← تمام گائیڈز پردے کے پیچھے

ڈیپ فیک بمقابلہ اے آئی جنریٹڈ: ایک مسئلہ نہیں ہے

ایک ایسے شخص کی ایجاد کرتا ہے جو وجود نہیں رکھتا۔ دوسرا ایک حقیقی شخص کو ایسی جگہ رکھتا ہے جہاں وہ کبھی نہیں تھے۔ انہیں مختلف چیکس کی ضرورت ہوتی ہے، اور ان کو خلط ملط کرنے سے حقیقی غلطیاں ہوتی ہیں۔

· 9 منٹ کا مطالعہ · Best AI Image Detector

ایک جنریٹ شدہ تصویر اپنے موضوع کو ایجاد کرتی ہے۔ ایک ڈیپ فیک حقیقی شخص کی شناخت کو برقرار رکھتا ہے اور اس بات کو بدل دیتا ہے کہ وہ کیا کرتے ہوئے دکھائی دے رہے ہیں۔ دوسری وہ ہے جو کسی مخصوص شخص کو نقصان پہنچاتی ہے، اور دونوں میں سے پتہ لگانا زیادہ مشکل ہے کیونکہ فریم کا زیادہ تر حصہ اصلی ہوتا ہے۔

دو مختلف چیزیں جنہیں لوگ ایک ہی چیز کہتے ہیں

ایک مکمل طور پر جنریٹ شدہ تصویر کسی بھی چیز سے شروع نہیں ہوتی۔ اس کے نیچے کوئی تصویر نہیں ہوتی، کوئی سینسر ریڈنگ نہیں ہوتی، کوئی ایسا لمحہ نہیں ہوتا جو پیش آیا ہو۔ ہر پکسل ایک ماڈل کے ذریعہ تیار کیا گیا تھا، اور اس میں موجود شخص کی توہین کرنے کی کوئی شناخت نہیں ہے کیونکہ وہاں کوئی شخص موجود نہیں ہے۔

ایک ڈیپ فیک کسی اصلی چیز سے شروع ہوتا ہے۔ اس کے نیچے ایک تصویر یا ویڈیو ہوتی ہے، جو ایک حقیقی لمحے کی اصلی کیپچر ہوتی ہے، اور ایک ماڈل نے اس کے ایک مخصوص حصے کو، عام طور پر کسی چہرے کو، کسی اور کی رینڈرنگ سے بدل دیا ہوتا ہے۔

یہ فرق قانونی، ادارتی اور تکنیکی طور پر اہم ہے۔ کسی غیر موجود ڈاکٹر کی جنریٹ شدہ اسٹاک فوٹو لائسنسنگ کا سوال ہے۔ کسی اصلی ڈاکٹر کی تصویر جس کا چہرہ کسی ایسے جسم پر چسپاں کیا گیا ہے جس کے ساتھ وہ کبھی منسلک نہیں تھے، توہینِ عزت کا سوال ہے، اور ممکنہ طور پر ایک مجرمانہ معاملہ بھی۔

جنریٹ شدہ اسٹاک فوٹو آپ کا اپنا اے آئی ہیڈشاٹ جعلی مشہور شخصیت تیار کی گئی چہرہ بدلی ہوئی تصویر تبدیل شدہ دستاویز
فریم کا کتنا حصہ اصلی ہے ← ↑ کسی خاص شخص کو نقصان
پوزیشنز محض تشبیہی ہیں۔ محور (axes) ہی اہم ہیں: نقصان شناخت کو ٹریک کرتا ہے، اس بات کو نہیں کہ پکسلز کتنے سنتھیٹک ہیں۔
ہر ایک کہاں بیٹھتا ہے۔ نچلا دایاں کواڈرنٹ وہ جگہ ہے جہاں شدید نقصان مرتکز ہوتا ہے۔

ڈیپ فیک کو پکڑنا کیوں زیادہ مشکل ہے

ایک ڈیٹیکٹر تصویر کے شماریاتی ٹیکسچر کو پڑھتا ہے اور یہ بتاتا ہے کہ اس کا کتنا حصہ کسی ماڈل کی پیداوار جیسا لگتا ہے۔ جب پورا فریم مصنوعی ہو، تو وہ سگنل ہر جگہ موجود ہوتا ہے، اور سکور واضح ہوتا ہے۔

