Mi az a deepfake?
A deepfake olyan mesterséges intelligenciával előállított média – leggyakrabban videó vagy hangfelvétel –, amely valósághűen manipulálja egy személy megjelenését vagy hangját úgy, hogy az megtévesztően hitelesnek tűnjön. A „deepfake” szó a „deep learning” (mélytanulás) és „fake” (hamisítvány) szavak összeolvadásából származik.
Ezek a tartalmak különféle neurális hálózatokon, például generatív ellenséges hálózatokon (GAN) alapulnak, amelyek képesek új, valóságszerű képeket és hangokat létrehozni.
Hogyan készül a deepfake?
- Tanítási fázis: A rendszer nagyszámú képet, videót vagy hanganyagot elemez a célzott személyről.
- Mintaalkotás: A mélytanulási modell megtanulja az adott személy arcmozgásait, hangját, mimikáját.
- Generálás: A modell képes új tartalmat előállítani úgy, mintha azt a célszemély mondta vagy tette volna.
Milyen formái lehetnek?
- Videó deepfake: Valaki arcát vagy testét más személy videójára illesztik rá
- Hang deepfake: A személy hangját utánozzák és generálnak vele hamis mondatokat
- Képgenerálás: Valósághű, de nem létező emberek portréi (pl. ThisPersonDoesNotExist)
Hol használják a deepfake technológiát?
- Szórakoztatóipar: Filmekben, videojátékokban, vizuális effektekhez
- Marketing és reklám: Valós személyeket helyettesítő digitális influenszerek
- Oktatás és szinkronizálás: Többnyelvű szinkronvideók, interaktív tananyagok
Milyen veszélyei vannak a deepfake-nek?
- Dezinformáció: Politikusokról, közszereplőkről készített hamis videók könnyen félrevezethetik a közvéleményt
- Zsarolás, visszaélés: Személyes vagy hamisított tartalmak terjesztése káros szándékkal
- Adatbiztonság: Arcfelismerő rendszerek, hitelesítési mechanizmusok megkerülhetősége
Hogyan lehet felismerni egy deepfake-et?
- Szokatlan szemmozgás, pislogás hiánya
- Furcsa torzulások az arcon vagy a háttérben
- Elcsúszó hang és szájmozgás
- Mesterségesen túl sima bőrfelület
Összefoglalva
A deepfake technológia lenyűgöző vizuális eredményeket kínál, ugyanakkor komoly etikai és biztonsági kockázatokat is rejt. A technológia fejlődése miatt fontos, hogy tudatosan kezeljük az online látott és hallott tartalmakat.