باتت صور التزييف العميق المنتجة بواسطة الذكاء الاصطناعي موجودة في كل مكان على الإنترنت. في حين أن بعضها يبدو سخيفًا للغاية ويُطلق عليه تسمية الفن الطفرة، فإن البعض الآخر يمكن أن يخدع حتى الأشخاص الذين يولون انتباهًا دقيقًا، وهذا مهم خاصة عندما ينحرف الأمر لتشويه أو تغيير أو حتى خلق صور مختلفة لأشخاص موجودين في الواقع.
مكافحة انتشار صور التزييف العميق أمر بالغ الأهمية لأنها تُستخدم لنشر المعلومات المضللة، ومهاجمة الخصوم السياسيين، وانتهاك حقوق الأشخاص.
أحد الحلول الممكنة لاكتشاف الصور المزيفة العميقة الأكثر واقعية يأتي من تقنيات مستخدمة في علم الفلك، على الرغم من أن علم الفلك قد استعارها من الإحصاءات المطبقة على عدم المساواة في الثروة. يُطلق على هذه التقنية اسم المعامل الجيني.
قبل أن نتعمق في الإحصاءات، من المهم مناقشة النهج الذي استخدمه الباحثون. ما تزال خوارزميات التعلم الآلي التي تصنع صور التزييف العميق غير جيدة تمامًا في تمثيل الواقع. حتى قبل بضعة أشهر، لم يتمكن حتى أفضلها من تكرار شكل اليد بواقعية، وهي تواجه صعوبة كبيرة في الحصول على الانعكاسات التي تراها في عيون البشر بدقة.
ينعكس الضوء المحيط والأشياء في عيون الشخص المُصَوَّر. يتجانس الانعكاس في إحدى العينين مع الانعكاس في العين الأخرى، ويمكن تقييم ذلك إحصائيًا. يلاحظ الباحثون أن هذه الطريقة ليست مثالية، فقد يؤدي التحليل الإحصائي لتوزيعات البيانات إلى بعض الأخطاء أحيانًا.
قال كيفن بيمبليت من جامعة هال لموقع IFLScience: «إنها ليست حلاً سحريًا. قد تحدث إيجابيات زائفة أو سلبيات زائفة. لن تتمكن من حل كل شيء. لكن هذه الطريقة توفر لنا أساسًا وخطة هجوم. هذا سباق تسلح. قد تساعد الآن في عام 2024، ولكن إذا لم نحافظ على التقدم، فإن صور التزييف العميق في عام 2028 ستتغلب على هذه المشكلة».
يُستخدم المعامل الجيني لتقدير عدم المساواة في الثروة، لذا في حال وجود فرق كبير بين ثروات الأغنياء والفقراء في بلد ما، مثل الولايات المتحدة، فإن ذلك البلد سيحظى بمعامل جيني مرتفع. ولكن عمومًا، يُستخدم الرقم لحساب عدم المساواة بين قيم توزيع التكراري، وهذا ينطبق على جميع البيانات، بما في ذلك عندما ترغب في أن يحسب الكمبيوتر شكل مجرة ومظهرها بالأساس.
قال بيمبليت: «هذه طريقة لتحليل شكل المجرات. تقليديًا، كان يُحكَم على الشكل بالعين المجردة. آمل أن يكون واضحًا أن العين البشرية جهاز رائع من الناحية الفيزيائية، ولكننا متحيزون».
وأضاف: «ما نريده حقًا هو وسيلة غير متحيزة لتحديد شكل المجرات، ويفضل أن تقترب للشكل الحقيقي أكثر».
استُخدِمَ المعامل الجيني وطرق فلكية أخرى في تصنيف المجرات في هذا المشروع، ولكن وفقًا للعمل الأولي، كان المعامل الجيني هو الوحيد الذي أثبت كفاءته في تحديد صور التزييف العميق.
البحث الحالي هو جزء من مشروع ماجستير لطالبة بيمبليت، أديجوموك أوولابي، وقُدِّم في الاجتماع الوطني لعلم الفلك هذا الأسبوع. تخطط أوولابي وبيمبليت الآن لتقديم ورقة بحثية بنتائج الدراسة.
اقرأ أيضًا:
طريقة جديدة لاكتشاف مقاطع الفيديو المركبة أو المزيفة بنسبة 99%
كل ما تحتاج معرفته حول مخاطر تقنية التزييف العميق
ترجمة: أمير المريمي
تدقيق: زين حيدر
