Deepfakes: Cách thức hoạt động, ứng dụng và một số ví dụ

Ảnh và video Deepfake đang thu hút sự chú ý của nhiều người trên khắp thế giới và khiến các nhà nghiên cứu và nhà lập pháp phải đặt câu hỏi: Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?

Thuật ngữ deepfake là viết tắt của “học sâu” và giả mạo, ám chỉ việc sử dụng các phương pháp học sâu từ trí tuệ nhân tạo để tạo ra bản sao giả mạo của bất kỳ phương tiện truyền thông nào.

Nhiều người lo ngại về việc làm giả hình ảnh và video bằng ứng dụng deepfake dễ dàng như thế nào, trong khi những người khác lại thấy nó rất thú vị. Tuy nhiên, deepfake đã trở thành một thứ gì đó.

Vì vậy, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn công nghệ này để khám phá cách thức hoạt động của nó và ý nghĩa của nó đối với thế giới.

Deepfake so với trí tuệ nhân tạo

Trước hết, điều quan trọng là phải lưu ý sự khác biệt giữa đầu ra do AI tạo ra tiêu chuẩn và deepfake. Thuật toán AI đã tạo ra nhiều loại đầu ra phương tiện khác nhau trong nhiều thời đại, nhưng bạn khó có thể gọi chúng là deepfake.

Thuật ngữ deepfake dùng để chỉ phương tiện truyền thông giả mạo, chẳng hạn như video, hình ảnh hoặc bất kỳ thứ gì khác, là phiên bản được chỉnh sửa bằng AI của bản sao có sẵn.

Trí tuệ nhân tạo đã phát triển vượt bậc trong thập kỷ qua, nhờ vào máy tính mạnh hơn, rẻ hơn, cũng như những phát triển mới trong lĩnh vực này.

Trong khi hình ảnh do AI tạo ra dễ dàng nhận ra cách đây một thập kỷ, thì các thuật toán đã trở nên tốt hơn trong vài năm trở lại đây, giúp tạo ra kết quả có độ chân thực cao dễ dàng hơn. Chính mức độ chân thực cao này khiến hình ảnh do AI tạo ra nói chung và deepfake nói riêng trở nên rất ấn tượng.

AI và Học sâu

Để hiểu cách các thuật toán máy tính phát triển để tạo ra khuôn mặt người cực kỳ chân thực mà bạn có thể tìm thấy trên đã tạo.ảnh và thispersondoesnotexist.com, bạn sẽ cần một cuốn sách nhập môn về trí tuệ nhân tạo.

Có nhiều lĩnh vực khác nhau trong AI, tùy thuộc vào phương pháp bạn đang sử dụng và mục tiêu bạn muốn đạt được. Bạn sẽ tìm thấy mọi thứ từ các phương pháp xác suất như bộ lọc Bayesian dùng để phát hiện thư rác đến logic mờ, thuật toán tiến hóa tự phát triển và mạng nơ-ron nhân tạo, nhằm mục đích mô phỏng não người.

Mạng lưới thần kinh

Giống như có những tế bào thần kinh thực sự trong não người, với các sợi nhánh và sợi trục kết nối trong các mạng lưới cực kỳ phức tạp trải dài hàng triệu đến hàng tỷ tế bào thần kinh, các tế bào thần kinh nhân tạo cũng kết nối. Nhưng số lượng của chúng bị giới hạn bởi sức mạnh tính toán.

Mục tiêu của mạng nơ-ron là cung cấp đầu ra hoặc câu trả lời cho mọi đầu vào. Điều này đạt được bằng cách đầu tiên dạy mạng như bạn dạy một đứa trẻ. Sau đó, giờ đây nó có thể đưa ra dự đoán dựa trên những gì bạn dạy.

Bạn cũng nên lưu ý rằng nhiều neuron hơn trong mạng thường có nghĩa là kết quả tốt hơn và nhiều dữ liệu đào tạo hơn cũng cải thiện kết quả. Đây chính xác là cách bộ não con người hoạt động, ít nhất là về mặt lý thuyết.

Deepfaking hoạt động như thế nào

Có nhiều thứ và lĩnh vực mà bạn có thể áp dụng trí tuệ nhân tạo. Deepfaking chỉ là một trong số đó, phát triển từ việc sử dụng mạng nơ-ron để chỉnh sửa hình ảnh. Các kết quả trước đó rất hứa hẹn, nhưng chúng rất cơ bản cho đến khi Ian Goodfellow và bạn bè đưa ra GAN vào năm 2014.

