← جميع الأدلة خلف الكواليس

التزييف العميق مقابل المولّد بالذكاء الاصطناعي: ليسا نفس المشكلة

يخترع أحدهما شخصاً لا وجود له. ويضع الآخر شخصاً حقيقياً في مكان لم يتواجد فيه أبداً. يحتاجان إلى فحوصات مختلفة، والخلط بينهما يسبب أخطاء حقيقية.

· 9 دقيقة قراءة · Best AI Image Detector

الصورة المولّدة تخترع موضوعها. التزييف العميق يحتفظ بهوية شخص حقيقي ويغير ما يبدو أنه يفعله. الثاني هو الذي يضر شخصاً بعينه، وهو الأصعب في الكشف بين الاثنين لأن معظم الإطار حقيقي.

شيئان مختلفان يطلق عليهما الناس نفس الشيء

الصورة المولّدة بالكامل تبدأ من لا شيء. لا توجد صورة فوتوغرافية تحتها، ولا قراءة مستشعر، ولا لحظة حدثت. تم إنتاج كل بكسل بواسطة نموذج، والشخص فيها ليس له هوية للتشهير بها لعدم وجود شخص.

التزييف العميق يبدأ من شيء حقيقي. توجد صورة فوتوغرافية أو فيديو تحته، التقاط حقيقي للحظة حقيقية، واستبدل نموذج منطقة معينة منه، عادة وجه، بتصيير لشخص آخر.

التمييز مهم قانونياً، تحريرياً وتقنياً. صورة الأرشيف المولّدة لطبيب غير موجود هي مسألة ترخيص. صورة لطبيب حقيقي تم لصق وجهه على جسد لم يرتبط به أبداً هي مسألة تشهير، وربما تكون مسألة جنائية.

صورة أرشيف مولّدة صورة رأسية لك بالذكاء الاصطناعي مشهور مزيف مولّد صورة بوجه مبدل مستند معدل
مقدار الجزء الحقيقي من الإطار → ↑ ضرر لشخص معين
المواقع توضيحية. المحاور هي ما يهم: يتتبع الضرر الهوية، وليس مدى كون البكسلات اصطناعية.
أين يقع كل منها. الربع السفلي الأيمن هو المكان الذي يتركز فيه الضرر الخطير.

لماذا يعد اكتشاف التزييف العميق أكثر صعوبة

يقرأ الكاشف النسيج الإحصائي للصورة ويبلغ عن مدى تشابهها مع ما ينتجه النموذج. عندما يكون الإطار بأكمله تركيبياً، تكون تلك الإشارة في كل مكان، وتكون النتيجة واضحة.

تبديل الوجه يعكس المشكلة. تسعون بالمائة من الصورة عبارة عن صورة فوتوغرافية حقيقية، مع ضوضاء مستشعر حقيقية وتاريخ ضغط حقيقي، ويعكس متوسط الإطار بأكمله ذلك. يمكن أن ينتج التبديل المقنع نتيجة في الثلاثينيات على صورة خادعة حقاً.

هذا ليس فشلاً للنموذج بقدر ما هو فشل للسؤال. طرح سؤال عما إذا كانت الصورة منشأة يأخذ شكلاً خاطئاً عندما تكون الإجابة الصادقة هي أن معظمها ليس كذلك، وجزء مهم منها كذلك.

16 12 19 14 11 91 17 13 15 18 12 16

المتوسط الذي أنتج 33 هو بالضبط ما يخفي المربع الواحد المهم.

صورة فوتوغرافية حقيقية مع استبدال وجه واحد. كانت نتيجة الإطار بأكمله 33 ولم تخبرك بأي شيء تقريباً.

خريطة المنطقة هي الحل لمشكلة الشكل تلك. تسجيل المربعات المتداخلة بشكل منفصل يعني قياس الاستبدال الموضعي مقابل محيطه بدلاً من تخفيفه عبر إطار لا ينتمي إليه.

