Deepfakes: كيفية عملها والتطبيقات وبعض الأمثلة

تحظى الصور ومقاطع الفيديو المزيفة باهتمام الكثيرين حول العالم وتدفع الباحثين والمشرعين إلى التساؤل: ما هو التالي؟

مصطلح deepfake يرمز إلى "التعلم العميق" والتزييف، ويشير إلى استخدام أساليب التعلم العميق من الذكاء الاصطناعي لإنشاء نسخة مزيفة من أي وسائط.

يشعر الكثيرون بالقلق إزاء مدى سهولة تزييف الصور ومقاطع الفيديو باستخدام تطبيقات التزييف العميق، بينما يجدها آخرون مسلية للغاية. ومع ذلك، أصبحت التزييفات العميقة شيئًا حقيقيًا.

لذا، دعونا نلقي نظرة عن كثب على هذه التكنولوجيا لاكتشاف كيفية عملها وما تعنيه للعالم.

التزييف العميق مقابل الذكاء الاصطناعي

أولاً وقبل كل شيء، من المهم ملاحظة الفرق بين المخرجات القياسية التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والتزييف العميق. لقد أنتجت خوارزميات الذكاء الاصطناعي أنواعًا مختلفة من مخرجات الوسائط على مر العصور، ولكن لا يمكنك تسميتها بالتزييف العميق.

يشير مصطلح deepfake إلى الوسائط المزيفة، مثل مقاطع الفيديو أو الصور أو أي شيء آخر، وهو عبارة عن نسخة معدلة بواسطة الذكاء الاصطناعي من نسخة موجودة مسبقًا.

لقد تطور الذكاء الاصطناعي بشكل كبير خلال العقد الماضي، وذلك بفضل أجهزة الكمبيوتر الأرخص والأكثر قوة، بالإضافة إلى التطورات الجديدة في هذا المجال.

في حين كان من السهل التعرف على الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي قبل عقد من الزمان، فقد تحسنت الخوارزميات في السنوات القليلة الماضية، مما يجعل من السهل إنتاج نتائج واقعية للغاية. وهذا المستوى العالي من الأصالة هو ما يجعل الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل عام، والتزييف العميق بشكل خاص، مثيرة للإعجاب للغاية.

الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق

لفهم كيفية تطور خوارزميات الكمبيوتر لإنشاء وجوه بشرية واقعية للغاية، يمكنك العثور عليها على الصور المولدة و هذا الموقع، سوف تحتاج إلى كتاب تمهيدي في الذكاء الاصطناعي.

هناك مجالات مختلفة في الذكاء الاصطناعي، وذلك حسب الطريقة التي تستخدمها وما تخطط لتحقيقه. ستجد كل شيء بدءًا من أساليب الاحتمالات مثل المرشح البايزي المستخدم للكشف عن البريد العشوائي إلى المنطق الضبابي، والخوارزميات التطورية التي تتطور من تلقاء نفسها، والشبكات العصبية الاصطناعية، والتي تهدف إلى محاكاة الدماغ البشري.

الشبكات العصبية

كما توجد خلايا عصبية حقيقية في الدماغ البشري، حيث تتصل شُعبها العصبية ومحاورها العصبية في شبكات شديدة التعقيد تمتد من ملايين إلى مليارات الخلايا العصبية، تتصل الخلايا العصبية الاصطناعية أيضًا. لكن عددها محدود بقدرة الحوسبة.

الهدف من الشبكة العصبية هو توفير مخرجات أو إجابة لكل مدخل. ويتم تحقيق ذلك من خلال تعليم الشبكة أولاً كما تعلم طفلاً. بعد ذلك، يمكنها الآن تقديم تنبؤات بناءً على تعليماتك.

يجب أن تلاحظ أيضًا أن زيادة عدد الخلايا العصبية في الشبكة تعني غالبًا نتائج أفضل، كما أن زيادة بيانات التدريب تؤدي إلى تحسين النتائج أيضًا. وهذه هي الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري، على الأقل من الناحية النظرية.

كيف يعمل التزييف العميق

هناك العديد من الأشياء والمجالات التي يمكنك تطبيق الذكاء الاصطناعي فيها. Deepfaking هو واحد منها فقط، والذي تطور من استخدام الشبكات العصبية لتحرير الصور. كانت النتائج السابقة واعدة، لكنها كانت أساسية للغاية حتى توصل إيان جودفيلو وأصدقاؤه إلى GAN في عام 2014.

