आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग, आर्ट बनाने से लेकर एडमिनिस्ट्रेशन जॉब को ऑटोमेट करने तक कमाल कर सकती है। लेकिन वे एक जोखिम भी हैं क्योंकि वे बुरे अभिनेताओं को डीपफेक जैसी तरकीबों से सशक्त बना सकते हैं।
जैसा कि यह विशेष तकनीक विकसित होती है, यह सीखना एक अच्छा विचार है कि वास्तव में डीपफेक कैसे काम करता है और कौन उनका उपयोग करना चाहेगा - वैध और अवैध दोनों।
डीपफेक का उपयोग कैसे और क्यों किया जाता है, यह समझना क्यों महत्वपूर्ण है
डीपफेक तकनीक के मुख्यधारा के अनुप्रयोग मुख्य रूप से मजाकिया, अश्लील या सिनेमाई सामग्री के इर्द-गिर्द घूमते हैं, लेकिन एक अध्ययन ने यह साबित कर दिया है डीपफेक चेहरे की पहचान को बेवकूफ बना सकता है. यह अकेले ही चिंता करने और अपने पहरेदारी करने का एक कारण है।
रोजमर्रा की जिंदगी और बड़े पैमाने की परियोजनाओं में तकनीक का जितना अधिक उपयोग किया जाता है, उतना ही बेहतर इसके डेवलपर्स लोगों के नकली वीडियो बनाना सीखते हैं, चाहे वे सेलिब्रिटी हों या परिवार के सदस्य।
समझ डीपफेक वीडियो से खुद को कैसे बचाएं इस बात पर विचार करना अब जरूरी है कि उद्योग विशेष रूप से मनोरंजन के क्षेत्र में प्रौद्योगिकी के फायदों को कितनी उत्सुकता से गले लगा रहे हैं।
हॉलीवुड ने इसे बहुत पहले कई परियोजनाओं पर इस्तेमाल किया था मेटाफिजिक की डीपफेक AGT एंट्री, जिसने दुनिया को दिखाया कि डीपफेक क्रिएशन कितना तेज और प्रभावी हो सकता है। यहां बताया गया है कि इस प्रक्रिया में क्या शामिल है।
डीपफेक कैसे काम करते हैं?
डीपफेक के पीछे क्या है, इसके नाम में एक सुराग है: डीप लर्निंग, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) का विज्ञान। डीपफेक एल्गोरिदम के लिए ये क्या करते हैं डेटा को अवशोषित करते हैं, इससे सीखते हैं, और चेहरे के भावों के रूप में नया डेटा बनाते हैं या एक पूरा चेहरा आपके ऊपर आरोपित होता है।
डीपफेक सॉफ़्टवेयर के डेवलपर आमतौर पर दो एएनएन प्रकारों में से एक का उपयोग करते हैं: ऑटोएन्कोडर्स या जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन)।
Autoencoders उनके द्वारा खिलाए गए डेटा के द्रव्यमान को दोहराने के लिए सीखते हैं, मुख्य रूप से चेहरों और अभिव्यक्तियों की तस्वीरें, और अनुरोधित डेटा सेट को फिर से बनाना। हालांकि, वे शायद ही कभी सटीक प्रतियां हैं।
दूसरी ओर, GAN के पास एक स्मार्ट सिस्टम होता है, जिसमें एक जनरेटर और एक डिस्क्रिमिनेटर शामिल होता है। पूर्व डेटा को पुन: पेश करता है जिसे डीपफेक में सीखा जाता है जिसे बाद वाले को मूर्ख बनाना चाहिए।
