Deepfake: Sự đột phá công nghệ và những thách thức đối mặt

    1.      Deepfake là gì?

Nguồn gốc của deepfake xuất phát từ sự phát triển nhanh chóng của công nghệ học sâu và trí tuệ nhân tạo. Là công nghệ được biết đến nhiều nhất với tác dụng tái tạo lại khuôn mặt của người trong video nhờ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) .Ban đầu, công nghệ này được sinh ra cho mục đích giải trí, giúp người dùng lồng khuôn mặt, giọng nói của mình vào các nhân vật yêu thích trên video mà vẫn đảm bảo hoạt động giống như được quay thực tế. Tuy nhiên, nó nhanh chóng trở thành một vấn đề đáng lo ngại khi có nguy cơ sử dụng để tạo ra nội dung giả mạo, gian lận hoặc lừa đảo. Deepfake đã gây ra sự lo ngại về quyền riêng tư, an ninh mạng và sự tin tưởng trong việc xác nhận tính xác thực của thông tin trực tuyến. Các phương pháp học máy chính được sử dụng để tạo deepfakes dựa trên học sâu và liên quan đến đào tạo tạo kiến ​​trúc mạng thần kinh, chẳng hạn như bộ mã hóa tự động hoặc tạo mạng đối thủ (GAN).

    2.      Nguyên tắc hoạt động của deepfake

Cách thức hoạt động của deepfake liên quan đến quá trình "học" của trí tuệ nhân tạo. Với công nghệ máy học, hình ảnh khuôn mặt của một số đối tượng nhất định sẽ được thay thế hoàn toàn bằng khuôn mặt của một người khác. Nguyên lý cho khả năng này là ảnh nén của một người được đưa vào bộ giải mã của người khác. Quá trình này được thực hiện liên tục, chi tiết đến khi cho ra sản phẩm “thật” nhất. Dưới đây là các bước cơ bản trong quá trình hoạt động của deepfake:

        -         Thu thập dữ liệu: Đầu tiên, cần thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, bao gồm hình ảnh, video và âm thanh của các đối tượng mục tiêu và nguồn dữ liệu tham khảo. Dữ liệu này được sử dụng để huấn luyện mạng nơ-ron học sâu và xây dựng mô hình deepfake.

        -         Xây dựng mô hình deepfake: Sử dụng dữ liệu thu thập, một mô hình deep learning được xây dựng để học và tái tạo các đặc trưng của đối tượng mục tiêu. Mô hình này sẽ học cách tái tạo dữ liệu dựa trên các mẫu và đặc trưng trong dữ liệu huấn luyện.

        -         Tạo ra deepfake: Sau khi mô hình đã được huấn luyện, nó có thể được sử dụng để tạo ra deepfake. Đối với video, quá trình này bao gồm ghép khuôn mặt của người mục tiêu vào video nguồn. Các thuật toán xử lý ảnh và video được áp dụng để điều chỉnh màu sắc, ánh sáng và các yếu tố khác để làm cho deepfake trông tự nhiên hơn.

        -         Kiểm tra và cải thiện: Deepfake cần được kiểm tra để đảm bảo chất lượng và độ chân thực. Các phương pháp và thuật toán phân tích được sử dụng để xác định sự khác biệt giữa deepfake và dữ liệu gốc. Dựa trên phản hồi từ quá trình kiểm tra, mô hình deepfake có thể được cải thiện thông qua việc điều chỉnh các tham số và quy trình huấn luyện.

        -         Phân tán và sử dụng: Deepfake có thể được phân tán qua các nền tảng truyền thông xã hội, trang web hoặc ứng dụng khác nhau.

    3.      Ứng dụng của deepfake

-         Trong lĩnh vực giải trí và nghệ thuật: Deepfake tạo ra các video hài hước, parodies hoặc kịch bản hư cấu với sự tham gia của những người nổi tiếng. Điều này tạo ra sự mới mẻ và hứng thú cho khán giả.

-         Truyền thông và quảng cáo: Deepfake có thể được sử dụng để tạo ra quảng cáo và video marketing ấn tượng. Việc sử dụng các gương mặt nổi tiếng hoặc người nổi tiếng trong quảng cáo có thể thu hút sự chú ý và tạo ra ấn tượng mạnh cho khách hàng.

-         Giáo dục và nghiên cứu: Deepfake có thể được sử dụng trong giáo dục và nghiên cứu để tạo ra các mô phỏng. Điều này có thể giúp giảng viên và học sinh hiểu và tham gia vào các khía cạnh khác nhau của một chủ đề cụ thể.

-         Sản xuất phim và truyền hình: Deepfake có thể được sử dụng để tạo ra hiệu ứng đặc biệt và sửa chữa hình ảnh trong sản xuất phim và truyền hình. Nó có thể giúp tái hiện lại những cảnh quay đã qua chỉnh sửa.

    4.      Những thách thức và cách phát hiện deepfake

  v Thách thức

-         Tác động đến độ đáng tin cậy: Deepfake có thể giả mạo thông tin, cố tình lan truyền thông tin sai lệch nhằm lừa gạt người dân. Ví dụ những trường hợp làm giả hình ảnh và video, gây khó khăn trong việc phân biệt giữa nội dung thật và giả mạo.

-         Xâm phạm quyền riêng tư: Deepfake có thể được sử dụng để tạo ra video hoặc hình ảnh xâm phạm quyền riêng tư của cá nhân, gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho đời sống cá nhân và danh dự.