چہرہ بدلنا اس مسئلے کو الٹ دیتا ہے۔ تصویر کا نوے فیصد حصہ اصلی تصویر ہوتا ہے، جس میں اصلی سینسر شور اور اصلی کمپریشن ہسٹری ہوتی ہے، اور پورے فریم کی اوسط اس کی عکاسی کرتی ہے۔ ایک قائل کرنے والی تبدیلی ایسی تصویر پر تیس کی دہائی میں سکور پیدا کر سکتی ہے جو حقیقی طور پر فریب دینے والی ہو۔

یہ ماڈل کی ناکامی سے زیادہ سوال کی ناکامی ہے۔ یہ پوچھنا کہ کیا تصویر تیار کی گئی ہے، غلط شکل اختیار کرتا ہے جب اس کا دیانتدارانہ جواب یہ ہو کہ اس کا زیادہ تر حصہ ایسا نہیں ہے، اور اس کا ایک اہم حصہ ایسا ہے۔

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

جس اوسط نے 33 پیدا کیا وہی بالکل اس ایک ٹائل کو چھپاتی ہے جو اہم ہے۔

ایک اصلی تصویر جس میں ایک چہرہ بدلا گیا ہو۔ پورے فریم کا سکور 33 تھا اور اس نے آپ کو تقریباً کچھ نہیں بتایا۔

ریجن میپ اس شکل کے مسئلے کا جواب ہے۔ اوورلیپنگ ٹائلز کو الگ الگ سکور کرنے کا مطلب ہے کہ ایک مقامی تبدیلی کا موازنہ اس کے اپنے اردگرد سے کیا جاتا ہے بجائے اس کے کہ اسے ایسے فریم میں پھیلا دیا جائے جس سے اس کا تعلق ہی نہ ہو۔

الفاظ، اس ترتیب میں جیسے وہ ظاہر ہوئے

وہ اصطلاحات جو لوگ استعمال کرتے ہیں، اور ہر ایک کا اصل میں کیا مطلب ہے
اصطلاحاس کا کیا مطلب ہےکیا موضوع اصلی ہے؟
ڈیپ فیککسی اصلی شخص کی شکل کو دوسری فوٹیج پر منتقل کیا گیاہاں
چہرہ بدلی (فیس سوائپ)کسی اسٹیل یا ویڈیو پر ڈیپ فیک کی عام شکلہاں
AI سے تیار کردہکسی سورس فوٹو کے بغیر پرامپٹ سے تیار کیا گیانہیں
AI سے تبدیل شدہایک حقیقی تصویر جس میں کچھ شامل یا حذف کیا گیا ہوعام طور پر
مصنوعی میڈیامجموعی اصطلاح جس میں اوپر دیے گئے تمام شامل ہیںمنحصر ہے
سستا فیک (چیپ فیک)کیپشن، تراش خراش یا پرانی تاریخ کی وجہ سے گمراہ کن اصلی میڈیاہاں

آخری قطعه غور کے قابل ہے، کیونکہ یہ بصری غلط معلومات کی سب سے عام شکل ہے اور وہ ہے جس کا کوئی ڈیٹیکٹر ازالہ نہیں کرتا۔ تین سال پہلے کسی دوسرے ملک کی ایک اصلی، بغیر ترمیم شدہ تصویر، جسے آج کی خبر کے طور پر کیپشن کیا گیا ہو، اس اصلی تصویر کے طور پر سکور کرے گی جو وہ ہے۔

حالات کے لحاظ سے اصل میں کیا کرنا ہے

  1. آپ کو شبہ ہے کہ پوری تصویر ایجاد کی گئی ہے۔ پورے فریم کا چیک چلائیں۔ فلیٹ نقشے کے ساتھ زیادہ سکور اتنا ہی واضح ہے جتنا یہ ہو سکتا ہے۔
  2. آپ کو شبہ ہے کہ کسی شخص کو داخل کیا گیا ہے یا بدلا گیا ہے۔ پہلے ریجن میپ کو پڑھیں۔ یہ نمبر کم بتائے گا۔
  3. آپ کو شبہ ہے کہ کسی دستاویز میں تبدیلی کی گئی ہے۔ اوپر کی طرح، اور تبدیل شدہ فیلڈ پر بالکل ایک ہاٹ ٹائل کی توقع کریں۔
  4. آپ کو شبہ ہے کہ کیپشن جھوٹ بول رہا ہے۔ ایک ڈیٹیکٹر مدد نہیں کر سکتا۔ ریورس امیج سرچ کریں، پھر تاریخ اور جگہ چیک کریں۔
  5. یہ ویڈیو ہے۔ بالکل مختلف ٹولز۔ فریم بہ فریم اسٹیل کا تجزیہ ان وقتی آرٹفیکٹس سے محروم رہتا ہے جو ریئل ٹائم سوائپس کو ظاہر کر دیتے ہیں۔

