Deepfake

Den digitale æra har set fødslen af den fascinerende, men bekymrende teknologi kaldet deepfake. Denne metode til videomanipulation, baseret på generativ AI, skaber høj kvalitet, men helt fiktivt audiovisuelt indhold. Deepfakes udgør en stor udfordring for vores samfund, idet de stiller spørgsmål ved adskillelsen mellem virkelighed og illusion.

Forestil dig en video af den ukrainske præsident Volodymyr Zelensky, der opfordrer sine soldater til at overgive sig. Denne falske video forårsagede stor uro, før den blev fjernet. På samme måde er kompromitterende videoer af Donald Trump under de amerikanske præsidentvalg primærvalg blevet brugt til at manipulere den offentlige mening. Disse tilfælde viser manipulationskraften af deepfakes.

Implikationerne er betydelige. I lovgivningen straffer Frankrig distributionen af kompromitterende billeder uden samtykke (artikel 226-1 i straffeloven) og distributionen af manipulerede videoer, der ikke er identificeret som sådanne (artikel 226-8). Disse overtrædelser kan medføre bøder på op til 45.000 euro og fængselsstraffe på op til et år.

Proliferationen af deepfakes truer tilliden til digitale indhold. Med værktøjer som FakeApp er deres oprettelse nu tilgængelig for alle. Dette øger risikoen for misinformation og skade på omdømme. Det er derfor vigtigt at forstå denne teknologi for bedre at beskytte sig selv.

Nøglepunkter at huske

• Deepfakes bruger generativ AI til at skabe hyperrealistiske, men falske videoer
• De kan manipulere den offentlige mening og skade individers omdømme
• Frankrig straffer distributionen af manipulerede videoer, der ikke er identificeret som sådanne
• Demokratiseringen af værktøjer til oprettelse af deepfakes øger risiciene
• Adskillelsen mellem sandt og falsk bliver stadig sværere i den digitale æra

Hvad er en deepfake: definition og oprindelse

Deepfakes bruger kunstig intelligens til at integrere video- eller lydindhold i eksisterende filer. Denne integration skaber vildledende eller syntetisk indhold. Begrebet “deepfake” kombinerer “dyb læring” og “falsk”, hvilket viser dets oprindelse i AI.

Fødsel af GAN i 2014

I 2014 skabte Ian Goodfellow de generative modstridende netværk (GAN). Denne opfindelse banede vejen for intelligente deepfakes. Teknologien bygger på to algoritmer: den ene skaber forfalskninger, mens den anden opdager dem. Denne fremskridt markerede begyndelsen på moderne ansigtssyntese.

Fremkomsten på Reddit i 2017

De første deepfakes dukkede op i slutningen af 2017 på Reddit, takket være en anonym bruger, “Deepfakes”. Disse videoer, ofte pornografiske og med berømtheder, fangede opmærksomheden. I januar 2018 gjorde FakeApp oprettelse og deling af deepfakes mere tilgængelig.

Den hurtige udvikling af teknologien

Udviklingen af deepfakes har været hurtig. Ifølge Deeptrace er antallet af videoer eksploderet fra 8.000 i 2018 til 15.000 i 2019. Denne stigning har rejst bekymringer om risici for manipulation og misinformation. Google reagerede i 2019 ved at offentliggøre en database med 3.000 videoer til udvikling af detektionsværktøjer.

Sådan fungerer deepfake

Deepfake, denne hyperrealistiske bedrageri, opstår fra generativ AI. De bruger komplekse teknikker. I centrum af dette fænomen findes de modstridende neurale netværk, eller GAN, opfundet i 2014 af Ian Goodfellow.

De modstridende neurale netværk

GAN består af to kæmpende algoritmer: en generator skaber syntetiske billeder, mens en diskriminator forsøger at identificere dem som falske. Denne kamp forbedrer kvaliteten af forfalskningerne for hver iteration.

Maskinlæringsprocessen

Læring af GAN sker gennem en kontinuerlig konkurrence. Generatoren forsøger at narre diskriminatoren, som igen skærper sin evne til at opdage. Denne forbedringssløjfe er afgørende for den imponerende kvalitet af deepfake.

Ansigt- og stemmesyntese

For at skabe ansigtter baserer modellerne sig på ansigtstræk. Stemmesyntese muliggør ændring af stemmer. Disse fremskridt gør det svært at skelne mellem sandt og falsk uden specialiserede værktøjer.

Opdagelse af disse manipulationer kræver AI-algoritmer, der kan opdage umærkelige spor. I lyset af denne trussel er offentlig uddannelse om digitale risici afgørende. Det hjælper med at udvikle en systematisk kontrolrefleks for information.

