Uitgelegd: wat zijn deepfakes?

Wat zijn deepfakes?

Deepfakes zijn dat welnepvideo's gemaakt met behulp van digitale software, machinaal leren en face-swapping. Deepfakes zijn dat weldoor de computer gemaakte kunstmatige video's waarin beelden worden gecombineerd om nieuw beeldmateriaal te creëren dat gebeurtenissen, uitspraken of acties weergeeft die nooit daadwerkelijk hebben plaatsgevonden.De resultaten kunnen behoorlijk overtuigend zijn. Deep fakes verschillen van andere vormen van valse informatie doordat ze zeer moeilijk als vals te identificeren zijn.

Java-methoden

Hoe werkt het?

Het basisconcept achter de technologie is gezichtsherkenning, gebruikers van Snapchat zullen bekend zijn met de face swap- of filterfuncties die transformaties toepassen of uw gelaatstrekken versterken. Deep Fakes zijn vergelijkbaar, maar veel realistischer. Valse video's kunnen worden gemaakt met behulp van een machine learning-techniek die een generatief vijandig netwerk of GAN wordt genoemd. Een GAN kan bijvoorbeeld duizenden foto's van Beyonce bekijken en een nieuwe afbeelding produceren die die foto's benadert zonder een exacte kopie te zijn van een van de foto's. GAN kan worden gebruikt om nieuwe audio te genereren uit bestaande audio, of nieuwe tekst uit bestaande tekst – het is een technologie voor meerdere doeleinden. De technologie die wordt gebruikt om Deep Fakes te maken, is geprogrammeerd om gezichten in kaart te brengen op basis van oriëntatiepunten. Dit zijn kenmerken zoals de hoeken van uw ogen en mond, uw neusgaten en de contouren van uw kaaklijn.

Als zien niet langer geloven is

Hoewel de technologie die wordt gebruikt om deep fakes te maken een relatief nieuwe technologie is, ontwikkelt deze zich snel en wordt het steeds moeilijker om te controleren of een video echt is of niet. Ontwikkelingen op het gebied van dit soort technologieën hebben duidelijke sociale, morele en politieke implicaties. Er zijn al problemen rond nieuwsbronnen en de geloofwaardigheid van online verhalen. Deep fakes hebben het potentieel om het probleem van valse informatie online te verergeren of de geloofwaardigheid van en het vertrouwen in nieuws en informatie in het algemeen te verstoren en te ondermijnen.

Het echte potentiële gevaar van valse informatie en deepfake-technologie creëert wantrouwen of apathie bij mensen over wat we online zien of horen. Als alles nep zou kunnen zijn, betekent dat dan dat niets meer echt is? Zolang we foto's, video- en audiobeelden hebben, hebben ze ons geholpen ons verleden te leren kennen en vorm gegeven aan de manier waarop we dingen zien en weten. Sommige mensen twijfelen al aan de feiten rond gebeurtenissen die ongetwijfeld hebben plaatsgevonden, zoals de Holocaust, de maanlanding en 11 september, ondanks videobewijs. Als deepfakes mensen doen geloven dat ze video niet kunnen vertrouwen, kunnen de problemen van valse informatie en complottheorieën erger worden.

Socialmedia-analist Carl Miller en Nina Schick bespreken de opkomst van deepfakes en wat volgens haar een naderende ‘infocalyps’ is.

De Ted Talk-nepvideo’s van echte mensen, en hoe je ze kunt herkennen, zijn ook een goed overzicht van deepfake-technologie.

Vals nieuws kan leiden tot valse herinneringen

Een van de meest voorkomende zorgen en potentiële gevaren van deep fakes en valse informatie in het algemeen is de impact die deze kunnen hebben op democratische processen en verkiezingen.

Een recent onderzoek van UCC bevestigde dat mensen zich meer nepnieuws herinneren dan echt nieuws. De resultaten van het onderzoek gaven aan dat kiezers valse herinneringen kunnen vormen na het zien van verzonnen nieuwsverhalen, vooral als die verhalen aansluiten bij hun politieke overtuigingen, zo blijkt uit een nieuwe studie. De onderzoekers suggereren dat de bevindingen aangeven hoe kiezers kunnen worden beïnvloed in komende politieke wedstrijden, zoals de Amerikaanse presidentiële race van 2020.

Auteur van het rapport Dr. Gillian Murphy voegde toe; Dit demonstreert het gemak waarmee we deze volledig verzonnen herinneringen kunnen planten, ondanks dit wantrouwen van de kiezers en zelfs ondanks een expliciete waarschuwing dat er mogelijk nepnieuws aan hen is getoond.

Lees er meer over hier .

Hoe deepfakes te herkennen

Zoals alle soorten informatie die we online tegenkomen, is het belangrijkste dat we kunnen doen bij de beslissing of video's of afbeeldingen online authentiek en echt zijn, het gebruik van kritisch denken.

We moeten kritisch nadenken en onszelf belangrijke vragen stellen zoals:

• Wie en waarom deelt iemand deze video?
• Wie of wat is de oorspronkelijke bron?
• Wanneer en waar is de video opgenomen?
• Zegt de persoon in de video iets waarvan je nooit had verwacht dat hij of zij zou zeggen?
• Bevordert de video de agenda van iemand anders? Wie heeft er baat bij deze video?

Informatie online verifiëren

Met zoveel toegang tot informatie, technologische vooruitgang en de snelheid waarmee nieuws en informatie zich online verspreiden, wordt het steeds moeilijker om informatie online te verifiëren. Kritische denkvaardigheden zijn noodzakelijk als het gaat om het verifiëren van online-inhoud.

Of u nu naar een video, fotomeme of artikel kijkt, hier volgen enkele nuttige overwegingen Eerste ontwerp om informatie online te verifiëren:

doorgestreepte afwaardering

Herkomst: Kijk je naar het originele account, artikel of stukje inhoud?

Bron: Wie heeft het account of artikel gemaakt of de originele inhoud vastgelegd?

Datum: Wanneer is het gemaakt?

Locatie: Waar is het account aangemaakt, is de website gemaakt of is de inhoud vastgelegd?

Motivatie: Waarom is het account aangemaakt, is de website gemaakt of is de inhoud vastgelegd?

Nuttige links:

Essentiële gids van First Draft voor het verifiëren van online informatie