في عصر التضليل الرقمي، تظهر تقنية كشف التزييفات العميقة كحاجز ضد انتشار المحتوى المزيف في الوسائط المعاصرة.
تستخدم التزييفات العميقة الذكاء الاصطناعي لإنشاء مقاطع فيديو أو صور مزيفة تبدو واقعية للغاية، وتشكل تهديدًا كبيرًا. غالبًا ما تتضمن هذه التزييفات تسجيلات فيديو أو صوتية متقدمة تم تعديلها باستخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض غير شريفة. تشمل هذه العبارة ليس فقط المحتوى المنشأ ولكن أيضًا التقنيات الأساسية.
مصطلح “التزييف العميق” هو دمج لـ
“Deep Learning” و “Fake”
أثارت التزييفات العميقة مخاوف بشأن قدرتها على خداع الجمهور وتضليل الحوارات الإعلامية. لديها القدرة على التلاعب بالرأي العام من خلال محتوى بصري أو سمعي مضلل.
لحسن الحظ، توجد أدوات حديثة لكشف التزييفات العميقة، تعتمد غالبًا على خوارزميات معقدة وتعلم الآلة. تم تصميم هذه الأدوات لتحليل وسائط بدقة للبحث عن علامات التلاعب.
مع استمرار تهديد التزييفات العميقة، مكنت هذه التقنيات الجديدة وسائل الإعلام من التحقق من صحة المحتوى، ومنع نشر المعلومات الزائفة، والحفاظ على النزاهة الصحفية.
لتحقيق هذا الهدف، تعمل العديد من الشركات والمنظمات على تطوير هذه التقنيات، باستخدام خوارزميات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي. من بين هذه المبادرات هناك شركات مثل Deepware Scanner، و Microsoft Video Authenticator، بالإضافة إلى الحلول المخصصة التي وضعها خبراء أمن المعلومات.
النهج الموصى به يتضمن اعتماد طريقة التحقق المتقاطع من خلال دمج عدة حلول للكشف. هذه الاستراتيجية، التي تجمع بين طرق الكشف المختلفة، تعزز الدقة الشاملة للعملية وتعزز موثوقية النتائج المحصلة.