المصطلحات، بالترتيب الذي ظهرت به

المصطلحات التي يستخدمها الناس، وما يصفه كل منها فعلياً
المصطلحماذا يعني ذلكهل الموضوع حقيقي؟
التزييف العميقنقل هيئة شخص حقيقي إلى لقطات أخرىنعم
تبديل الوجهالشكل الشائع للتزييف العميق، على صورة ثابتة أو فيديونعم
مولدة بالذكاء الاصطناعيتم إنتاجه من مطالبة بدون صورة فوتوغرافية مصدرلا
معدلة بواسطة AIصورة حقيقية مع إضافة شيء ما أو حذفهعادة
الوسائط التركيبيةمصطلح شامل يغطي كل ما سبقيعتمد على السياق
التزييف الرخيصوسائط حقيقية مضللة بتسمية توضيحية أو اقتصاص أو تاريخ قديمنعم

الصف الأخير يستحق التوقف عنده، لأنه الشكل الأكثر شيوعاً للمعلومات المضللة المرئية والذي لا يعالجه أي كاشف. صورة فوتوغرافية أصلية غير معدلة من بلد مختلف قبل ثلاث سنوات، معنونة كأخبار اليوم، ستحصل على نتيجة كصورة فوتوغرافية حقيقية كما هي.

ما يجب فعله فعلياً، حسب الحالة

  1. أنت تشك في أن الصورة بأكملها مختلقة. قم بإجراء فحص للإطار بأكمله. النتيجة العالية مع خريطة مسطحة هي أوضح ما يمكن.
  2. أنت تشك في أنه تم إدراج أو تبديل شخص. اقرأ خريطة المنطقة أولاً. الرقم سيقلل من شأن ذلك.
  3. أنت تشك في أنه تم تعديل مستند. كما هو مذكور أعلاه، وتوقع مربعاً نشطاً واحداً فقط فوق الحقل الذي تم تغييره.
  4. أنت تشك في أن التسمية التوضيحية كاذبة. لا يمكن للكاشف المساعدة. قم بإجراء بحث عكسي عن الصور، ثم تحقق من التاريخ والمكان.
  5. إنه فيديو. أدوات مختلفة تماماً. التحليل الثابت إطاراً بإطار يغفل التشوهات الزمنية التي تفضح التبديلات في الوقت الفعلي.

لماذا يحمي هذا التمييز الناس

التعامل مع كل صورة تركيبية على أنها خطيرة بالقدر نفسه ينتج عنه فشلان في وقت واحد. إنه يهدر الانتباه على أشياء غير ضارة، مثل شخص يستخدم صورة شخصية منشأة لأنه لا يستطيع تحمل تكلفة مصور، ويقلل من أهمية الحالة التي تضر شخصاً فعلياً.

الضرر ليس في كون وحدات البكسل اصطناعية. بل في إظهار فرد حقيقي ومسمى وهو يفعل شيئاً لم يفعله. هذا هو الشيء الذي يستحق التصعيد، وهي الحالة التي تكون فيها النتيجة المتوسطة أقل جدارة بالثقة كملخص.

صياغة سياسة داخلية حول الهوية بدلاً من التكنولوجيا يجعلها تصمد بشكل أفضل بمرور الوقت أيضاً. ستستمر الأساليب في التغير؛ لكن مسألة ما إذا كان يتم تشويه صورة شخص معين فلن تتغير.

كيف يتم إجراء تبديل الوجه فعلياً

فهم الإنتاج يساعد في شرح الاكتشاف. يبدأ التبديل بصورة فوتوغرافية مستهدفة ومجموعة من الصور للشخص الذي سيتم استخدام وجهه. يتعلم النموذج تقديم هذا الوجه تحت الإضاءة والزاوية والتعبير الموجودة بالفعل في الهدف.

ثم يتم تركيب الوجه المقدم مرة أخرى في الإطار الأصلي، والدرز هو الجزء الصعب. يحتوي النصفان على ضوضاء مختلفة، وتاريخ ضغط مختلف، وغالباً ما يكون هناك استجابة لونية مختلفة قليلاً، لذا تعمل خطوة المزج على تنعيم الحدود حتى تتوقف العين عن ملاحظة الربط.

