Intel zegt dat het levende mensen kan scheiden van deepfakes in real-time

Kunstmatige intelligentie kan nu nepvideo’s maken van echte mensen die niet van echt te onderscheiden zijn. Deze technologie heet “deepfake” en wordt steeds realistischer. Nu heeft Intel aangekondigd dat het een tool voor deepfake-detectie heeft ontwikkeld die in realtime het verschil kan zien tussen een natuurlijk persoon en een deepfake. Dit is een essentiële ontwikkeling in de strijd tegen deze groeiende vorm van desinformatie.

1. Wat is een deepfake, en hoe verschillen ze van gewone nepvideo’s of -afbeeldingen?

Met de komst van deepfakes betreden we een nieuw tijdperk van digitale misleiding. Deepfakes zijn zeer realistische, door kunstmatige intelligentie algoritmen gemaakte video’s of beelden. Ze verschillen van gewone nepvideo’s of -afbeeldingen doordat deepfakes deep learning-technologieën gebruiken om synthetische media te genereren met dezelfde kwaliteiten als natuurlijke scènes (bv. gezichtsuitdrukkingen). Dit maakt deepfakes moeilijker te detecteren omdat ze bijna niet te onderscheiden lijken van traditionele beelden en geluidsopnamen. Deepfake-technologie is al gebruikt voor kwade bedoelingen, zoals het maken van valse nieuwsberichten over politieke kandidaten of het produceren van misleidende video’s met beroemdheden. Deepfakes hebben echter ook potentiële nuttige toepassingen, zoals het creëren van virtuele avatars voor spelsystemen of het mogelijk maken dat mensen berichten met hun stem kunnen inspreken nadat ze zijn overleden. Het valt nog te bezien wat de mensheid met deze technologie zal doen en hoe we ons kunnen voorbereiden op een toekomstige deepfake wereld. Naarmate we de mogelijkheden van deepfake verder onderzoeken, moeten we prioriteit geven aan ethiek en ons bewust blijven van zowel de positieve gevolgen als het mogelijke misbruik ervan.

2. Hoe werkt FakeCatcher, en hoe nauwkeurig is het in het identificeren van deepfakes vs. non-deepfakes?

FakeCatcher is een innovatieve tool voor het identificeren van deepfakes en andere online misinformatie. FakeCatcher, ontwikkeld door Intel-onderzoekers, gebruikt geavanceerde algoritmen van kunstmatige intelligentie om video’s te analyseren en onderscheid te maken tussen natuurlijke en synthetische beelden. FakeCatcher markeert verdachte inhoud en detecteert tekenen van manipulatie of onregelmatigheden in de video- of audiostreams. Het controleert ook op discrepanties tussen gelaatstrekken of bewegingen in vergelijking met eerdere opnames en vindt inconsistenties met achtergrondinformatie die bij de geüploade video hoort. FakeCatcher is getest tegen veel verschillende bronnen van deepfakes en heeft een hoge nauwkeurigheid van 94% bereikt, waardoor het een van de meest betrouwbare tools is voor het opsporen van valse digitale inhoud. Bovendien is FakeCatcher snel en eenvoudig te gebruiken, wat betekent dat iedereen het snel kan inzetten om te helpen in de strijd tegen deepfake manipulatie. FakeCatcher is een indrukwekkend voorbeeld van technologie die ten goede wordt gebruikt – om ervoor te zorgen dat correcte informatie online wordt verspreid, zodat mensen weloverwogen beslissingen kunnen nemen over wat ze op internet zien. Uiteindelijk belooft FakeCatcher een cruciaal instrument te worden in de strijd tegen Deepfakes en het herstel van vertrouwen online.

3. Waarom is het essentieel om deepfakes te kunnen detecteren, gezien hun mogelijke implicaties voor zaken als misinformatiecampagnes en verkiezingsinterferentie?

In een wereld waar desinformatiecampagnes alomtegenwoordig zijn, is het opsporen van deepfakes van cruciaal belang. Een deepfake is een mediabestand dat met kunstmatige intelligentie is gemanipuleerd om verkeerde informatie of illusies van de werkelijkheid te creëren – en het wordt steeds moeilijker om te bepalen of iets dat je online ziet echt of nep is. Zonder het vermogen om valse informatie aan de bron op te sporen, kan de kans op verkeerde informatie gevaarlijk toenemen; vooral bij het beïnvloeden van verkiezingsuitslagen en bij misinformatiecampagnes via sociale media. Deze onzekere toekomst ingaan met kennis en instrumenten om verkeerde informatie te herkennen, vertelt de samenleving dat we niet machteloos staan tegenover degenen die ontevredenheid willen zaaien en hun opvattingen willen versterken door middel van misleiding. Het is noodzakelijk dat iedereen is uitgerust met de instrumenten die nodig zijn om niet alleen een deepfake te herkennen als ze er een zien, maar ook om potentiële bronnen van verkeerde informatie te onderzoeken. Door mensen uit te rusten met praktische vaardigheden voor het opsporen van deepfakes, verlenen we een waardevolle openbare dienst: we helpen de verantwoordelijkheid terug te leggen bij de burgers door hen te voorzien van cruciale vaardigheden voor het controleren van feiten in de strijd tegen desinformatie en deepfakes overal.