GAN hay Mạng đối nghịch tạo sinh là một khuôn khổ để dạy mạng nơ-ron. Vì vậy, thay vì bạn phải tự chuẩn bị và dạy mạng, bạn để một mạng khác cạnh tranh với mạng đầu tiên bằng cách chỉ trích đầu ra của nó. Điều này dẫn đến việc tạo ra các kết quả tuyệt vời dựa trên bất kỳ bộ đào tạo nào.

Kết quả của phương pháp tiếp cận GAN cũng phi thường như ngày nay. Nó cũng đã trở thành nền tảng của nhiều giải pháp và ứng dụng AI, bao gồm cả deepfake. Thêm vào đó, những cải tiến về sức mạnh tính toán đã giúp việc thực hiện những điều tuyệt vời ngay cả trên điện thoại thông minh trở nên dễ dàng hơn.

Các ứng dụng deepfake có thể có

Bên cạnh những hình ảnh và video cực kỳ phổ biến trên mạng, công nghệ deepfake còn được sử dụng rộng rãi cho nhiều mục đích hữu ích khác.

Deepfake có thể giúp bệnh nhân khiếm thính tìm được giọng nói bằng cách sử dụng tổng hợp âm thanh. Nó có thể được sử dụng trong lớp học, nơi các nhân vật lịch sử được hồi sinh, như đã xảy ra tại Bảo tàng Dalí ở St. Petersburg, Florida.

Ngành công nghiệp điện ảnh cũng có thể tìm thấy ứng dụng cho deepfake, vì nó có thể cắt giảm đáng kể chi phí CGI (Hình ảnh do máy tính tạo ra) trong phim. Những nghệ sĩ và diễn viên đã chết có thể được hồi sinh và xuất hiện trong những bộ phim mới.

Deepfake có thể cho phép bất kỳ ai sản xuất video chuyên biệt bằng nhiều ngôn ngữ, như chiến dịch “không còn sốt rét” của David Beckham và chiến dịch chính trị của Manoj Tiwari tại Ấn Độ, nơi ông nói trôi chảy bằng nhiều ngôn ngữ.

Trò chơi cũng có thể sử dụng deepfake, vì người chơi có thể đắm mình vào trò chơi để có trải nghiệm thực tế ảo sâu hơn.

Ngay cả những nhà tiếp thị truyền thông xã hội cũng đang tìm cách sử dụng các nhân vật truyền thông xã hội do máy tính tạo ra và được quản lý hoàn toàn trên máy tính. Mặc dù không phải là deepfake thực sự, Calvin Klein Lil Miquela và 3 triệu người theo dõi cô trên Instagram cho thấy điều gì là có thể.

Một số ví dụ về deepfake

Để hiểu rõ hơn về công nghệ này và những hứa hẹn mà nó mang lại, sau đây là một số video deepfake ấn tượng nhất hiện nay.

• Thông báo của Obama – Đây là một trong những video deepfake nổi tiếng nhất, lâu đời nhất và gây sốc nhất. Được phát hành vào năm 2018, video này được tạo ra như một lời cảnh báo để mọi người hiểu rõ hơn về khả năng của công nghệ này.
  
  Video có cảnh Obama đưa ra Thông báo dịch vụ công cộng và gọi Trump là "thằng ngốc". Người tạo ra video là Jordan Peele và các công cụ anh sử dụng bao gồm Adobe After Effects và FaceApp.
  
  
• Mona Lisa – Hầu hết mọi người đều biết đến kiệt tác của Leonardo da Vinci, Mona Lisa. Nhưng vào năm 2019, mọi người trên toàn thế giới đã kinh ngạc khi lần đầu tiên nhìn thấy nàng mỉm cười và cử động, nhờ vào phòng nghiên cứu AI của Samsung tại Nga.
  
  Được gắn nhãn là "những cái đầu biết nói thần kinh thực tế", các nhà nghiên cứu đã sử dụng 7,000 hình ảnh thu thập được từ YouTube để đào tạo mạng lưới thần kinh này. Sau đó, tất cả những gì bạn cần là một bức ảnh duy nhất để khớp với các đặc điểm trên khuôn mặt và làm cho khuôn mặt trở nên sống động. Họ cũng đã làm điều đó với Albert Einstein, Marilyn Monroe, Salvador Dalí và những người khác.
  
  
• Cuộc gọi thu phóng – Năm 2020, hai nhà nghiên cứu người Nga đã chứng minh cách bạn có thể sử dụng tính năng nền tùy chỉnh của cuộc gọi video Zoom để tạo ra các deepfake hoạt hình thời gian thực của bất kỳ ai bạn muốn. Họ có thể xuất hiện như một Albert Einstein, Mona Lisa, Donald Trump hoặc Boris Johnson đang nói chuyện trực tiếp trên các cuộc gọi web.
  
