A mesterséges intelligencia (MI) által generált deepfake videók terjedésével egyre nehezebb a valóságot megkülönböztetni a fikciótól, szerencsére van néhány trükk és eszköz, amelyek segíthetnek.
Amint az első mesterséges intelligencia alapú szöveg-kép generátorok 2022-ben megjelentek, például a DALL-E, a Midjourney és a Stable Diffusion, világossá vált, hogy a világ gigantikus problémalavina előtt – vagy inkább alatt – áll. Egy olyan társadalomban, ahol minden a képernyőkön, a digitális képeken, a videókon és hangokon keresztül közvetítve történik, hogyan is remélhetnénk, hogy felismerjük az igazságot a hamisítványok végtelen tengerében? Hogyan tud a társadalmunk megbirkózni a fikciók és félinformációk végtelen áradatával? Ami eddig kiderült, annak alapján nem megy túl jól a dolog.
A debütálásuk óta eltelt rövid idő alatt a generatív MI modellek csak egyre erősebbé váltak. Az általuk készített tartalom egyre valósághűbb – gyakran megkülönböztethetetlen a valódi fényképektől, beszédtől vagy írástól – és mivel olyan alkalmazásokba integrálódnak, mint a ChatGPT vagy a Google Search, egyre több több ember mindennapjainak válnak részévé. A mesterséges intelligencia által generált tartalmakat lépten-nyomon arra használják, hogy kétségeket és dezinformációt terjesszenek a háborús eseményekről, a deepfake fertőzi a globális politikát, és hemzsegnek a valódi emberekről beleegyezés nélküli hamis aktfotókat készítő vetkőztetőalkalmazások.
A sürgető kérdések természetesen nem maradtak észrevétlenek a politikusok számára sem. Az Egyesült Államok törvényhozói meghallgatásra rendelték a Meta és az X multinacionális nagyvállalatokat a mesterséges intelligencia által generált politikai üzenetű képállományokra vonatkozó szabályok hiánya miatt és vizsgálni kezdték annak a jövőbeli választásokra gyakorolt lehetséges hatásait is. A generatív mesterséges intelligencia miatti aggodalmak a világ első mesterséges intelligencia-biztonsági csúcstalálkozóján is felmerültek, melyre Elon Musk, Sam Altman és sok más befolyásos vezető is elutazott az Egyesült Királyságba, hogy a technológia jövőjéről tárgyaljanak.
Ha azonban van egyvalami, amit megtanulhattunk az új technológiák, például a közösségi média megjelenéséből, az az, hogy a kormányzati intézkedések gyakran nem képesek lépést tartani az innováció ütemével. Éppen ezért fontos, hogy ne csak az új szabályok és előírások bevezetését várjuk meg, hanem saját magunk is megtanuljuk kezelni az MI által generált tartalmakat és deepfake-eket a rendelkezésünkre álló eszközök segítségével. Ezt szem előtt tartva az alábbiakban összegyűjtöttünk néhány tippet arra, hogyan vegyük észre az MI-generálta hamisítványokat.
1. Lépjünk egy lépést hátra
Ez kézenfekvő tanácsnak tűnhet, de az online tartalomözönnel szembesülve, a közösségi média hírfolyamainkat görgetve, amelyekben minden arra irányul, hogy azonnali érzelmi reakciót váltson ki, könnyen elfelejthetünk szünetet tartani és mérlegelni. Amikor azonban az általunk fogyasztott média hitelességének eldöntéséről van szó, ez létfontosságú lépés lehet. Érdemes feltenni a kérdést magunknak: hihető ez? Egy kicsit túl tökéletes? Mennyire befolyásolhatnak a a saját elfogultságaim? A tartalom ellentmond annak, amit az ellenőrzött hírforrások mondanak? Próbáljuk meg értékelni is a válaszainkat a feltett kérdésekre. Ha kétségünk merül fel, valószínűleg a legjobb azt feltételezni, hogy mesterséges intelligencia készítette hamisítványról van szó, amíg az ellenkezője be nem bizonyosodik.
2. Teszteljük magunkat
Az MI-ellenőrző tesztek egy másik hasznos lehetőséget kínálnak az MI által generált tartalom kiszúrásához. Ha másért nem is, de a tesztek során magunkon tapasztalt „hiszékenységi faktor” rávilágíthat arra, hogy milyen könnyű csapdába esni, még akkor is, ha nem érezzük úgy, hogy azok közé tartoznánk, akiket a mesterséges intelligencia könnyedén át tudna verni. A Detect Fakes, az MIT Media Lab kutatási projektje még abban is segít, hogy betekintést nyerjünk arra vonatkozóan, hogyan különböztethetjük meg a hamis média-tartalmakat a jövőben.
3. Az MI ma már a kezeket figyelve sem buktatható le
A kezdet kezdetén – körülbelül tíz hónapja, ami MI-hónapokban mérve hosszú idő – volt egy hibabiztos módszer a mesterséges intelligencia által generált hamisított személyek azonosítására: elegendő volt megnézni a kezeket, mivel a képgenerátorok által rajzolt emberi végtagok többnyire torzak, rémálomszerűek, elmosódottak voltak – az ujjak hátra, vagy összetapadtak, és számuk a természetes felett vagy alatt maradt. Sajnos ez a módszer ma már nem annyira megbízható, a technológia szélsebes fejlődésének köszönhetően, amely a Midjourney ötödik verziójával érkezett, nem is beszélve az ünnepek alatt már próbaverzióban elérhető, már valóban zseniális képeket készítő hatodik verzióról. Ez nemcsak azt jelenti, hogy most már nem hagyatkozhatunk a kezekre egy gyors valóságtesztnél, hanem azt is jól szemlélteti, hogy az MI-eszközök folyamatosan tanulnak, kiküszöbölik a régi hibáikat, érdemes tehát odafigyelni rájuk, és megkeresni az eddig esetleg nem észlelt gyenge pontokat. Egyvalamit nem érdemes csinálni: hátradőlni és magabiztosnak érezni magunkat, ágyú-páncél harc ez a javából, aki elkényelmesedik, azt nagy eséllyel átverik majd.