विवेचक जनरेटर की रचनाओं की वास्तविक छवियों से तुलना करता है और उनकी प्रभावशीलता निर्धारित करता है। बेशक, सबसे अच्छे डीपफेक वे हैं जो पूरी तरह से मानव व्यवहार की नकल करते हैं।
तो, इस तकनीक से डीपफेक कैसे बनते हैं? जैसे ऐप्स के पीछे एल्गोरिदम रीफेस और डीपफेसलैब उनके माध्यम से जाने वाले डेटा से लगातार सीखें ताकि वे चेहरे की विशेषताओं और भावों को प्रभावी ढंग से समायोजित कर सकें या एक चेहरे को दूसरे पर परत कर सकें।
सॉफ्टवेयर मूल रूप से एक वीडियो संपादक है जिसे विशेष रूप से चेहरों में हेरफेर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कुछ ऐप्स दूसरों की तुलना में अधिक जटिल होते हैं, लेकिन कुल मिलाकर आप किसी की उम्र बढ़ने से लेकर खुद को फिल्मों में संपादित करने तक कुछ भी कर सकते हैं।
लेकिन तकनीक में अभी भी खामियां हैं। डीपफेक निर्माण की तुलना में अधिक जटिल हो सकता है कैसे फर्जी लाइव वीडियो बनाए जाते हैं, लेकिन असत्य का पता लगाना उतना ही सरल हो सकता है।
डीपफेक की पहचान कैसे करें
क्योंकि डीपफेक मुख्य रूप से मशीनों द्वारा बनाए जाते हैं, डिजिटल चेहरे की विशेषताएं या व्यवहार हमेशा प्राकृतिक नहीं लगते हैं। वीडियो के सेटअप में भी गलतियां हो सकती हैं। दूसरे शब्दों में, यदि आप जानते हैं कि क्या देखना है, तो आप नकली फ़ुटेज बता सकते हैं।
यहाँ कुछ बताए गए संकेत दिए गए हैं:
- अप्राकृतिक निमिष: मशीन लर्निंग अक्सर आंख झपकने को नज़रअंदाज़ कर देती है या इसे अजीब बना देती है।
- धुंधली या अस्थिर विशेषताएं: किसी के बाल, मुंह, या ठुड्डी थोड़ी धुंधली हो सकती है या अजीब, अक्सर अतिरंजित तरीके से हिल सकती है।
- भावना की कमी या गलत बयानी: घटिया डीपफेक भावनाहीन होते हैं या भावनाओं की बुरी तरह नकल करते हैं।
- अजीब बॉडी लैंग्वेज: अगर वीडियो में मौजूद व्यक्ति अपने सिर या शरीर को विकृत या असम्बद्ध तरीके से हिलाता है, तो यह एक डीपफेक हो सकता है।
- गलत रंग और रोशनी: मलिनकिरण, अकथनीय रोशनी और छाया नकली वीडियो के निश्चित संकेत हैं।
- असंगत वस्तुएं: किसी वीडियो को एडजस्ट करते समय, डीपफेक सॉफ्टवेयर गलतियां कर सकता है, जैसे कपड़े, गहने और पृष्ठभूमि की वस्तुओं का आकार बदलना।
- खराब ऑडियो: डीपफेक किसी वीडियो में भाषण और ध्वनि को विकृत कर सकता है।
का पूरा फायदा उठाना डीपफेक का पता लगाने के तरीके इस तरह के वीडियो आमतौर पर किस लिए बनाए जाते हैं, यह सीखकर और ऑनलाइन देखे जाने वाले फ़ुटेज के विवरण पर पूरा ध्यान देकर—यदि संभव हो तो इसे धीमा कर दें।
इसके अतिरिक्त, अधिक से अधिक उपकरण विकसित किए जा रहे हैं, जैसे माइक्रोसॉफ्ट प्रमाणीकरणकर्ता और सेंसिटिविटी फोरेंसिक डीपफेक डिटेक्शन, जो मिनट के स्तर पर वीडियो का विश्लेषण करता है।
डीपफेक का उपयोग कौन करता है?