یہ فرق لوگوں کی حفاظت کیوں کرتا ہے

ہر مصنوعی تصویر کو یکساں طور پر سنجیدہ سمجھنا ایک ساتھ دو ناکامیاں پیدا کرتا ہے۔ یہ بے ضرر چیزوں پر توجہ ضائع کرتا ہے، جیسے کہ کوئی جنریٹ شدہ پورٹریٹ استعمال کرتا ہے کیونکہ وہ فوٹوگرافر کا خرچہ نہیں اٹھا سکتا تھا، اور یہ اس معاملے کو کم وزن دیتا ہے جو اصل میں کسی شخص کو نقصان پہنچاتا ہے۔

نقصان پکسلز کے مصنوعی ہونے میں نہیں ہے۔ یہ ایک اصلی، نامزد فرد کو ایسا کچھ کرتے ہوئے دکھانے میں ہے جو اس نے نہیں کیا۔ یہ وہ چیز ہے جو آگے بڑھانے کے قابل ہے، اور یہ وہ کیس ہے جہاں درمیانی سکور خلاصہ کے طور پر سب سے کم قابل اعتماد ہے۔

ٹیکنالوجی کے بجائے شناخت کے گرد اندرونی پالیسی بنانا اس کی عمر کو بھی بہتر بناتا ہے۔ طریقے بدلتے رہیں گے؛ کیا کسی خاص شخص کی غلط تشریح کی جا رہی ہے یا نہیں، یہ سوال نہیں بدلے گا۔

چہرہ بدلی (فیس سوائپ) اصل میں کیسے بنائی جاتی ہے

پیداوار کو سمجھنا کاش دریافت کرنے میں مدد کرتا ہے۔ ایک تبادلہ ایک ہدف کی تصویر اور اس شخص کی تصاویر کے ایک سیٹ سے شروع ہوتا ہے جس کا چہرہ استعمال کیا جائے گا۔ ایک ماڈل اس چہرے کو ہدف میں پہلے سے موجود لائٹنگ، زاویہ اور تاثر کے تحت رینڈر کرنا سیکھتا ہے۔

اس کے بعد رینڈر کیے گئے چہرے کو اصلی فریم میں واپس کمپوز کیا جاتا ہے، اور جوڑ (سیم) سب سے مشکل حصہ ہوتا ہے۔ دونوں حصوں میں مختلف شور، مختلف کمپریشن ہسٹری اور اکثر تھوڑا سا مختلف رنگ کا رسپانس ہوتا ہے، لہٰذا بلینڈنگ کا مرحلہ باؤنڈری کو اس وقت تک ہموار کرتا ہے جب تک کہ آنکھ جوڑ کو نوٹس کرنا بند نہ کر دے۔

وہ ہمواری وہی ہے جو ریجن میپ پڑھتا ہے۔ بلینڈنگ اس اعلیٰ تعدد والے ٹیکسچر کو ہٹا دیتی ہے جو ایک سینسر تیار کرتا ہے، اور اس کے نتیجے میں بننے والا پیچ اپنے اردگرد کی ہر چیز سے شماریاتی طور پر مختلف ہوتا ہے یہاں تک کہ جب جوڑ پوشیدہ ہو۔ جوڑ پوشیدہ بھی ہوتا ہے اور ایک ہی وقت میں پیمائش کے قابل بھی۔

یہ یہ بھی بتاتا ہے کہ کیوں سوائپ پورے فریم کے چیک سے اتनी آسانی سے بچ جاتا ہے۔ ہیرا پھیری کا علاقہ چھوٹا ہوتا ہے، جان بوجھ کر اس کے اردگرد میں گھل مل جاتا ہے، اور ایک مستند تصویر سے گھرا ہوتا ہے جو فریم میں لی گئی کسی بھی اوسط پر غلبہ حاصل کرتی ہے۔

وہ غلطی جو بار بار دہرائی جاتی ہے

لوگ کسی مشکوک ڈیپ فیک کو ڈیٹیکٹر کے ذریعے چلاتے ہیں، تیس کی دہائی میں سکور دیکھتے ہیں، اور یہ نتیجہ اخذ کرتے ہیں کہ تصویر اصلی ہے۔ یہ درست نمبر سے غلط نتیجہ اخذ کرنا ہے: سکور درست ہے اور جس سوال کا یہ جواب دیتا ہے وہ کبھی وہ نہیں تھا جو پوچھا جا رہا تھا۔