4. Használjuk az ingyenes ellenőrzőeszközöket
A generatív mesterségesintelligencia-eszközök elterjedése mellett különböző szervezetek saját ellenőrző eszközöket vezettek be, hogy tisztázzák a hamis képekkel, szövegekkel, videókkal és beszéddel kapcsolatos zűrzavart. Ezek közül néhány ingyenesen is elérhető – mint például az AI or Not –, mások pedig telepíthetők az internetes böngészőnkbe a tényellenőrzés megkönnyítése érdekében. Azonban ezek sem lehetnek 100%-os pontosságúak, ezért mindig érdemes az eredményeket egy csipetnyi kétkedéssel vizsgálni.
5. Keressük meg a forrást
Ha az automatikus ellenőrző eszközök nem oldják meg a problémát, érdemes mélyrehatóbban belemerülni a digitális tartalom hátterének felderítésébe. Tegyük fel, hogy alaposan ellenőrizni szeretnénk egy furcsának talált fotót. A Google fordított képkereső funkciója már régóta praktikus módja annak, hogy ellenőrizzük egy kép eredetét, felkutatva az összes olyan webhelyet, ahol korábban azt közzétették. Ugyanez vonatkozik a szövegre is: beillesztve a keresősávba – ideális esetben idézőjelben – és jó eséllyel megtalálható a valódi forrás, ha az valóban létezik.
A közelmúltban a Google egy új eszközt is bejelentett, amely még kényelmesebbé teszi ezt a folyamatot. Az „About this image” nevű eszköz alapvető háttérinformációkat és kontextust kínál a keresésekben megjelenő képekről, beleértve a vállalat saját mesterséges intelligenciája által generált tartalmakat is. Csak a keresési találat felső sarkában lévő három pontra kell kattintani, és máris hozzáférhetünk a kép korára és eredetére vonatkozó információkhoz.
Mire érdemes még odafigyelni? Nos, a készítés ideje az egyik, ha egy kép több éves, akkor elég valószínűtlen, hogy mesterséges intelligencia készítette. Ez segíthet azonosítani a valódi, de biztos nem mai eseményekről készült, elavult képeket is, melyeket hamis – frissnek beállított – kontextusban osztottak meg újra. A metaadatok – amelyek részletezik, hogy mikor, hol és hogyan készült egy fénykép – szintén rendkívül hasznosak lehetnek, ha rendelkezésre állnak. Ezek hiányában a megbízható weboldalakra való kattintás is segíthet megtalálni a különböző médiumok eredeti készítőinek kreditjét, így fény derülhet arra, hogy ki vagy mely szervezet készítette a képet.
6. Vízjelek az MI-képeken, videókon
Ahogy a mesterséges intelligencia által generált képek tovább terjednek az interneten, és minden valószínűség szerint puszta mennyiségükkel háttérbe szorítják a valódi tartalmakat, a dolgok csak egyre zavarosabbak lesznek. Szerencsére az olyan cégek, mint az OpenAI, az Alphabet, a Meta, az Amazon és a DeepMind, már dolgoznak az MI-vízjelezés technológiáján, amely az MI által generált tartalmat láthatatlan jelekkel bélyegzi felül, és így nyomon követhetővé válik az eredete. A Google kísérleti „ generatív keresési élménye ” már használja ezt az ellenőrző technológiát, akárcsak a Microsoft Bing MI-je.
Ha valóban meg akarjuk határozni, mi az igazi és mi a hamis a mesterséges intelligencia korában, akkor valószínűleg a fenti tippek és eszközök kombinációjára lesz szükség.
A generatív mesterséges intelligencia visszatérő problémája az is, hogy a felhasználók képesek a beépített szabályok és korlátozások megkerülésére. Ez a vízjelek esetében sincs, és nem is lesz másképp, és a kutatók már meg is találták a módját annak, hogy bizonyos típusú vízjelezéseket feltárjanak és eltüntessenek a képállományokból. Talán a deepfake-pandémia legsúlyosabb problémája pedig az, hogy sokan egyszerűen nem veszik a fáradtságot, hogy mindent ellenőrizzenek, amivel csak találkoznak, hogy van-e rajta vízjel, és őszintén, ez talán nem is várható el senkitől. A vízjelek tehát ismét csak nem jelentenek tökéletes megoldást az MI-hamisításokra.
A szomorú helyzet az, hogy egyelőre valójában nincsenek olyan csodafegyverek, amelyek megállíthatnák az MI-generálta képek kollektív árulását. Ha valóban tudni akarjuk, hogy mi igaz és mi hamis az MI korában, akkor valószínűleg a fenti tippek és eszközök tudatos kombinációjára lesz szükség, és a jövőben a technológia fejlődésével és változásával újabbak teendőink is akadnak majd az eddigiek mellé.
(forrás)
