كيفية الكشف مقاطع الفيديو المزيفة باستخدام الذكاء الاصطناعي: دليل شامل
تاريخ النشر: 25th, August 2024 GMT
يعاني الكثيرون من القلق بشأن مصداقية المحتوى الذي يشاهدونه في ظل الانتشار الواسع لمقاطع الفيديو المزيفة التي يتم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
وأصبح ظاهرة التزييف العميق، الذي يتضمن التلاعب بالوسائط باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، متزايدة في الآونة الأخيرة، حيث يتم استخدامه لإنشاء محتوى يبدو واقعيًا ولكنه مزيف.
وقد تمت الاستعانة بهذه التقنية لنشر الأخبار الكاذبة وانتحال الشخصيات الشهيرة والسياسيين. لذا، يثار السؤال حول كيفية التمييز بين مقاطع الفيديو الحقيقية والمزيفة.
كشف موقع «Spyscape»، المتخصص في الذكاء الاصطناعي، عن طرق فعالة يمكن استخدامها للكشف مقاطع الفيديو المزيفة، سنستعرض خلال السطور التالية هذه الطرق وكيفية تطبيقها للكشف التزييف العميق.
1. الفحص البصريأحد أبسط الطرق لاكتشاف التزييف العميق هو الفحص البصري. في بعض الأحيان، تحتوي مقاطع الفيديو المزيفة على آثار أو تشوهات غير موجودة في الفيديوهات الحقيقية. قد تشمل هذه الآثار:
وميض غريب: أضواء أو ألوان غير طبيعية تظهر في الفيديو.صور مشوهة: تقطيع أو تداخل في الصور قد يشير إلى التلاعب.حركات شفاه غير متطابقة: عند مقارنة حركة الشفاه مع الكلمات المنطوقة، قد يظهر عدم تطابق واضح.2. تحليل البيانات الوصفيةالبيانات الوصفية هي المعلومات المخزنة داخل الملف الرقمي التي يمكن أن تكشف الكثير عن أصله وصحته. من خلال تحليل البيانات الوصفية لمقطع الفيديو، يمكن:
تتبع أصل الفيديو: تحديد المكان والوقت الذي تم فيه تسجيل الفيديو.كشف التعديلات: اكتشاف ما إذا كان قد تم تحرير الفيديو أو التلاعب به.3. التحليل الجنائيالتقنيات الجنائية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل مقاطع الفيديو واكتشاف التزييف العميق. تشمل هذه التقنيات:
تحليل الأنماط: فحص الأنماط في الفيديو لتحديد ما إذا كانت تحتوي على تشوهات غير طبيعية.فحص المسار الصوتي: مقارنة الصوت مع مصادر أخرى للبحث عن أي تناقضات.مقارنة الفيديو بمصادر أخرى: استخدام فيديوهات حقيقية كمراجع للتأكد من دقة الفيديو المشتبه فيه.4. التعلم الآليالتعلم الآلي يمكن أن يكون أداة قوية في اكتشاف التزييف العميق. يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي على مجموعة كبيرة من مقاطع الفيديو الحقيقية والمزيفة، ثم تُستخدم لتصنيف مقاطع الفيديو الجديدة. هذه الخوارزميات تتعلم:
تمييز السمات الفريدة: التعرف على السمات التي تميز الفيديو الحقيقي عن المزيف.تحليل التناقضات: اكتشاف التناقضات التي قد تشير إلى التلاعب.5. حركة الشفاهأحد المؤشرات على التزييف العميق هو عدم تطابق حركة الشفاه مع الكلمات المنطوقة. قد تشمل العلامات الأخرى:
اختلاف نبرة الصوت: اختلاف النبرة عن النبرة الحقيقية للشخص.ضوضاء غير طبيعية: أصوات في الخلفية غير متسقة أو غير طبيعية.الحل الأمثل للكشف الفيديو المزيفلحماية نفسك من الوقوع ضحية لمقاطع الفيديو المزيفة، من الأفضل الجمع بين عدة طرق للكشف التزييف.
