التزييف العميق: التقنية التي تعيد تشكيل الواقع وتهدد الثقة

مقدمة

تخيل أن ترى مقطع فيديو لرئيس أو مسؤول رفيع المستوى يدلي بتصريح خطير يثير قلقًا عامًا، ثم يتبين لاحقًا أن هذا الفيديو غير حقيقي وتم إنتاجه باستخدام تقنيات التزييف العميق (Deepfake). هذه التقنية تستغل الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى مزيف يبدو حقيقيًا للغاية، ما يثير مخاوف حول مصداقية المعلومات وانتشار الأخبار الكاذبة.

أهمية التزييف العميق في الذكاء الاصطناعي

يعتمد التزييف العميق على التعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء محتوى شديد الواقعية. ويتكون جوهر تقنية التزييف العميق من استخدام شبكات عصبية، وتحديدًا ما يُسمى “الشبكات التوليدية التنافسية” (GAN).

تتكون الشبكة التوليدية التنافسية من مكونين رئيسيين: المولد والمميز، حيث يقومان بتدريب نفسيهما على التعرف على الأنماط باستخدام خوارزميات معينة. ويمكن لهذه التقنية أن تخدم أهدافًا إيجابية، مثل تحسين تجارب الواقع الافتراضي والتعليم عن بُعد، لكنها تمثل أيضًا تهديدًا كبيرًا للأمن والمصداقية الرقمية.

تشير الأبحاث إلى أن هذه التقنية قادرة على التلاعب بالصور والفيديوهات بطرق تجعل من الصعب التمييز بين الحقيقي والمزيف، وهو ما ييهدد الثقة العامة ويخلق بيئة مواتية لنشر التضليل والاحتيال على مستويات مختلفة، مثل السياسية والمالية.

كيف تعمل تقنية التزييف العميق؟

يقوم المولد بإنشاء صور أو فيديوهات مزيفة، بينما يقوم المميز بفحصها وحجب المحتوى الذي يكتشفه كزائف. يعمل المولد والمميز في دورة مستمرة، حيث يحسن المولد مخرجاته لخداع المميز، بينما يعزز المميز قدرته على اكتشاف التزييفات. بمرور الوقت، يصبح المولد قادرًا على إنتاج وسائط مزيفة شديدة الواقعية يصعب تمييزها عن المحتوى الأصلي.

تبدأ العملية عادة بمجموعة كبيرة من الصور أو الفيديوهات للشخص المستهدف. يحلل خوارزم التزييف العميق هذه البيانات ليتعلم تعابير الوجه وحركات الجسد والتفاصيل الأخرى للشخص. يستخدم المولد هذه البيانات التدريبية لإنتاج محتوى مزيف.

أمثلة على التزييف العميق

تظهر التزييفات العميقة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التلاعب بالوسائط بطرق مذهلة. تخيل فيديو يتم فيه وضع وجه أحد المشاهير بسلاسة على جسد شخص آخر، مما يجعله يبدو وكأنه يقوم بأفعال أو يتحدث بكلمات لم يفعلها قط. ومع ذلك، هذه مجرد واحدة من العديد من التطبيقات لتقنية التزييف العميق.

التزييف العميق النصي

يتضمن التزييف العميق النصي استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نصوص مزيفة مقنعة. يمكن لهذه التقنية إنشاء مقالات وأخبار واقعية أو حتى تقليد أسلوب الكتابة في رسائل البريد الإلكتروني والرسائل.
يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل مجموعات بيانات كبيرة من النصوص ليتعلم ويقلد طريقة كتابة الشخص أو حديثه. وعلى الرغم من أن هذا يمكن أن يكون مفيدًا في أتمتة إنشاء المحتوى، إلا أنه يحمل مخاطر كبيرة. يمكن استخدام التزييف العميق النصي لنشر معلومات كاذبة أو خداع الأفراد ليعتقدوا أنهم يتواصلون مع شخص يثقون به، مما قد يسبب أضرارًا كبيرة.

