Khám phá khoa học đằng sau công nghệ Deepfake

Sự ra đời của công nghệ Deepfake đã mang đến một kỷ nguyên mới về thao tác kỹ thuật số, cho phép tạo ra các video và hình ảnh giả mạo có tính thuyết phục cao.

• Ưu điểm và hạn chế của cơ sở dữ liệu đám mây
• Hệ thống mạng dựa trên mục đích (IBNS) trong bảo mật mạng
• Sự khác biệt giữa mạng dựa trên mục đích và mạng truyền thống
• Đặc trưng của ICN - mạng lấy thông tin làm trung tâm
• Tìm kiếm mối đe dọa an ninh mạng: Kỹ thuật và công cụ để thành công

Khoa học đằng sau công nghệ Deepfake vừa hấp dẫn vừa đáng lo ngại vì các thuật toán AI thúc đẩy nó tiếp tục phát triển và tạo ra sự giả mạo ngày càng thuyết phục.

Sự ra đời của công nghệ Deepfake đã mang đến một kỷ nguyên mới về thao tác kỹ thuật số, cho phép tạo ra các video và hình ảnh giả mạo có tính thuyết phục cao. Khi công nghệ này tiếp tục phát triển, việc hiểu được khoa học đằng sau nó và các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) giúp nó trở nên khả thi ngày càng trở nên quan trọng. Trong bài viết này, chúng tôi đi sâu vào thế giới của công nghệ Deepfake, khám phá các thuật toán AI điều khiển nó và những tác động tiềm tàng của việc tiếp tục phát triển nó.

Công nghệ Deepfake là gì?

Về cốt lõi, công nghệ Deepfake dựa trên một loại AI được gọi là deep-learning, liên quan đến việc sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu. Các mạng thần kinh này được thiết kế để bắt chước cách bộ não con người xử lý thông tin, cho phép chúng học hỏi và thích nghi theo thời gian. Đối với Deepfake, các thuật toán AI được đào tạo để phân tích và thao tác dữ liệu trực quan, chẳng hạn như hình ảnh và video.

Các loại hình kỹ thuật của công nghệ Deepfake

Công nghệ Deepfake hoạt động dựa trên một số loại hình kỹ thuật sau đây:

Mạng GAN

Một trong những kỹ thuật chính được sử dụng trong việc tạo ra các tác phẩm sâu được gọi là mạng đối nghịch chung (GAN). GAN bao gồm hai mạng thần kinh, được gọi là bộ tạo và bộ phân biệt, hoạt động cùng nhau trong quá trình cải tiến liên tục. Bộ tạo đưa ra các hình ảnh hoặc video giả mạo, trong khi bộ phân biệt đánh giá chất lượng của những hình ảnh giả mạo này, xác định xem chúng có đủ thuyết phục để được coi là thật hay không. Khi bộ tạo cải thiện đầu ra của nó, bộ phân biệt sẽ trở nên tốt hơn trong việc xác định hàng giả, buộc bộ tạo phải liên tục tinh chỉnh các sáng tạo của mình.

Bộ mã hóa tự động

Một kỹ thuật quan trọng khác trong công nghệ Deepfake là bộ mã hóa tự động, là mạng thần kinh được thiết kế để nén và tái tạo dữ liệu. Bộ mã hóa tự động được sử dụng để phân tích và mã hóa các đặc điểm khuôn mặt của một cá nhân mục tiêu, cho phép thuật toán AI sau đó tạo ra một biểu diễn chân thực về khuôn mặt của người đó. Dữ liệu này sau đó có thể được kết hợp với các dữ liệu trực quan khác, chẳng hạn như nét mặt và chuyển động của một cá nhân khác, để tạo ra một video Deepfake thuyết phục.

Cách nhận biết Deepfake

Khi công nghệ Deepfake tiếp tục phát triển, chất lượng của các video giả được tạo ra bởi các thuật toán AI này ngày càng trở nên khó phân biệt với hình ảnh và video thực. Điều này đã làm dấy lên mối lo ngại về khả năng lạm dụng Deepfake cho các mục đích bất chính, chẳng hạn như truyền bá thông tin sai lệch, thao túng dư luận và thậm chí là tống tiền. Để giải quyết những lo ngại này, các nhà nghiên cứu và các công ty công nghệ đang nỗ lực phát triển các công cụ và kỹ thuật để phát hiện và chống lại các hoạt động giả mạo.

Sử dụng các thuật toán AI

Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn để phát hiện Deepfake là sử dụng các thuật toán AI đã được đào tạo đặc biệt để xác định sự khác biệt tinh tế giữa hình ảnh và video thật và giả. Các thuật toán này phân tích các khía cạnh khác nhau của dữ liệu hình ảnh, chẳng hạn như ánh sáng, bóng tối và chuyển động của khuôn mặt, để xác định xem một hình ảnh hoặc video nhất định là thật hay giả. Tuy nhiên, khi công nghệ Deepfake tiếp tục được cải thiện, có khả năng các thuật toán AI được sử dụng để tạo video giả sẽ ngày càng trở nên thành thạo trong việc bắt chước các tín hiệu tinh vi này, khiến việc phát hiện trở nên khó khăn hơn.

Sử dụng Digital Watermark

Một giải pháp tiềm năng khác cho vấn đề Deepfake là phát triển các kỹ thuật xác thực Digital Watermark, có thể được sử dụng để xác minh tính xác thực của hình ảnh và video. Bằng cách nhúng một chữ ký số duy nhất vào dữ liệu trực quan, có thể theo dõi và xác minh nguồn gốc của một hình ảnh hoặc video nhất định, giúp ngăn chặn sự lây lan của Deepfake.

Kết luận

Tóm lại, khoa học đằng sau công nghệ Deepfake vừa hấp dẫn vừa đáng lo ngại, vì các thuật toán AI thúc đẩy nó tiếp tục cải thiện và tạo ra những giả mạo ngày càng thuyết phục. Khi xử lý những tác động tiềm ẩn của công nghệ này, điều quan trọng là chúng ta phải phát triển sự hiểu biết thấu đáo về các thuật toán AI có liên quan và hướng tới việc phát triển các giải pháp hiệu quả để phát hiện và chống lại các hoạt động giả mạo. Với các công cụ và chiến lược phù hợp tại chỗ, hi vọng có thể đảm bảo rằng thế giới kỹ thuật số vẫn là một nguồn thông tin đáng tin cậy.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/the-science-behind-deepfake-understanding-the-ai-algorithms-that-create-convincing-fakes/)

Tin liên quan:

• Các xu hướng phát triển phần mềm cần lưu ý trong năm 2023
• Adobe Firefly đưa công cụ AI sáng tạo Firefly đến các doanh nghiệp
• Cách các đội thi ChatGPT Hackathon tìm cảm hứng ý tưởng công nghệ
• Khát vọng của người trẻ đam mê IT thể hiện qua cuộc thi ChatGPT Hackathon
• FUNiX đưa học viên tham quan Trusting Nhật Bản, truyền động lực sớm gia nhập ngành IT
• FUNiX và UFIN Group ra mắt chương trình Web3 Job Fair Global
• Tutor FUNiX chia sẻ 5 cách để giữ lửa đam mê công nghệ thông tin (IT)