هذا التنعيم هو ما تقرأه خريطة المنطقة. يزيل المزج النسيج عالي التردد الذي ينتجه المستشعر، وتكون الرقعة الناتجة مختلفة إحصائياً عن كل شيء حولها حتى عندما يكون الربط غير مرئي. الدرز غير مرئي وقابل للقياس في نفس الوقت.

يشرح هذا أيضاً سبب نجاة التبديل من فحص الإطار بأكمله بسهولة. المنطقة المتلاعب بها صغيرة، وممزوجة عمداً في محيطها، ومحاطة بصورة فوتوغرافية أصلية تهيمن على أي متوسط مأخوذ عبر الإطار.

الخطأ الذي يستمر في التكرار

يقوم الناس بتمرير تزييف عميق مشتبه به عبر كاشف، ويرون نتيجة في الثلاثينيات، ويستنتجون أن الصورة أصلية. هذا هو الاستنتاج الخاطئ من الرقم الصحيح: النتيجة صحيحة والسؤال الذي تجيب عليه لم يكن أبداً السؤال المطروح.

العادة التي تصلح ذلك بسيطة. في أي صورة يكون فيها القلق بشأن شخص معين، افتح خريطة المنطقة قبل قراءة الرقم الرئيسي، وتعامل مع المربع الأعلى بدلاً من المتوسط على أنه النتيجة التي تستحق العمل بناءً عليها.

أسئلة يطرحها الناس

هل كل صورة بالذكاء الاصطناعي هي تزييف عميق؟
لا، والفرق هو الموضوع. يستخدم التزييف العميق هيئة شخص حقيقي دون تدخله، وهو ما يجعله ضاراً وغير قانوني في كثير من الأحيان. الصورة المنشأة لشخص غير موجود ليس لها ضحية، والتعامل مع الاثنين على أنهما متماثلان يهدر الانتباه على الحالة غير الضارة.
هل يمكن لهذه الأداة اكتشاف التزييف العميق؟
على صورة ثابتة، نعم غالباً، من خلال خريطة المنطقة بدلاً من النتيجة. الوجه المبدل هو استبدال موضعي داخل صورة فوتوغرافية أصلية، لذلك يظهر كمربع نشط واحد في شبكة هادئة بخلاف ذلك بينما يظل رقم الإطار بأكمله منخفضاً. اقرأ الخريطة أولاً على أي صورة لشخص.
ماذا عن فيديو التزييف العميق؟
هذا يحتاج إلى أدوات مختلفة. يترك التلاعب بالفيديو تشوهات زمنية، وتناقضات بين الإطارات المتتالية، لا يبحث عنها نموذج الصورة الثابتة. سيؤدي فحص الإطارات الفردية إلى التقاط بعض الحالات وتفويت تلك المصممة للنجاة من هذا الفحص بالضبط.
لماذا حصل تزييف عميق معروف على نتيجة منخفضة؟
لأن معظمه عبارة عن صورة فوتوغرافية حقيقية. يأخذ متوسط نتيجة الإطار بأكمله عبر الصورة بأكملها، والوجه الذي يشغل ثُمن الإطار يحرك هذا المتوسط قليلاً جداً. هذه هي الطريقة الوحيدة الأكثر شيوعاً التي يسيء بها الناس قراءة نتيجة على صورة مبدلة.
هل يمكن اكتشاف التزييف الرخيص؟
ليس بواسطة كاشف، لأنه لا يوجد شيء تركيبي لاكتشافه. صورة فوتوغرافية حقيقية بتسمية توضيحية خاطئة هي مشكلة أصل: ابحث عكسياً عن الصور للعثور على نسخ سابقة، ثم تحقق مما إذا كان التاريخ والمكان يطابقان الادعاء المقدم.
هل يعاملهم القانون بشكل مختلف؟
بشكل متزايد، نعم. قدمت العديد من السلطات القضائية جرائم تغطي بشكل خاص التصوير التركيبي غير التوافقي لأشخاص حقيقيين، وخاصة الصور الحميمية، بينما يتم التعامل مع الصور المنشأة لأشخاص غير محددين بموجب القواعد العادية. اسأل فريقك القانوني بدلاً من الاعتماد على هذه الصفحة.