  
• Salvador Dalí – Năm 2019, Bảo tàng Dalí ở St. Petersburg, Florida, đã tổ chức triển lãm “Dalí Lives”. Triển lãm có phiên bản deepfaked của nghệ sĩ đã khuất, và họ cần hơn 1,000 giờ học máy và 6,000 khung hình để thực hiện.
  
  
• DeepNude – Cũng trong năm 2019, một nhóm các nhà phát triển đã phát hành một ứng dụng ấn tượng có tên là DeepNude. Tất cả những gì nó cần là một bức ảnh của một người phụ nữ mặc bikini và nó sẽ lột sạch cô ấy hoàn toàn. Sau đó, nó thêm một hình mờ “FAKE” vào bức ảnh, bạn có thể xóa nó với giá 50 đô la.
  
  Ứng dụng này đã làm kinh ngạc và phẫn nộ rất nhiều người. Và áp lực quá lớn, đến nỗi các nhà phát triển phải gỡ nó khỏi web. Mã nguồn mở của nó trên GitHub cũng đã bị xóa, nhưng các trang web như http://deepnude.to và một bot điện tín cho thấy DeepNude vẫn còn tồn tại.

Các ứng dụng deepfake đáng chú ý

Ngoài ra còn có rất nhiều ứng dụng tạo deepfake, một số ứng dụng ấn tượng hơn những ứng dụng khác. Chúng chủ yếu dành cho điện thoại thông minh và giúp bất kỳ ai cũng có thể nhanh chóng chỉnh sửa ảnh và video.

Những ứng dụng này bao gồm:

• DeepFaceLab – Có sẵn trên GitHub, DeepFaceLab là giải pháp phần mềm hàng đầu để tạo deepfake. Nó cho phép bạn hoán đổi và trẻ hóa khuôn mặt, thay thế đầu và điều khiển môi của các chính trị gia và những người khác mà bạn quan tâm. Nhiều kênh YouTube cũng sử dụng nó.
  
  
• MyHeritage – Ưu đãi Deep Nostalgia từ MyHeritage.com giúp bạn dễ dàng tái hiện lại những bức ảnh gia đình cổ xưa. MyHeritage là nền tảng giúp bạn khám phá cây phả hệ gia đình. Vì vậy, việc tái hiện lại tổ tiên của bạn có thể là một trải nghiệm rùng rợn nhưng ấn tượng.
  
  
• FakeApp – Được phát triển và phát hành bởi một người dùng Reddit, FakeApp giúp bạn dễ dàng hoán đổi hoặc chơi với khuôn mặt trên video miễn phí. Ứng dụng này đã được sử dụng để tạo ra bản làm lại nổi tiếng của Công chúa Leia thời trẻ trong phần tiền truyện Star Wars: Rogue One. Rõ ràng là chỉ mất vài phút để thực hiện, nhưng trông đẹp hơn bản gốc trong phim, mất nhiều tuần và tốn kém hơn nhiều.
  
  
• Reface – Một ứng dụng ấn tượng và thú vị khác dành cho Android và iOS. Tuy nhiên, ứng dụng này có kèm quảng cáo nhưng bạn có thể xóa quảng cáo bằng cách đăng ký hàng tháng.
  
  
• Zao – Ứng dụng deepfake của Trung Quốc cho phép bạn tạo video mới chỉ trong vài giây nhưng mang lại kết quả ấn tượng. Ứng dụng này chỉ khả dụng ở Trung Quốc.
  
  
• Deepfakes Web – Một ứng dụng deepfake dựa trên đám mây hoạt động trên web. Chỉ cần truy cập trang web, tải video lên và nhấp vào nút. Sau đó, hệ thống sẽ học video và tạo video mới cho bạn. Bạn cũng có thể đào tạo nó để có kết quả tốt hơn.

Kết luận

Đến cuối bài đăng về deepfake này, chúng ta hẳn đã thấy rõ công nghệ này đã tiến xa đến mức nào. Và điều này bao gồm cả cách tiếp cận đạo đức và phi đạo đức, vì ngành công nghiệp khiêu dâm luôn là nguồn sáng tạo trên internet.

Ngoài ra, xét đến chi phí tương đối rẻ của AI-deepfake so với CGI truyền thống, tương lai chắc chắn sẽ tươi sáng cho việc sử dụng deepfake trong ngành công nghiệp điện ảnh, cũng như trong các ứng dụng khác ngoài giải trí.