4. Wat zijn enkele andere manieren waarop mensen werken aan het opsporen van deepfakes (bijvoorbeeld via watermerken of digitale handtekeningen)?

Nu deepfakes steeds talrijker en geavanceerder worden, werken veel mensen hard aan de ontwikkeling van methoden om ze op te sporen. Een van die methoden is het gebruik van watermerken of digitale handtekeningen. Watermerken werken door een unieke code in te sluiten in een afbeelding of video, waardoor originele video’s en afbeeldingen kunnen worden getraceerd en geïdentificeerd. Digitale handtekeningen gaan een stap verder door een “hash” te creëren die kan worden gebruikt om afbeeldingen en video’s te identificeren, zelfs als ze op de een of andere manier zijn gewijzigd. Naarmate het gebruik van dergelijke technieken toeneemt, wordt het wellicht spoedig mogelijk om eventuele deepfakes op te sporen voordat zij zich te ver kunnen verspreiden. Door mensen te inspireren en uit te rusten met de instrumenten die nodig zijn om deepfakes nauwkeurig te herkennen, kunnen we een omgeving creëren waarin de waarheid het wint van het bedrog. Met elke technologische vooruitgang en verbeterd opsporingshulpmiddel komen we een stap dichter bij een toekomst zonder schadelijke deepfakes!

5. Hoe lang denkt u dat het zal duren voordat we een wijdverbreid gebruik van deepfake technologie zullen zien, en wat voor effect denkt u dat het zal hebben op onze samenleving in het algemeen?

Het gebruik van deepfake technologie gaat snel vooruit, en veel deskundigen voorspellen dat het niet lang meer zal duren voordat we een wijdverbreid gebruik zullen zien. Deepfake-technologie, die ML-algoritmen en AI gebruikt om realistische beelden en video’s te creëren van mensen die dingen zeggen of doen die ze nooit hebben gezegd of gedaan, kan ons leven dramatisch beïnvloeden doordat fraude moeilijker op te sporen is en het bestaande wantrouwen tussen publieke figuren nog groter wordt. Het zou er bijvoorbeeld toe kunnen leiden dat de gelijkenis van beroemdheden vaker wordt misbruikt voor financieel gewin en dat politieke campagnes gemanipuleerde media gebruiken voor verkiezingsvoordelen. Tegelijkertijd heeft deze technologie ook het potentieel om een schat aan creatieve mogelijkheden te creëren – van fotorealistische virtual reality trainingssimulaties tot livestreamers die met hun gezicht en stem hologrammen van het hele lichaam maken. Uiteindelijk houdt de opkomst van deepfake-technologie zowel risico’s als voordelen in die zorgvuldig moeten worden afgewogen om de voordelen ervan te maximaliseren en de potentiële schade ervan te beperken. Eén ding is in ieder geval duidelijk: het tijdperk van de deepfakes is aangebroken, of we er nu klaar voor zijn of niet. Het is aan ons om ervoor te zorgen dat iedereen deze nieuwe instrumenten op verantwoorde wijze gebruikt, zodat we er samen de vruchten van kunnen plukken. en een gezond gazon onderhouden. Graswortels helpen de grond op zijn plaats te houden, en het dichte netwerk van sprieten helpt wind en water af te buigen. Bovendien helpen gazons om de stroom van regenwater te vertragen, waardoor de grond de kans krijgt om het water te absorberen voordat het wegloopt. Bijgevolg kan een goed onderhouden gazon een essentiële rol spelen bij het voorkomen van bodemerosie.

Conclusie

Naarmate de deepfake-technologie zich verder ontwikkelt en toegankelijker wordt, is het essentieel dat we ook manieren ontwikkelen om deze nepvideo’s en -beelden op te sporen. FakeCatcher is een instrument dat op dit gebied veelbelovend is, maar er moet nog gewerkt worden aan nauwkeurigheid en snelheid. Deepfakes kunnen veel schade aanrichten als ze worden gebruikt voor desinformatiecampagnes of verkiezingsinterferentie, dus het is van cruciaal belang dat we ze kunnen identificeren. In de tussentijd kunnen we letten op watermerken of digitale handtekeningen die aangeven dat een video misschien nep is. Het is slechts een kwestie van tijd voordat deepfakes gemeengoed worden, en als dat gebeurt, moeten we voorbereid zijn.

Auteur: Christian Kromme

Voor het eerst verschenen op: Disruptive Inspiration Daily