-         Tác động đến an ninh: Deepfake có thể được sử dụng tạo ra các thông tin giả mạo để thâm nhập vào hệ thống hoặc lừa đảo người dùng, hoặc sử dụng trong các cuộc tấn công mạng.

  v Cách phát hiện deepfake

-         Thông thường, các cuộc gọi video call sử dụng deepfake sẽ có chất lượng không ổn định, giật lag. Hình ảnh và âm thanh của chúng cũng sẽ không rõ ràng.

-         Phân tích cảm xúc và cử chỉ: Deepfake thường không thể tái tạo chính xác các cảm xúc và cử chỉ của con người. Vì vậy, quan sát kỹ các biểu hiện, ngôn ngữ cơ thể và cảm xúc trong video có thể giúp bạn nhận ra sự không tự nhiên của deepfake. Ví dụ chuyển động của mắt không được tự nhiên, hoặc không nhìn ra chuyển động của mắt( chớp mắt), hoặc biểu cảm của mặt không được tự nhiên, có thể có hiện tượng nhấp nháy xung quanh các cạnh của khuôn mặt. Các chi tiết nhỏ, chẳng hạn như tóc, sẽ rất khó để được hiển thị tốt, dễ mất các sợi ở rìa.

-         Kiểm tra sự đồng nhất: Màu da bất thường, ánh sáng kỳ lạ và bóng đổ không đúng vị trí đều là những dấu hiệu cho thấy những gì bạn đang nhìn thấy trong video là kết quả của công nghệ deepfake, chứ không phải thật.

-         Tìm hiểu nguồn gốc và tin tức xung quanh video: Nếu có sự nghi ngờ về tính xác thực của một video, hãy tìm hiểu nguồn gốc và tin tức xung quanh nó. Xem xét xem video có xuất phát từ nguồn đáng tin cậy hay không và xem xét ý kiến và báo cáo từ các chuyên gia hoặc nguồn tin uy tín.

-         Khi tua chậm video, hình ảnh trở nên không tự nhiên

-         Có nhiều tiếng ồn hoặc âm thanh không nhất quán

-         Sử dụng công nghệ phát hiện deepfake

    5.      Tương lai của deepfake

Deepfake là một sự phát triển công nghệ gây nên nhiều ảnh hưởng tích cực và tiêu cực, mang lại những thách thức mới và đặt ra những câu hỏi đáng lo ngại về độ tin cậy và sự thật của thông tin trực tuyến. Tuy nhiên trong khi deepfake mang lại những mối đe dọa, chúng ta cũng không nên quên rằng công nghệ cũng có thể được sử dụng để phòng chống và giải quyết vấn đề này.

Trong tương lai, có thể dự đoán rằng deepfake sẽ tiếp tục phát triển và trở nên ngày càng phức tạp. Điều này đòi hỏi chúng ta phải đối mặt với các thách thức mới và nâng cao khả năng phòng ngừa và phát hiện deepfake. Cùng với đó, sẽ có sự cần thiết để thiết lập các quy định và chính sách rõ ràng để giám sát và kiểm soát việc sử dụng deepfake. Các nhà nghiên cứu và chuyên gia đang nỗ lực để phát triển các công nghệ phát hiện deepfake và phương pháp chống lại nó. Chúng ta cần có sự hiểu biết và nhận thức đúng đắn về vấn đề này để đảm bảo sự an toàn và độ tin cậy trong thông tin mà chúng ta tiếp nhận. Sự cộng tác giữa các lĩnh vực, bao gồm kỹ thuật, luật pháp và giáo dục, là rất quan trọng để đối phó với các thách thức của deepfake và đảm bảo sự phát triển bền vững của công nghệ thông tin trong tương lai.

    6.      Một số phần mềm và trang web deepfake

-         DeepFaceLab: Đây là một phần mềm mã nguồn mở và mạnh mẽ để tạo và chỉnh sửa deepfake, cho phép bạn hoán đổi khuôn mặt, thay đổi độ tuổi của một người, cũng như chuyển động của khuôn mặt. Phù hợp cho các sinh viên ngành đồ họa.

-         Faceswap: Đây là một phần mềm mã nguồn mở cho phép người dùng tạo ra deepfake bằng cách thay đổi khuôn mặt của những người khác vào video gốc. Nó có một cộng đồng sôi nổi và hỗ trợ đa dạng các tính năng.

-         Reface: Đây là ứng dụng giúp ghép khuôn mặt của bạn vào những đoạn clip của những người nổi tiếng chỉ với việc chụp bức ảnh selfie trên điện thoại, dễ dàng chia sẻ lên các trang mạng xã hội như : Facebook, Instagram.

-         DeepArt: Đây là một trang web cho phép người dùng biến các bức ảnh của mình thành tranh vẽ hoặc ảnh nghệ thuật bằng cách sử dụng deepfake. Người dùng có thể tùy chỉnh phong cách nghệ thuật và áp dụng nó vào ảnh của mình.

-         This Person Does Not Exist: Đây là một trang web trình bày các hình ảnh của những người không tồn tại, được tạo ra bằng deepfake. Nó cung cấp một cách thú vị để hiểu và nhìn thấy khả năng của deepfake trong việc tạo ra hình ảnh giả mạo.

           -         MyHeritage: Đây là ứng dụng đang hot trend trên mạng xã hội về ứng dụng phục chế ảnh khuôn mặt từ lâu thành ảnh chuyển động, phục hồi ảnh cũ thành hình ảnh có màu sắc đa dạng hơn.