يتضمن ذلك:
الفحص البصري: بحث عن التشوهات المرئية.تحليل البيانات الوصفية: التحقق من أصالة الملف.التحليل الجنائي: استخدام تقنيات متقدمة لتحليل الفيديو.التعلم الآلي: الاعتماد على خوارزميات التعلم الآلي للتصنيف.باتباع هذه الخطوات، يمكنك الحصول على تقييم أكثر دقة لمصداقية مقاطع الفيديو ومساعدتك في التمييز بين المحتوى الحقيقي والمزيف.
المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي مقاطع الفيديو المزيفة التزييف العميق التعلم الآلي مقاطع الفیدیو المزیفة الذکاء الاصطناعی التزییف العمیق التعلم الآلی غیر طبیعیة
إقرأ أيضاً:
بيل غيتس يكشف عن 3 وظائف لن يهزمها الذكاء الاصطناعي
نشرت صحيفة "ذي إكسبريس" البريطانية، تقريرا، جاء فيه أنّ: المؤسس المشارك لشركة مايكروسوفت، الملياردير بيل غيتس، حذّر من أنّ العالم بات على أعتاب تحوّل كبير في طبيعة الوظائف، بالقول: "لن يكون الذكاء الاصطناعي مجرد أداة مساعدة، بل منافسًا حقيقيًا على فرص العمل".
وأوضح التقرير: "في زمن تزداد فيه هيمنة الذكاء الاصطناعي على سوق العمل العالمي، وتتسارع فيه وتيرة الأتمتة واستبدال البشر بالروبوتات، برزت تصريحات لافتة من غيتس، حول ثلاث وظائف يرى أنها ستبقى آمنة في المستقبل القريب، رغم التقدم التكنولوجي المتسارع".
وأضاف: "هناك ثلاث مهن رئيسية يصعب على تقنيات الذكاء الاصطناعي التفوق فيها أو إزاحة الإنسان منها، نظرًا لما تتطلبه من تفكير نقدي، ومهارات بشرية معقدة، ودقة مهنية عالية".
1. المبرمجون: دقة الكود تتفوق على قدرات الذكاء الاصطناعي
رغم انتشار أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يرى غيتس أن المبرمجين سيظلون حاجة لا غنى عنها في المؤسسات التقنية، وذلك لأن الذكاء الاصطناعي لا يزال يعاني من فجوات في الفهم والسياق والدقة المطلوبة لكتابة أكواد خالية من الأخطاء.
ويبلغ متوسط دخل المبرمجين في الولايات المتحدة نحو 99,700 دولار سنويًا، وفقًا لإحصائيات موقع U.S. News & World Report.
2. خبراء الطاقة: مهنة تحتاج لتحليل بيئي وميداني معقد
المجال الثاني الذي أشار إليه غيتس هو قطاع الطاقة، لا سيما في ظل تعقيداته التقنية والبيئية والتشريعية، التي تجعل اتخاذ القرارات فيه معتمدًا على البشر أكثر من الأنظمة الذكية.
وبحسب موقع Glassdoor، فإن رواتب خبراء الطاقة تتراوح بين 90,000 و120,000 دولار سنويًا بحسب مكان العمل والخبرة.
3. علماء الأحياء: الذكاء الاصطناعي لا يصيغ فرضيات
أما المهنة الثالثة فهي علم الأحياء، والتي تحتاج إلى قدرة على فهم الظواهر الطبيعية وصياغة الفرضيات العلمية، وهي مهارة لا يستطيع الذكاء الاصطناعي ممارستها حتى الآن.
وأشار غيتس إلى أنّ: "أدوات الذكاء الاصطناعي قادرة على تحليل البيانات الطبية، لكنها تفتقر للبصيرة البشرية".
ويصل متوسط دخل علماء الأحياء إلى 78,000 دولار سنويًا في الولايات المتحدة، بحسب Bureau of Labor Statistics.
وظائف أخرى آمنة نسبيًا
إلى جانب هذه الوظائف الثلاث، يرى خبراء آخرون أنّ: "الرياضيين المحترفين، خاصة لاعبي كرة القدم، من أقل الفئات المهنية تعرضًا لخطر الاستبدال بالروبوتات، نظرًا لطبيعة الرياضة التفاعلية والمهارات البشرية المرتبطة بها".
الصين: المحادثات التجارية مع أميركا مهمة لكن التعددية هي الحل الأساسي