De forskellige typer af eksisterende deepfake

Deepfakes opdeles i flere kategorier, hver især bruger videomanipulation og ansigtssyntese på forskellige måder. Disse teknologiske fremskridt muliggør oprettelsen af deepfakes, der let kan narre det menneskelige øje.

Video deepfakes er de mest almindelige. De består i at erstatte ansigtter i eksisterende videoer, hvilket genererer meget overbevisende fiktive scenarier. I 2019 var der omkring 15.000 videoer af denne type i omløb.

Audio deepfakes er derimod mere diskrete. De efterligner virkelige stemmer, ofte brugt i finansielle svindel. Et bemærkelsesværdigt tilfælde er en medarbejder, der overførte 25 millioner dollars efter et falsk videomøde.

Oprettelsen af helt fiktive karakterer udgør en anden kategori. Disse deepfakes kan producere ansigtter og stemmer, der ikke eksisterer i virkeligheden, hvilket gør det endnu sværere at skelne mellem sandt og falsk.

Opdagelsen af disse deepfakes forbliver en stor udfordring. En algoritme udviklet af universitetet i Buffalo analyserer lysreflekser på iris med en præcision på 94%. Dette er dog kun muligt for faste billeder, hvor disse reflekser er synlige.

De største farer ved deepfake for samfundet

Deepfakes udgør en voksende trussel mod vores samfund. De rejser etiske spørgsmål relateret til kunstig intelligens. De stiller også store udfordringer for effektivt at bekæmpe disse falske indhold. Lad os se på de vigtigste farer, de repræsenterer.

Manipulation af den offentlige mening

Deepfakes kan påvirke den offentlige mening på en skadelig måde. Et bemærkelsesværdigt eksempel er den manipulerede video af Emmanuel Macron, der samler affald. Dette viser det politiske manipulationspotentiale. Desuden har 33% af franskmændene svært ved at skelne mellem det virkelige indhold og det AI-genererede indhold, hvilket øger denne risiko.

Svindel og identitetstyveri

Deepfakes letter komplekse svindel. Et hongkongsk firma har mistet 25,6 millioner dollars på grund af en svindel, der brugte deepfakes. FBI rapporterer om en stigning i afpresning relateret til deepfakes, primært rettet mod mindreårige.

Ikke-samtykkende pornografi

96% af de online deepfake-videoer er pornografiske, ofte rettet mod kvindelige berømtheder som Emma Watson. Dette fænomen rejser alvorlige spørgsmål om respekt for privatlivets fred og grundlæggende rettigheder.

Indvirkningen på demokratiske processer

Deepfakes truer integriteten af valg. I 2023 blev en deepfake-video af Joe Biden skabt for at afskrække vælgerne i New Hampshire. Dette viser risikoen for demokratiske processer. Frankrig har indført strenge sanktioner, der kan gå op til 7 års fængsel og 100.000 € i bøde for svindel relateret til deepfakes.

Overfor disse udfordringer har Den Europæiske Union defineret deepfakes i sin AI-lov. Dette giver en juridisk ramme for at tackle disse problemer. Bekæmpelsen af deepfakes kræver en etisk tilgang til AI og øget årvågenhed fra alle.

Berømte deepfake-sager i verden

Deepfakes, disse hyperrealistiske videomanipulationer, har præget verdensnyhederne med opsigtsvækkende sager. I juli 2023 cirkulerede en vildledende video, der viste Emmanuel Macron, der annoncerede sin afgang, massivt. Den illustrerer misinformationens potentiale i denne teknologi.

I USA blev Steve Kramer idømt en bøde på 6 millioner dollars for at have skabt en falsk lydmeddelelse fra Joe Biden. Denne sag understreger risiciene ved brugen af deepfakes i politik.

Underholdningsverdenen er heller ikke skånet. Pornografiske deepfakes af Taylor Swift er blevet set millioner af gange på sociale medier. Andre berømtheder som Robert Downey Jr., Tom Hanks og Margot Robbie er også blevet ofre for disse hyperrealistiske bedragerier.

Svindel, der bruger deepfakes, er stigende. I Hongkong blev en medarbejder narret af en falsk video, hvilket resulterede i et tyveri på 26 millioner dollars. I Asien har et netværk af romantisk svindel, der bruger deepfake-profiler, udpresset 46 millioner dollars fra enlige mænd.

Opdagelse af deepfake: tegn og metoder

Opdagelsen af deepfake repræsenterer en afgørende udfordring på grund af den hurtige udvikling af generativ AI. Detektionsmetoder udvikler sig for at identificere disse digitale forfalskninger, der bliver stadig mere realistiske.

Visuelle anomalier at opdage

Nogle visuelle tegn kan afsløre tilstedeværelsen af en deepfake. For eksempel kan unaturlige øjenbevægelser eller ansigtsudtryk afsløre en forfalskning. Forskere fra University of Hull har udviklet en metode baseret på analyse af lysreflekser i øjnene med en præcision på cirka 70%.