وہ عادت جو اسے ٹھیک کرتی ہے وہ چھوٹی ہے۔ کسی بھی ایسی تصویر پر جہاں تشویش کسی خاص شخص کے بارے میں ہو، سرخی کے اعداد و شمار کو پڑھنے سے پہلے ریجن میپ کھولیں، اور اوسط کے بجائے سب سے اونچی ٹائل کو اس تلاش کے طور پر سمجھیں جس پر عمل کرنے کے قابل ہو۔

لوگوں کے پوچھے گئے سوالات

کیا ہر AI تصویر ایک ڈیپ فیک ہے؟
نہیں، اور فرق موضوع کا ہے۔ ایک ڈیپ فیک کسی اصلی شخص کی شکل کو اس کی شمولیت کے بغیر استعمال کرتا ہے، جو اسے نقصان دہ اور اکثر غیر قانونی بناتا ہے۔ کسی ایسے شخص کی جنریٹ شدہ تصویر جس کا کوئی وجود نہیں ہے، اس کا کوئی شکار نہیں ہوتا، اور دونوں کو ایک جیسا سمجھنا بے ضرر معاملے پر توجہ ضائع کرتا ہے۔
کیا یہ ٹूल ڈیپ فیک کا پتہ لگا سکتا ہے؟
اسٹیل تصویر پر، اکثر ہاں، سکور کے بجائے ریجن میپ کے ذریعے۔ بدلا ہوا چہرہ اصلی تصویر کے اندر ایک مقامی تبدیلی ہے، لہٰذا یہ دوسری صورت میں ٹھنڈے گرڈ میں ایک ہاٹ ٹائل کے طور پر ظاہر ہوتا ہے جبکہ پورے فریم کا نمبر کم رہتا ہے۔ کسی بھی شخص کی تصویر پر پہلے نقشہ پڑھیں۔
ڈیپ فیک ویڈیو کا کیا ہوگا؟
اس کے لیے مختلف ٹولز کی ضرورت ہے۔ ویڈیو میں ہیرا پھیری سے عارضی آرٹفیکٹس رہ جاتے ہیں، لگاتار فریموں کے درمیان تضادات، جنہیں اسٹیل امیج ماڈل نہیں تلاش کرتا ہے۔ انفرادی فریموں کو چیک کرنے سے کچھ کیسز پکڑے جائیں گے اور وہ چھوٹ جائیں گے جو بالکل اسی چیک سے بچنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔
ایک معروف ڈیپ فیک کا سکور کم کیوں آیا؟
کیونکہ اس کا زیادہ تر حصہ ایک اصلی تصویر ہے۔ پورے فریم کا سکور پوری تصویر میں اوسط نکالتا ہے، اور فریم کے آٹھویں حصے پر قابض چہرہ اس اوسط کو بہت کم حرکت دیتا ہے۔ یہ وہ واحد سب سے عام طریقہ ہے جس سے لوگ بدلی ہوئی تصویر پر نتیجہ کو غلط پڑھتے ہیں۔
کیا چیپ فیک کا پتہ لگایا جا سکتا ہے؟
ڈیٹیکٹر کے ذریعے نہیں، کیونکہ پتہ لگانے کے لیے کچھ بھی مصنوعی نہیں ہے۔ غلط کیپشن والی اصلی تصویر پرووینینس (اصل) کا مسئلہ ہے: پہلے کی کاپیاں تلاش کرنے کے لیے ریورس امیج سرچ کریں، پھر چیک کریں کہ آیا تاریخ اور جگہ اس دعوے سے مطابقت رکھتی ہے جو کی جا رہی ہے۔
کیا قانون ان کے ساتھ الگ سلوک کرتا ہے؟
بڑھتی ہوئی حد تک، ہاں۔ کئی دائرہ اختیار نے ایسے جرائم متعارف کرائے ہیں جو خاص طور پر حقیقی لوگوں کی رضامندی کے بغیر مصنوعی عکاسی کا احاطہ کرتے ہیں، خاص طور پر مباشرت کی عکاسی، جبکہ کسی خاص شخص کی جنریٹ شدہ تصویروں کو عام اصولوں کے تحت ہینڈل کیا جاتا ہے۔ اس صفحہ پر بھروسہ کرنے کے بجائے اپنی قانونی ٹیم سے پوچھیں۔