Inhoud
- Wat is deepfake?
- Hoe werkt deepfake?
- De oorsprong
- De gevaren
- Een oplossing vinden
- Populaire deepfake-inhoud
Diepe inhoud creëert chaos onder mensen die zijn opgegroeid met het idee dat zien geloven is. Foto's en video's, ooit beschouwd als onmiskenbaar bewijs van iets dat gebeurt, worden nu in twijfel getrokken door de massa. Dit is te verwachten na het ontdekken van de ongelooflijk realistische video van Barack Obama die president Trump een "totale en volledige dip ****" noemt, is niets anders dan een diepgaande creatie.
Diepe inhoud creëert chaos onder mensen die zijn opgegroeid met het idee dat zien geloven is.
Edgar CervantesDe technologie die hierbij betrokken is, trekt wenkbrauwen op en genereert vragen, daarom zijn we hier om u een volledig overzicht te geven van wat het is, hoe het werkt en of er echt reden is om u zorgen te maken.
Wat is deepfake?
Deepfake is een AI-techniek (kunstmatige intelligentie) waarbij machine learning wordt gebruikt om inhoud te maken of te manipuleren. Het wordt vaak gebruikt om montages te maken of iemands gezicht bovenop een ander te plaatsen, maar de mogelijkheden reiken veel verder. Deze technologie heeft tal van andere toepassingen. Deze omvatten het manipuleren of creëren van geluid, beweging, landschappen, dieren en meer.
Hoe werkt deepfake?
Deepfake-inhoud wordt gemaakt via een machine learning-techniek die bekend staat als GAN (generative adversarial network). GAN's gebruiken twee neurale netten: een generator en een discriminator. Deze concurreren constant tegen elkaar.
De generator probeert een realistisch beeld te maken, terwijl de discriminator probeert te bepalen of deze nep is of niet. Als de generator de discriminator voor de gek houdt, gebruikt de discriminator verzamelde informatie om een betere rechter te worden. Evenzo, als de discriminator bepaalt dat het beeld van de generator nep is, zal de generator beter worden in het maken van een nepbeeld. De eindeloze cyclus kan doorgaan totdat een afbeelding, video of audio niet langer merkbaar nep is voor het menselijk perspectief.
De oorsprong
De eerste deepfake-video's waren duidelijk porno!
Edgar CervantesDe eerste deepfake-video's waren duidelijk porno! Meer in het bijzonder was het gebruikelijk om gezichten van beroemdheden bovenop pornoactrices te zien. Nicholas Cage memes waren ook populair, onder andere leuke uitvindingen.
Het woord deepfake werd in 2017 synoniem met deze techniek, dankzij een Reddit-gebruiker die de naam "deepfakes" kreeg. De gebruiker werd vergezeld door anderen op het nu verboden r / deepfakes subreddit, waar ze hun creaties met de wereld deelden.
De echte maker van generatieve tegenstandersnetwerken is Ian Goodfellow. Samen met zijn collega's introduceerde hij het concept in 2014 aan de Universiteit van Montreal. Daarna ging hij bij Google werken en is momenteel in dienst bij Apple.
De gevaren
In de verkeerde handen kan deepfake-creatie worden gebruikt om veel meer te vervalsen dan dwaze memo's van Nicholas Cage.
Edgar CervantesHoewel contentmanipulatie niets nieuws is, vereiste het vroeger serieuze vaardigheden. Je had een krachtige computer nodig en een hele goede reden (of gewoon te veel vrije tijd) om nep-inhoud te maken. Deepfake-creatiesoftware zoals FakeApp is gratis, gemakkelijk te vinden en vereist niet veel computerkracht. En omdat het al het werk alleen doet, hoef je geen bekwame editor te zijn om waanzinnig echte deepfake-media te maken.
Dit is de reden waarom het grote publiek, beroemdheden, politieke entiteiten en regeringen zich zorgen maken over de diepe nepbeweging. In de verkeerde handen kan deepfake-creatie worden gebruikt om veel meer te vervalsen dan dwaze memo's van Nicholas Cage. Stel je voor dat iemand nepnieuws maakt of videobewijs belastert. Je kunt nep- en wraakporno aan het probleem toevoegen. Dingen kunnen erg snel rommelig worden.
Een andere reden om je zorgen te maken over deepfake-content is dat belangrijke persoonlijkheden ook eerdere acties kunnen ontkennen. Omdat deepfake-video's zo echt lijken, kan iedereen beweren dat een echte clip een deepfake is.
Lees ook: De complexiteit van ethiek en AI
Een oplossing vinden
Hoewel heel dicht bij echt, kan een getraind oog nog steeds een nepvideo spotten door goed op te letten. De zorg is dat we op een bepaald punt in de toekomst misschien niet in staat zijn om het verschil te zien.
Twitter, Pornhub, Reddit en anderen hebben tevergeefs geprobeerd van dergelijke inhoud af te komen. Aan de meer officiële kant werkt DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) samen met onderzoeksinstellingen en de Universiteit van Colorado om een manier te vinden om deepfakes te herkennen.
Het beste wat we kunnen doen om deepfake-video's te bestrijden, is om oplettender en minder goedgelovig te zijn.
Edgar CervantesTotdat we software hebben die onregelmatigheden in dergelijke video's kan herkennen, is het beste wat we kunnen doen, opmerkzamer en minder goedgelovig zijn. Doe je onderzoek voordat je ervan uitgaat dat een video, afbeelding of audio echt is. Dit hadden we sowieso al moeten doen.
Populaire deepfake-inhoud
Jordan Peele sluit zich aan bij Buzzfeed om deze video samen te stellen, die bedoeld is om bewustzijn te creëren.
Online manipulatie-expert Claire Wardle laat ons zien hoe realistisch deze video's kunnen zijn door gedurende de eerste 30 seconden van de video als Adele te verschijnen. Deze video van The New York Times geeft ons veel inzicht in het onderwerp.
Watchmojo geeft heeft een lijst samengesteld met enkele van de meest populaire deepfake-video's die er zijn. Het is een leuke video met veel goede voorbeelden.
Maak je je zorgen over de gevolgen van deepfake-video's? Het is zeker een onderwerp dat we in gedachten moeten houden, terwijl we ook aan oplossingen werken.