Inkonsekvenser i lyd og stemme

Metoden Phoneme-Visème, udviklet af forskere fra Stanford og Californien, opdager desynkroniseringer mellem læbe- og lydbevægelser. Denne teknik gør det muligt at opdage subtile inkonsekvenser i audio deepfakes.

Automatiserede detektionsværktøjer

Der er udviklet mange AI-værktøjer til at automatisere opdagelsen af deepfakes:

• Reality Defender: opdager deepfakes i forskellige medier med en multimodel tilgang
• Sentinel: bruger AI-algoritmer til at analysere digitale manipulationer
• Intel FakeCatcher: opdager falske videoer med en præcision på 96% ved at analysere blodstrømme

På trods af fremskridtene med disse værktøjer forbliver opdagelsen af deepfakes en udfordring. Den konstante forbedring af deepfakes gør opgaven mere kompleks. Vær opmærksom og brug flere metoder i kombination for effektivt at identificere disse digitale forfalskninger.

Specifikationen af audio deepfake

Audio deepfakes markerer et betydeligt fremskridt inden for intelligente deepfakes. De adskiller sig fra ansigtssyntese ved at fokusere på reproduktion af stemmer fra optagelser. Denne teknologi excellerer i at fange essensen af en persons stemme, herunder intonationer og rytme.

Indvirkningen af audio deepfakes er betydelig. En deepfake-video, der viser Barack Obama med kontroversielle udtalelser, har for eksempel tiltrukket næsten 10 millioner visninger. Dette demonstrerer disse indholds evne til hurtigt at sprede sig.

Anvendelserne af audio deepfakes går ud over imitation. De åbner døren for oprettelsen af virtuelle karakterer som Lil Miquela, med overbevisende kunstige stemmer. Dette kan revolutionere digital interaktion og underholdning.

Overfor denne trussel er der AI-detekteringsværktøjer under udvikling. Disse teknologier sigter mod at identificere kunstigt audioindhold. De lover at hjælpe med at bekæmpe lyd misinformation. Men kampen mellem skabelse og opdagelse forbliver intens, hvilket fremhæver vigtigheden af offentlig årvågenhed.

Beskyttelsesforanstaltninger mod deepfake

Truslen fra deepfakes vokser og driver innovation for at bekæmpe disse manipulationer. Strategier dukker op for at beskytte individer og organisationer. De har til formål at modvirke risiciene ved denne teknologi.

Teknologiske løsninger

Der udvikles nye teknologier til at opdage og modvirke deepfakes:

• Robuste autentificeringsværktøjer (to-faktor verifikation, adfærdsbiometri)
• Indholdscertificering ved hjælp af blockchain
• AI-detekteringssystemer, der opdager subtile uregelmæssigheder
• Databeskyttelse gennem avanceret kryptering

Juridiske og regulerende rammer

Der opstår love i flere lande for at regulere oprettelsen og distributionen af deepfakes. Disse love har til formål at ansvarliggøre skaberne og beskytte ofrene.

Offentlig oplysning

Uddannelse er afgørende i kampen mod deepfakes. Uddannelsesprogrammer oprettes for at:

• Øge bevidstheden om risiciene ved deepfakes
• Lære at identificere manipulerede videoer
• Udvikle kritisk tænkning i forhold til online indhold

Ved at kombinere disse tilgange kan samfundet beskytte sig mod farerne ved deepfakes. Dette gør det muligt at bevare teknologisk innovation og AI-etik.

De sociale mediers rolle i forhold til deepfake

De sociale medier er essentielle i kampen mod deepfakes. Med stigningen i svindelsager relateret til denne teknologi har de intensiveret deres indsats. Deres mål er at beskytte deres brugere og bevare integriteten af den delte information.

Moderationspolitikker

Internettets giganter har vedtaget strenge politikker mod deepfakes. At offentliggøre manipuleret indhold kan medføre strenge sanktioner. Disse sanktioner kan gå op til 2 års fængsel og en bøde på 45.000 euro. Disse foranstaltninger er særligt rettet mod platforme som YouTube og TikTok, hvor distributionen af deepfakes er hyppigere.

Detektionssystemer

Opdagelsen af deepfakes er baseret på avancerede teknologier. Platformene undersøger unormale øjenbevægelser og mangel på blink. De opdager også unaturlige ansigtsudtryk og kropslige inkonsekvenser. Problemer med læbesynkronisering og mærkelige belysninger opdages også som tegn på manipulation.

Samarbejde med fact-checkers

For at modvirke deepfakes arbejder de sociale medier sammen med fact-checkers. Dette samarbejde muliggør hurtig verifikation af mistænkeligt indhold. Det hjælper med at begrænse spredningen af falske oplysninger. Men ansvaret hos brugerne forbliver afgørende i kampen mod misinformation på sociale medier.

