تزييف عميق
المخاوف والتدابير المضادة > الكشف > الفيديو

تركز معظم الأبحاث الأكاديمية المتعلقة بالتزييف العميق على اكتشاف المقاطع المرئية المزيفة. ومن الأساليب المتبعة في هذا الصدد استخدام الخوارزميات للتعرف على الأنماط والتقاط التناقضات الدقيقة التي تظهر في تلك المقاطع. فعلى سبيل المثال، طور الباحثون أنظمة آلية تفحص المقاطع المرئية بحثًا عن أخطاء مثل أنماط الوميض غير المنتظمة للإضاءة. غير أن هذا النهج واجه انتقادات، إذ يرى بعض الباحثين أن اكتشاف التزييف العميق يشبه "هدفًا متحركًا"، حيث يستمر إنتاج التزييف العميق في التطور والتحسن بالتوازي مع تطور الخوارزميات المستخدمة في اكتشافه.
ولتقييم أكثر الخوارزميات فعالية في اكتشاف التزييف العميق، أطلق تحالف من شركات التكنولوجيا الرائدة تحدي اكتشاف التزييف العميق بهدف تسريع تطوير التكنولوجيا المستخدمة في تحديد المحتوى المتلاعب به. وقد بلغت دقة النموذج الفائز في هذا التحدي 65% على مجموعة اختبار تضمنت 4000 مقطع فيديو. ومن جهة أخرى، أظهرت دراسة أجراها فريق من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ونشرت في ديسمبر 2021 أن البشر العاديين يتمتعون بدقة تتراوح بين 69% و72% في تحديد عينة عشوائية مكونة من 50 مقطعًا من هذه الفيديوهات.
في شهر أكتوبر 2020، نشر فريق من جامعة بافالو بحثًا علميًا يبيّن تقنيتهم المبتكرة في استغلال انعكاسات الضوء في عيون الأشخاص المصوّرين لفضح التزييف العميق بدقة عالية، حتى دون الحاجة إلى الاعتماد على أدوات الكشف بالذكاء الاصطناعي، على الأقل في الوقت الراهن. أما في حالة الشخصيات البارزة ذات التوثيق الوافي، مثل القادة السياسيين، فقد تم تطوير خوارزميات متخصصة للتمييز بين السمات الهوياتية المميزة لكل فرد، مثل أنماط الحركات الوجهية والإيماءات والصوت، مما يمكن من كشف المزيفين الذين يستخدمون تقنية التزييف العميق.
أجرى فريق بحثي برئاسة الدكتور وائل عبد المجيد في مختبر الرؤية الحاسوبية وتحليل الوسائط المتعددة (VIMAL) بمعهد علوم المعلوماتبجامعة جنوب كاليفورنيا تطويرًا متتاليًا لجيلين  من الكاشفات المصممة لكشف التزييف العميق في مقاطع الفيديو، وذلك بالاعتماد على الشبكات العصبية التلافيفية. استهدف الجيل الأول من هذه الكاشفات تحديد التناقضات المكانية والزمانية في الفيديوهات المزيفة من خلال الاستعانة بالشبكات العصبية المتكررة،  بهدف كشف الشوائب البصرية المتبقية جراء عملية التزييف العميق. وقد حققت هذه الخوارزمية دقة وصلت إلى 96% على مجموعة البيانات الشاملة FaceForensics++، والتي كانت تعتبر المرجع الأساسي في تقييم كفاءة كاشفات التزييف العميق في ذلك الحين.
أما الجيل الثاني من هذه الكاشفات فاستند إلى الشبكات العصبية العميقة الشاملة لتقسيم الشوائب البصرية عن المعلومات الدلالية الوجوهية عالية المستوى. وتم ذلك باستعمال شبكة عصبية ذات شقين: ينقل الشق الأول معلومات اللون، بينما يكبح الشق الآخر محتوى الوجه ويعزز الترددات المنخفضة باستعمال مرشح لابلاس غاوسي. علاوة على ذلك، طُورت دالة خسارة جديدة تهدف إلى تعلم تمثيل مضغوط للوجوه الحقيقية، بينما تعمل على تفريق تمثيلات الفيديوهات المزيفة.
تبين التقنيات الحديثة أن سلسلة الكتل قادرة على مساعدتنا في التأكد من مصدر أي مقطع فيديو أو صورة بصريّة. فقبل نشر أي مقطع فيديو على منصات التواصل الاجتماعي، يمكننا الرجوع إلى سجله الخاص لمعرفة صاحبه الأصيل. وبهذه الطريقة، لا تُقبل إلا المقاطع الفيديوية الصادرة عن مصادر موثوقة، مما يحد من انتشار المقاطع المزيفة الضارة التي تُصنع باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
وقد اقترح بعض الخبراء إضافة نوع من التوقيع الرقمي لكل صورة أو مقطع فيديو يُلتقط بكاميرا، حتى تلك الملحقة بالهواتف الذكية، وذلك لمنع التلاعب بها. وبفضل هذا التوقيع، يمكننا معرفة الشخص الذي قام بتصوير الصورة أو الفيديو، مما يساعدنا في مكافحة نشر المعلومات الزائفة. وللكشف عن المكالمات الفيديوية المزيفة، يمكننا باتباع طريقة بسيطة أن نطلب من محدثنا تحريك رأسه قليلًا، وبهذه الطريقة يمكننا التأكد من أنه شخص حقيقي وليس مجرد صورة متحركة.