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:
بيتكوين تهبط إلى أقل من 90 ألف دولار وسط مخاوف من الذكاء الاصطناعي
انخفضت عملة بيتكوين المشفرة، اليوم الخميس، إلى ما دون 90 ألف دولار في التعاملات في إشارة جديدة إلى التوتر السائد في السوق مع تأثر أسهم التكنولوجيا بمخاوف أرباح الذكاء الاصطناعي.
وتراجع الإقبال على المخاطرة بعد أن جاءت توقعات أرباح وإيرادات شركة أوراكل الأميركية دون تقديرات المحللين، في حين أشار المديرون التنفيذيون إلى ارتفاع الإنفاق، في مؤشر على أن نفقات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لا تحقق أرباحا بالسرعة التي كان يأملها المستثمرون.
اقرأ أيضا list of 2 itemslist 1 of 2ما تأثير خفض الفائدة الأميركية على الاقتصاد والمواطن؟list 2 of 2ارتفاع في سعر صرف الليرة السورية مقابل الدولارend of listوقلصت بيتكوين خسائرها وتراجعت في أحدث التعاملات 2 % إلى 90.3 ألف دولار، في حين تراجعت عملة إيثر 3.6% إلى 3197.9 دولارا، متخلية عن مكاسب اليومين الماضيين ومواصلة التراجع الذي بدأ في جلسة التداول الأميركية أمس الأربعاء، بعد أن خفض مجلس الاحتياطي الفدرالي (البنك المركزي الأميركي) أسعار الفائدة.
وقال توني سيكامور محلل السوق لدى "آي.جي في سيدني": "ما رأيناه الليلة الماضية هو أنه على الرغم من أن الأصول المنطوية على مخاطر كانت تبلي بلاء حسنا"، لم تبال العملات الرقمية حقا بذلك.
وأضاف "يحتاج مجال العملات الرقمية لرؤية المزيد من الأدلة المقنعة على أن الانحسار الذي شهدناه من عمليات البيع في 10 أكتوبر/تشرين الأول انتهى".
وخسرت عملة بيتكوين أكثر من 18 ألف دولار في نوفمبر/تشرين الثاني، وهي أكبر خسارة بالدولار منذ مايو/أيار 2021 عندما شهدت العملات الرقمية انهيارا واسعا.
وفقدت بيتكوين نحو ربع قيمتها في شهرين وهبطت من ذروة قاربت 126 ألف دولار في 7 أكتوبر/تشرين الأول إلى ما بين 84 و89 ألف دولار في الفترة الماضية، في تراجع محا أثر أكثر من تريليون دولار من قيمة السوق الإجمالية لنحو 18 ألف أصل رقمي.