Indvirkningen af deepfake på virksomheder

Deepfakes udgør en voksende trussel mod virksomheder. Denne teknologi til videomanipulation udsætter selskaber for betydelige finansielle og omdømmemæssige risici. I 2020 tillod en svindel, der brugte en stemme-deepfake, at stjæle 35 millioner dollars i De Forenede Arabiske Emirater, hvilket illustrerer omfanget af faren.

Cyberangreb ved hjælp af deepfake er stigende, med en stigning på 13% rapporteret af VMware i 2022. Disse angreb retter sig primært mod e-mails, mobilbeskeder og sociale medier. Svindlere bruger videoer (58%) eller lydindhold (42%) til at narre medarbejdere og få adgang til følsomme informationssystemer.

Overfor denne trussel styrker virksomheder deres AI-etik og implementerer forsvarsstrategier. Uddannelse af medarbejdere, to-faktor autentifikation og brug af avancerede cybersikkerhedsløsninger er afgørende. Samarbejde med certificerede eksperter, som dem der er mærket ExpertCyber, giver også bedre beskyttelse mod disse nye former for videomanipulation.

FAQ

Hvad er en deepfake?

En deepfake er en hyperrealistisk digital skabelse, der stammer fra kunstig intelligens. Den manipulerer eller genererer indhold ved hjælp af generative modstridende netværk (GAN). Disse netværk syntetiserer ansigtter, stemmer og bevægelser, hvilket gør det ekstremt svært at skelne mellem sandt og falsk.

Hvordan fungerer deepfake-teknologien?

Deepfake-teknologien bygger på dyb læring og generative modstridende netværk. Den analyserer store mængder data for at lære at skabe realistisk indhold. Et “generator”-netværk skaber det falske indhold, mens et “diskriminator”-netværk forsøger at opdage forfalskningerne. Denne iterative cyklus forbedrer kvaliteten af deepfakes for hver iteration.

Hvad er de vigtigste farer ved deepfakes for samfundet?

Deepfakes udgør store risici, herunder manipulation af den offentlige mening, svindel og skabelse af ikke-samtykkende pornografi. De kan også påvirke valg og underminere tilliden til medierne. Disse farer er betydelige for demokratiet og samfundet generelt.

Hvordan kan man opdage en deepfake?

Opdagelsen af deepfakes involverer observation af visuelle og auditive anomalier. Unaturlige øjenbevægelser, mærkelige ansigtsudtryk, desynkroniseringer mellem lyd og billede samt stemmeanomalier er nøgletegn. Automatiserede detektionsværktøjer er også tilgængelige, men deres effektivitet varierer med teknologiens udvikling.

Hvilke foranstaltninger træffes for at bekæmpe deepfakes?

Kampen mod deepfakes omfatter flere strategier. Udviklingen af teknologiske løsninger til autentificering af indhold er afgørende. Implementeringen af juridiske og regulerende rammer er også essentiel. Offentlig oplysning og implementering af moderationspolitikker af sociale medier spiller en vigtig rolle i denne kamp.

Er audio deepfakes forskellige fra video deepfakes?

Ja, audio deepfakes har specifikke forskelle. De fokuserer på trofast reproduktion af stemmen, herunder intonationer og rytme. Disse deepfakes er særligt farlige, da de er sværere at opdage end video deepfakes, især i sofistikerede telefoniske svindel.

Hvad er indvirkningen af deepfakes på virksomheder?

Deepfakes udgør betydelige risici for virksomheder. De kan skade omdømmet, manipulere finansmarkederne og fremme industriel spionage. Virksomheder skal udvikle beskyttelses- og krisestyringsstrategier i forhold til denne trussel.

Hvordan håndterer sociale medier truslen fra deepfakes?

De sociale medier vedtager forskellige strategier for at modvirke deepfakes. De implementerer strenge moderationspolitikker, udvikler automatiserede detektionssystemer og samarbejder med uafhængige fact-checkers. Deres mål er at balancere ytringsfrihed med behovet for at beskytte brugerne mod misinformation.

Hvad er de positive anvendelser af deepfakes?

Deepfakes har positive anvendelser, især inden for underholdningsindustrien til skabelse af specialeffekter. De bruges også i uddannelse til historiske simulationer og i kunsten til innovative kreationer. Teknologien kan dubbe film på forskellige sprog på en mere naturlig måde.

Hvordan kan jeg beskytte mig mod deepfakes?

For at beskytte dig selv, udvikl din kritiske sans og kontroller altid dine informationskilder. Brug verificeringsværktøjer, når det er muligt, og hold dig informeret om de seneste fremskridt inden for deepfakes. Uddannelse om medier og digital literacy er afgørende for at navigere i dette konstant skiftende medielandskab.