स्टार वार्स की तरह फिल्म निर्माता उम्र बढ़ने या अभिनेताओं के चेहरे को बदलने के लिए डीपफेक का उपयोग कर रहे हैं। कलाकार पोर्ट्रेट को सजीव करने और उनसे बात करने और गाने के लिए मजबूर करते हैं।
विपणक प्रचार सामग्री के लिए डीपफेक तकनीक का प्रयोग कर रहे हैं जिसमें अभिनेताओं को काम पर रखने की आवश्यकता नहीं है। WPP जैसी कंपनियां भी इसे अपने प्रशिक्षण वीडियो में लागू करती हैं।
सामान्य तौर पर तकनीकी विशेषज्ञ मजेदार वीडियो बनाते हैं जहां वे लोकप्रिय फिल्मों में दोस्तों के साथ चेहरों की अदला-बदली करते हैं या एक अभिनेता के ऊपर एक परत चढ़ाते हैं। सिल्वेस्टर स्टेलोन ने होम अलोन को संभाल लिया है, और हीथ लेजर का जोकर ए नाइट्स टेल में दिखाई दिया।
दुर्भाग्य से, यदि आप यह पता लगाते हैं कि डीपफेक तकनीक का उपयोग और किस लिए किया जाता है, तो आपको बहुत सारे दुर्भावनापूर्ण मामले मिलेंगे। डीपफेक निर्माता गलत सूचना और आपत्तिजनक संदेश फैलाना पसंद करते हैं, साथ ही मशहूर हस्तियों को लक्षित करते हैं और उन्हें वयस्क फिल्मों में डालते हैं। फर्जी फुटेज दिखाकर लोगों को ब्लैकमेल भी किया जाता है।
अपने मौजूदा बेलगाम रूप में, डीपफेक लोगों के निजता अधिकारों, सुरक्षा, और यहां तक कि कॉपीराइट, उदाहरण के लिए, जब एल्गोरिद्म स्पष्ट रूप से सार्वजनिक रूप से नहीं एक तस्वीर या कलाकृति का उपयोग करता है उपलब्ध।
यही कारण है कि देश और ब्रांड अपना पैर नीचे रख रहे हैं। 2021 तक, के अनुसार साइबर नागरिक अधिकार पहल का नक्शा अमेरिका में डीपफेक कानूनों के खिलाफ, चार राज्य अब प्रकाशित डीपफेक वीडियो पर कार्रवाई करते हैं जो किसी को स्पष्ट या अन्यथा हानिकारक तरीके से चित्रित करते हैं।
चीन लोगों और समाज को नुकसान पहुंचाने वाले डीपफेक को आपराधिक बनाने के लिए भी कदम उठा रहा है, चाहे वह व्यक्तिगत अधिकारों का उल्लंघन कर रहा हो या फर्जी खबरें फैला रहा हो। यहां तक की मेटा की घोषणा की 2020 में भ्रामक, हेरफेर किए गए वीडियो का स्वागत नहीं किया गया।
विनियमन के अलावा, दुनिया भर में आधिकारिक निकाय डीपफेक अपराधों की बेहतर पहचान और रोकथाम पर जोर देते हैं। राथेनौ इंस्टीट्यूट की रिपोर्ट यूरोपीय नीति को डीपफेक को कैसे हैंडल करना चाहिए, इस पर स्पीकर और फेशियल रिकग्निशन, वॉयस लाइवनेस डिटेक्शन और फेशियल फीचर एनालिसिस जैसे टूल्स के साथ सॉफ्टवेयर का समर्थन करती है।
जानें कि कैसे डीपफेक आपको गुमराह करने का काम करता है
बेहतर या बदतर के लिए डीपफेक पहले ही मुख्यधारा में आ चुका है। तो, किसी भी दुर्भावनापूर्ण वीडियो से निपटने की तैयारी करते समय मज़ेदार और प्रेरक वीडियो का आनंद लें।
आखिरकार, इस तरह का एक डीपफेक क्या है, लेकिन एक उपकरण जो आपको बरगलाने के लिए बनाया गया है? यदि आप जानते हैं कि क्या देखना है और कैसे प्रतिक्रिया देनी है, तो इसका आप पर कम प्रभाव पड़ेगा।
उदाहरण के लिए, आप फेक न्यूज और अकाउंट्स के साथ-साथ सोशल मीडिया पर डीपफेक की पहचान कर सकेंगे और गलत सूचनाओं, फिशिंग प्रयासों आदि से बच सकेंगे। जैसे-जैसे डीपफेक का पता लगाने और रोकथाम की तकनीक में सुधार होगा, वैसे-वैसे आपको और अधिक समर्थन मिलेगा।