GAN أو Generative Adversarial Network هو إطار عمل لتدريس الشبكات العصبية. لذا، بدلاً من الاضطرار إلى إعداد الشبكة وتعليمها بنفسك، يمكنك السماح لشبكة أخرى بالتنافس مع الشبكة الأولى من خلال انتقاد مخرجاتها. يؤدي هذا إلى توليد نتائج رائعة بناءً على أي مجموعة تدريب.

كانت نتائج نهج GAN مذهلة في ذلك الوقت كما هي اليوم. كما أصبح أيضًا الأساس للعديد من حلول وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التزييف العميق. بالإضافة إلى ذلك، فإن التحسينات في قوة الحوسبة جعلت من السهل القيام بأشياء مذهلة حتى على الهواتف الذكية.

تطبيقات التزييف العميق المحتملة

بالإضافة إلى الصور ومقاطع الفيديو المشهورة المتداولة على الشبكة، هناك تطبيقات واسعة لاستخدام تقنية التزييف العميق لأغراض أخرى أكثر فائدة.

يمكن أن تساعد تقنية Deepfakes المرضى الذين يعانون من صعوبات في النطق على إيجاد صوت، باستخدام التوليف الصوتي. ويمكن استخدامها في الفصول الدراسية، حيث يتم إحياء الشخصيات التاريخية، كما حدث في متحف دالي في سانت بطرسبرغ بولاية فلوريدا.

يمكن لصناعة الأفلام أيضًا أن تجد استخدامات للتقنيات المزيفة، حيث يمكنها خفض تكلفة الصور المولدة بواسطة الكمبيوتر بشكل كبير في الأفلام. يمكن إحياء الفنانين والممثلين الموتى وتقديمهم في أفلام جديدة.

إن تقنية التزييف العميق قادرة على تمكين أي شخص من إنتاج مقاطع فيديو متخصصة بعدة لغات، كما حدث مع حملة ديفيد بيكهام "لا للملاريا بعد الآن" والحملة السياسية لمانوج تيواري في الهند، حيث تحدث بطلاقة بعدة لغات.

يمكن للألعاب أيضًا العثور على استخدامات جيدة للتزييف العميق، حيث يمكن للاعبين الانغماس في اللعبة للحصول على تجربة واقع افتراضي أعمق.

حتى مسوّقو مواقع التواصل الاجتماعي يجدون استخداماتٍ لشخصيات التواصل الاجتماعي المُولّدة حاسوبيًا والمُدارة بالكامل على الحاسوب. على الرغم من أنها ليست مُزيّفة عميقة حقيقية، إلا أن كالفن كلاين ليل ميكيلا ويظهر متابعوها على موقع إنستغرام، والذين يصل عددهم إلى 3 ملايين، ما هو ممكن.

بعض الأمثلة على التزييف العميق

لفهم هذه التقنية بشكل أفضل والوعود التي تحملها، إليك بعضًا من أكثر مقاطع الفيديو المزيفة إثارة للإعجاب.

• إعلان أوباما – هذا أحد أشهر وأقدم وأكثر مقاطع الفيديو المزيفة إثارة للصدمة. تم إصدار هذا الفيديو في عام 2018، وكان بمثابة تحذير لتوعية الناس بشأن إمكانيات هذه التكنولوجيا.
  
  وقد ظهر أوباما في إعلان خدمة عامة، ووصفه ترامب بأنه "غبي". وكان منشئ الفيديو هو جوردان بيل، واستخدم أدوات مثل Adobe After Effects وFaceApp.
  
  
• الموناليزا – يعرف معظم الناس تحفة ليوناردو دافنشي، الموناليزا. ولكن في عام 2019، انبهر الناس في جميع أنحاء العالم عندما رأوا ابتسامتها وحركتها لأول مرة، وذلك بفضل مختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي الروسية التابعة لشركة سامسونج.
  
  استخدم الباحثون 7,000 صورة تم جمعها من موقع يوتيوب لتدريب هذه الشبكة العصبية، والتي أطلقوا عليها اسم "الرؤوس العصبية الواقعية". وبعد ذلك، كل ما تحتاجه هو صورة واحدة لمطابقة ملامح الوجه وإضفاء الحيوية على الوجه. وقد فعلوا ذلك أيضًا مع ألبرت أينشتاين، ومارلين مونرو، وسلفادور دالي، وغيرهم.
  
  
• تكبير المكالمات - في عام 2020، أظهر باحثان روسيان كيف يمكنك استخدام ميزة الخلفية القابلة للتخصيص في مكالمات الفيديو عبر تطبيق زووم لإنشاء صور متحركة مزيفة في الوقت الفعلي لأي شخص تريده. يمكن أن يظهروا في هيئة ألبرت أينشتاين، أو الموناليزا، أو دونالد ترامب، أو بوريس جونسون، في مكالمات الويب.
  
