตกใจที่สุด เผยแพร่ในปี 2018 วิดีโอนี้จัดทำขึ้นเพื่อเป็นคำเตือนเพื่อให้ความรู้แก่ผู้คนเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของเทคโนโลยี
  
  เป็นจุดเด่นของโอบามาในการประกาศบริการสาธารณะและรวมถึงเขาที่เรียกทรัมป์ว่า "คนโง่" ผู้สร้างคือ Jordan Peele และเครื่องมือที่เขาใช้ ได้แก่ Adobe After Effects และ FaceApp
  
  
• Mona Lisa – คนส่วนใหญ่รู้จัก Mona Lisa ผลงานชิ้นเอกของ Leonardo da Vinci แต่ในปี 2019 ผู้คนต่างพากันประหลาดใจไปทั่วโลก เมื่อเห็นรอยยิ้มของเธอและเคลื่อนไหวเป็นครั้งแรก ต้องขอบคุณห้องแล็บวิจัย AI รัสเซียของ Samsung
  
  นักวิจัยใช้รูปภาพ 7,000 ภาพที่รวบรวมจาก YouTube เพื่อฝึกโครงข่ายประสาทนี้ที่มีป้ายกำกับว่า "หัวพูดของระบบประสาทที่เหมือนจริง" สิ่งที่คุณต้องมีก็คือภาพถ่ายเดียวที่เข้ากับใบหน้าและใบหน้าที่เคลื่อนไหว พวกเขายังทำร่วมกับ Albert Einstein, Marilyn Monroe, Salvador Dali และคนอื่นๆ อีกด้วย
  
  
• Zoom Calls – ในปี 2020 นักวิจัยชาวรัสเซียสองคนได้สาธิตวิธีที่คุณสามารถใช้คุณสมบัติพื้นหลังที่ปรับแต่งได้ของการสนทนาทางวิดีโอของ Zoom เพื่อสร้าง Deepfakes แบบเคลื่อนไหวแบบเรียลไทม์สำหรับทุกคนที่คุณต้องการ พวกเขาสามารถปรากฏเป็น Albert Einstein, Mona Lisa, Donald Trump หรือ Boris Johnson ที่พูดสดและพูดได้ทางเว็บ
  
  
• Salvador Dali – ในปี 2019 พิพิธภัณฑ์ Dali ในเมืองเซนต์ปีเตอร์สเบิร์ก รัฐฟลอริดา ได้เป็นเจ้าภาพจัดนิทรรศการ “Dali Lives” โดยนำเสนอเวอร์ชัน Deepfaked ของศิลปินที่เสียชีวิตไปแล้ว และพวกเขาต้องการแมชชีนเลิร์นนิงกว่า 1,000 ชั่วโมงและ 6,000 เฟรมเพื่อดึงออกมา
  
  
• DeepNude – ในปี 2019 ทีมนักพัฒนาได้ปล่อยแอพที่น่าประทับใจชื่อว่า DeepNude ทั้งหมดที่ต้องมีคือรูปผู้หญิงในชุดบิกินี่และจะทำให้เธอเปลือยเปล่าได้อย่างสมบูรณ์ จากนั้นจึงเพิ่มลายน้ำ "FAKE" บนรูปภาพ ซึ่งคุณสามารถลบได้ในราคา $50
  
  แอปนี้สร้างความประหลาดใจและโกรธเคืองผู้คนมากมาย และความกดดันก็มากจนนักพัฒนาต้องดึงมันออกจากเว็บ โค้ดโอเพนซอร์สบน GitHub ก็ถูกลบไปด้วย แต่เว็บไซต์อย่าง http://deepnude.to และบอทโทรเลขแสดงว่า DeepNude ยังมีชีวิตอยู่

แอพ deepfake ที่โดดเด่น

นอกจากนี้ยังมีแอพตัวสร้าง Deepfake มากมายโดยบางแอพก็น่าประทับใจกว่าแอพอื่น ๆ ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับสมาร์ทโฟนและทำให้ทุกคนจัดการรูปภาพและวิดีโอได้อย่างรวดเร็ว

แอพเหล่านี้รวมถึง:

• DeepFaceLab – พร้อมใช้งานบน GitHub DeepFaceLab เป็นโซลูชันซอฟต์แวร์ชั้นนำสำหรับการสร้าง Deepfakes ช่วยให้คุณเปลี่ยนและลดอายุใบหน้า เปลี่ยนศีรษะ และบงการริมฝีปากของนักการเมืองและคนอื่นๆ ที่น่าสนใจ ช่อง YouTube หลายช่องก็ใช้เช่นกัน
  
  
• MyHeritage – ข้อเสนอ Deep Nostalgia จาก MyHeritage.com ทำให้ง่ายต่อการทำให้ภาพถ่ายครอบครัวแบบโบราณกลับมามีชีวิตอีกครั้ง MyHeritage เป็นแพลตฟอร์มสำหรับการค้นพบแผนภูมิต้นไม้ครอบครัวของคุณ ดังนั้นการทำให้บรรพบุรุษของคุณฟื้นคืนชีพอาจเป็นประสบการณ์ที่น่าขนลุกแต่น่าประทับใจ
  
  
• FakeApp – พัฒนาและเผยแพร่โดยผู้ใช้ Reddit FakeApp ทำให้ง่ายต่อการสลับหรือเล่นกับใบหน้าในวิดีโอได้ฟรี มันถูกใช้ในการสร้างการรีมาสเตอร์ที่มีชื่อเสียงของเจ้าหญิงเลอาในวัยเยาว์ในพรีเควล Star Wars: Rogue One เห็นได้ชัดว่าใช้เวลาสร้างเพียงไม่กี่นาที แต่ดูดีกว่าภาพยนตร์ต้นฉบับซึ่งใช้เวลาหลายสัปดาห์และมีค่าใช้จ่ายมากขึ้น
  
  
• Reface – อีกหนึ่งแอพที่น่าประทับใจและน่าใช้สำหรับ Android และ iOS มันมาพร้อมกับโฆษณาซึ่งคุณสามารถลบออกได้ด้วยการสมัครสมาชิกรายเดือน
  
  
• Zao – แอพจีน Deepfake ที่ให้คุณสร้างวิดีโอใหม่ได้ในเวลาไม่กี่วินาที แต่ให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ มีเฉพาะในจีนเท่านั้น
  
  
• Deepfakes Web – แอพ deepfake บนคลาวด์ที่ทำงานบนเว็บ เพียงเข้าไปที่เว็บไซต์ อัปโหลดวิดีโอแล้วคลิกปุ่ม จากนั้นระบบจะเรียนรู้วิดีโอและสร้างวิดีโอใหม่ให้กับคุณ คุณสามารถฝึกฝนเพื่อผลลัพธ์ที่ดีกว่า

บทสรุป

ในตอนท้ายของโพสต์ Deepfake นี้ ควรจะชัดเจนว่าเทคโนโลยีนี้มาไกลแค่ไหนแล้วในตอนนี้ ซึ่งรวมถึงแนวทางด้านศีลธรรมและศีลธรรม เนื่องจากอุตสาหกรรมสื่อลามกเป็นแหล่งนวัตกรรมบนอินเทอร์เน็ตมาโดยตลอด

ด้วยต้นทุนที่ค่อนข้างถูกกว่าของ AI-deepfakes เมื่อเทียบกับ CGI แบบเดิม อนาคตจึงสดใสสำหรับการใช้ Deepfake ในอุตสาหกรรมภาพยนตร์ เช่นเดียวกับในแอปพลิเคชันอื่นๆ นอกเหนือจากความบันเทิง