التزييف العميق في الفيديو

تستخدم فيديوهات التزييف العميق تقنيات متقدمة من الذكاء الاصطناعي لإنشاء فيديوهات مزيفة عن طريق تبديل الوجوه أو تعديل المظهر. تتضمن العملية استخدام الشبكات العصبية لرسم وتحريك ملامح الوجه، مما يجعل الفيديو المعدل يبدو حقيقيًا.
تمثل الفيديوهات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي قضايا أخلاقية خطيرة. يمكن للمجرمين استخدامها لتزوير الأحداث، وإنشاء أخبار زائفة، أو انتحال شخصيات الأفراد، مما يؤدي إلى نشر معلومات مضللة، وإلحاق الضرر بالسمعة، وخلق مشكلات قانونية محتملة.

التزييف العميق في الصوت

يستخدم التزييف العميق في الصوت الذكاء الاصطناعي لإنشاء كلام واقعي يحاكي صوت شخص ما. يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل تسجيلات الصوت الخاصة بالهدف لإنتاج مقاطع صوتية تبدو تمامًا كأنها صادرة من ذلك الشخص.
يمكن استخدام هذه التقنية لإنشاء تسجيلات احتيالية وانتحال الشخصيات لأغراض خبيثة. على سبيل المثال، يمكن للمحتالين استخدام التزييف العميق الصوتي لإجراء مكالمات هاتفية مزيفة واستخراج الأموال.

التزييف العميق المباشر

يشمل التزييف العميق المباشر التلاعب الفوري بتدفقات الفيديو والصوت لتغيير مظهر الشخص وصوته أثناء البث المباشر أو المكالمات الفيديوية. يمكن استخدام هذه التقنية في تجارب الواقع الافتراضي، أو العروض الحية، أو الألعاب التفاعلية، مما يوفر تجارب غامرة ومشوقة.
ومع ذلك، فإن إمكانات إساءة الاستخدام كبيرة. يمكن استخدام التزييفات العميقة المباشرة لانتحال الشخصيات أثناء المؤتمرات الفيديوية، ونشر المعلومات الكاذبة، أو تنفيذ أنشطة احتيالية.

الروبوتات العارية المزيفة

تستخدم روبوتات التزييف العميق العارية الذكاء الاصطناعي لإنشاء صور أو فيديوهات إباحية لأشخاص من خلال التلاعب بالمحتوى الموجود دون موافقتهم. أحد الأمثلة الشهيرة هو الروبوت المزيف على تيليغرام. اكتشف الباحثون أن هذا الروبوت قام بتزييف صور عارية لأكثر من 100,000 امرأة.
تستبدل خوارزمية الذكاء الاصطناعي في هذا الروبوت الأجزاء الملبوسة من الصور التي يتم تحميلها بنود مزيفة يتم إنشاؤها اصطناعيًا.
شارك مجرمو الإنترنت هذه الصور عبر الإنترنت، مستهدفين بشكل أساسي النساء، وبعضهن كن قاصرات. تم الترويج لهذا الروبوت عبر منصات التواصل الاجتماعي المختلفة، وخاصة تيليغرام و”فكونتاكتي”.

هل هناك استخدام إيجابي للتزييف العميق؟

يمكن استخدام تقنية التزييف العميق لأغراض إيجابية متنوعة، مثل إنشاء نسخ واقعية لأشخاص مفقودين في مراحل عمرية متقدمة، أو تقديم تصوير واقعي للأحداث التاريخية، أو تحسين الواقعية في الألعاب.
ومع ذلك، فإن إنتاج وتوزيع التزييفات العميقة لا يتطلب أي اتفاق قانوني. استخدام صورة شخص آخر دون موافقته يعد أمرًا غير أخلاقي وغالبًا ما يكون غير قانوني. يمكن أن يؤدي الاستخدام السيئ للتزييفات العميقة إلى نشر معلومات مضللة، وانتهاكات للخصوصية، وإلحاق ضرر بالسمعة.