  
• سلفادور دالي - في عام 2019، استضاف متحف دالي في سانت بطرسبرغ بولاية فلوريدا معرض "دالي يعيش". وقد عرض المعرض نسخة مزيفة من الفنان الميت، واحتاجوا إلى أكثر من 1,000 ساعة من التعلم الآلي و6,000 إطار لإنجازه.
  
  
• DeepNude – في عام 2019 أيضًا، أصدر فريق من المطورين تطبيقًا رائعًا يسمى DeepNude. كل ما يحتاجه هو صورة لامرأة ترتدي بيكينيًا وسيقوم بخلع ملابسها تمامًا. ثم يضيف علامة مائية "مزيفة" على الصورة، والتي يمكنك إزالتها مقابل 50 دولارًا.
  
  أثار التطبيق دهشة واستياء الكثيرين. وكان الضغط هائلاً، مما اضطر المطورين إلى سحبه من الإنترنت. كما أُزيل كوده مفتوح المصدر من GitHub، لكن مواقع مثل http://deepnude.to وعرض بوت تيليجرام الذي يعتمد على DeepNude.

تطبيقات التزييف العميق الشهيرة

هناك أيضًا العديد من تطبيقات إنشاء مقاطع الفيديو المزيفة، بعضها أكثر إثارة للإعجاب من غيرها. وهي مخصصة في الغالب للهواتف الذكية وتسهل على أي شخص التلاعب بالصور ومقاطع الفيديو بسرعة.

تتضمن هذه التطبيقات:

• DeepFaceLab – متوفر على GitHub جيثب:DeepFaceLab هو حل برمجي رائد لإنشاء مقاطع فيديو مزيفة. يتيح لك تبديل الوجوه وإزالة آثار الشيخوخة منها، واستبدال الرأس، والتلاعب بشفاه السياسيين وغيرهم من الأشخاص المهمين. تستخدمه أيضًا العديد من قنوات YouTube.
  
  
• MyHeritage – عرض الحنين العميق من MyHeritage.com يجعل من السهل إحياء صور العائلة القديمة. MyHeritage عبارة عن منصة لاكتشاف شجرة عائلتك. لذا، فإن إحياء أسلافك يمكن أن يكون تجربة مخيفة ولكنها مثيرة للإعجاب.
  
  
• تطبيق FakeApp – تم تطويره وإطلاقه بواسطة أحد مستخدمي Reddit، حيث يسهل تطبيق FakeApp تبديل الوجوه أو اللعب بها في مقطع فيديو مجانًا. وقد تم استخدامه في إنشاء إعادة إتقان شهيرة للأميرة الشابة ليا في فيلم Star Wars: Rogue One. يبدو أن الأمر استغرق بضع دقائق فقط لصنعه، لكنه بدا أفضل من النسخة الأصلية للفيلم، والتي استغرقت أسابيع وتكلف أكثر بكثير.
  
  
• Reface – تطبيق آخر مثير للإعجاب وممتع للاستخدام متاح لـ أندرويد و آيفونومع ذلك، فإنه يأتي مع الإعلانات، والتي يمكنك إزالتها من خلال اشتراك شهري.
  
  
• Zao – تطبيق صيني للتزييف العميق يتيح لك إنشاء مقاطع فيديو جديدة في ثوانٍ معدودة، ولكن بنتائج مبهرة. وهو متاح فقط في الصين.
  
  
• Deepfakes Web – تطبيق Deepfakes قائم على السحابة ويعمل على الويب. ما عليك سوى الانتقال إلى الموقع الإلكتروني وتحميل مقطع فيديو والنقر فوق زر. ثم سيتعلم النظام الفيديو وينشئ مقطع فيديو جديدًا لك. يمكنك أيضًا تدريبه للحصول على نتائج أفضل.

الخاتمة

في نهاية هذا المنشور عن التزييف العميق، يجب أن يكون من الواضح مدى التقدم الذي أحرزته هذه التكنولوجيا حتى الآن. وهذا يشمل النهج الأخلاقي وغير الأخلاقي، حيث كانت صناعة المواد الإباحية دائمًا مصدرًا للإبداع على الإنترنت.

ونظراً للتكلفة الأرخص نسبياً لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التزييف العميق مقارنة بالرسوم المتحركة الحاسوبية التقليدية، فمن المؤكد أن المستقبل مشرق لاستخدام التزييف العميق في صناعة الأفلام، فضلاً عن التطبيقات الأخرى خارج مجال الترفيه.