كيفية اكتشاف التزييف العميق

ليس من السهل دائمًا اكتشاف التزييف العميق. في حين أن بعض الفيديوهات تبدو مزيفة بوضوح، مع تعبيرات الوجه التي تظهر تأثيرًا غير واقعي، إلا أن البعض الآخر أكثر تطورًا.
هناك عدة عوامل يمكن أن تساعدك في تحديد ما إذا كنت تنظر إلى تزييف عميق مقنع أو لا. إذا كان الفيديو يحتوي على وجه، ركز انتباهك على هناك وابحث عن هذه العلامات:

• بقع ناعمة أو ضبابية: قد تظهر النقاط التي تتصل فيها طبقة الفيديو المزيفة بوجه الشخص الموجود تحتها ناعمة بشكل غير طبيعي أو بدون ملمس.
• حركات غير طبيعية: إذا بدا الجسم أو الرأس جامدًا بشكل غير طبيعي، فقد يكون ذلك علامة على أن منشئي الفيديو يحاولون جعل التعلم العميق يتعامل مع الصورة بسهولة أكبر.
  

  الخلاصة

  يعد التزييف العميق تحديًا معقدًا ومتناميًا في العصر الرقمي، حيث يعزز من انتشار الأخبار الكاذبة ويهدد مصداقية المحتويات الرقمية. لمواجهة هذا التحدي، يجب تطوير تقنيات فعالة للكشف عن المحتويات المزيفة، إلى جانب تعزيز التعاون بين الحكومات والقطاع الخاص لسن تشريعات تحمي من سوء الاستخدام. بمرور الوقت، سيظل التحدي الأكبر هو موازنة الفوائد الممكنة لهذه التقنية مع التهديدات المرتبطة بها.

الأسئلة الشائعة (FAQs)

كيف يعمل التزييف العميق؟

التزييف العميق هو استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء صور، فيديوهات، أو تسجيلات صوتية مزيفة تبدو واقعية للغاية. يمكن لهذه التقنية أن تخلق وسائط تظهر أشخاصًا يقولون أو يفعلون أشياء لم تحدث في الواقع.

كيف يعمل التزييف العميق؟

تستخدم تقنيات التزييف العميق شبكات عصبية تُعرف بالشبكات التوليدية التنافسية (GAN). في هذه التقنية، يقوم جزء من النظام (المولد) بإنشاء وسائط مزيفة، بينما يحاول الجزء الآخر (المميز) اكتشاف ما إذا كانت الوسائط مزيفة أم لا. بمرور الوقت، تتحسن قدرات المولد في إنشاء وسائط لا يمكن تمييزها عن الحقيقية.

ما هي التطبيقات السلبية للتزييف العميق؟

يمكن أن تُستخدم هذه التقنية في انتحال الشخصيات، نشر الأخبار الزائفة، وتشويه السمعة عبر إنشاء فيديوهات أو صور غير واقعية لأشخاص في مواقف محرجة أو ضارة. يمكن أيضًا استخدامها في الاحتيال عن طريق مكالمات أو فيديوهات مزيفة.

هل يوجد استخدامات إيجابية للتزييف العميق؟

نعم، يمكن أن تُستخدم التزييفات العميقة لإعادة تمثيل أحداث تاريخية أو لتطوير واقعية في الألعاب والسينما. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تُستخدم لتحسين البرامج التعليمية أو تحليل الفيديوهات لأغراض البحث العلمي.

كيف يمكن اكتشاف التزييف العميق؟

اكتشاف التزييف العميق ليس سهلًا دائمًا، لكن يمكن ملاحظة بعض العلامات مثل حركات وجه غير طبيعية، بقع ناعمة أو ضبابية في الفيديو، أو تناسق غير واقعي في التعبيرات. تقنيات الذكاء الاصطناعي المضادة تُستخدم أيضًا لاكتشاف التزييفات المتطورة.

ما هي المخاطر المتعلقة بالتزييف العميق؟

المخاطر تشمل انتشار الأخبار المزيفة، التأثير على الانتخابات، وتزييف الشخصيات العامة لتحقيق أهداف ضارة. يمكن للتزييف العميق أن يؤدي إلى فقدان الثقة في وسائل الإعلام وزيادة التحديات في كشف الحقيقة.