Фейк (fake) – це щось підроблене, хибне, те що не відповідає дійсності.
Простими словами Фейк – це щось неправдиве, що видає себе за справжнє; підробка.
У перекладі з англійської, слово фейк (fake) означає «підробка».
Фейкові новини (фейк ньюз) – це фальшиві, хибні або такі новини, що вводять в оману, без перевірених або точних фактів, цитат або джерел.
Фейкові новини – справжня проблема сучасності. Так, напередодні останніх президентських виборів у США фейкові новини у Facebook поширювалися і читалися ширше, ніж справжні мейнстрімні статті. Зазвичай фейкові історії створюються для того, щоб
і часто можуть бути прибутковим бізнесом для онлайн-видавців. Хибна інформація може обдурити людей, виглядаючи як перевірені веб-сайти або використовуючи імена та веб-адреси, аналогічні авторитетним організаціям новин.
За словами Мартіни Чапман (експерта з медіаграмотності), є три елементи фейкових новин:
Фейкові новини не включають:
З того часу, як існують фотографії та плівки, люди фабрикують підробки, призначені для обману або розваги, і це тільки прискорилося з моменту масового поширення Інтернету. Але замість того, щоб просто змінювати зображення за допомогою програмного забезпечення для редагування, такого як Photoshop, або оманливо редагувати відео, з’явилася нова порода машинних підробок, які в кінцевому підсумку можуть позбавити нас можливості відрізнити факти від вигадки.
Діпфейки – це найбільш поширена форма того, що називається «синтетичними носіями»: зображення, звук і відео, які, здавалося б, були створені традиційними засобами, але створені складним програмним забезпеченням. Діпфейки існують вже багато років, і, хоча їх найбільш поширеним застосуванням сьогодні є пересадка голів знаменитостей на тіла акторів у порнографічних відео, вони можуть створити будь-які переконливі кадри, на яких будь-яка людина робить щось і в будь-якому місці.
Прикладом є історія про популярний обліковий запис у Твіттері, в якому розповідається про пригоди симпатичної любительки мотоциклів, яка виявилася 50-річним чоловіком.
У вересні 2019 року амстердамська компанія Deeptrace, організація, що займається дослідженням можливостей і загроз діпфейків, опублікувала дослідження майже 15 000 діпфейків, що циркулювали на той час в Інтернеті. Було виявлено, що 96 відсотків із них були порнографічними, причому 99 відсотків із них зображували обличчя знаменитостей.
Діпфейки в їхній найбільш поширеній формі — це відеоролики, в яких обличчя однієї людини переконливо замінено створеним комп’ютером особою, яка часто нагадує обличчя іншої людини. Вони здобули популярність у 2017 році в онлайн-спільноті під назвою r/deepfakes subreddit, учасники якої почали публікувати порнографічні відео, в яких, фігурували популярні жінки-знаменитості. Було ясно, що знаменитості не брали участі у створенні відеороликів, але використані методи були переконливішими, ніж традиційні фейки, які просто переносять обличчя з одного відео на тіло з іншого.
Діпфейк належить до «глибокого навчання» (deep learning). Саме цей елемент і той факт, що особи повністю створюються комп’ютером, робить глибокі фейки, відмінними від підробок, створених людьми вручну, і потенційно небезпечнішими.
Глибоке навчання (deep learning) – це метод навчання комп’ютерів та програмного забезпечення, заснований на тому, як навчається органічний мозок. Він включає системи, що обробляють певні завдання знову і знову, іноді зовсім без нагляду людей, щоб навчитися найкращому способу перетворити певні вхідні дані в бажаний результат.
Як правило, для створення переконливого діпфейку потрібно багато даних і багато дорогих обчислювальних потужностей, хоча досягнення в галузі технологій означають, що ці методи стають доступними набагато ширшій групі творців контенту, ніж ентузіастам і професіоналам.
Передові технології обіцяють створювати більш переконливі відеоролики, ніж будь-коли, із ще меншими зусиллями. Спеціальні двокомпонентні системи глибокого навчання, які називаються генеративними змагальними мережами (GAN), стали популярними завдяки тому, що вони можуть створювати будь-що: від оригінальних сценаріїв до картин повністю винайдених ландшафтів. Система, по суті, веде гру проти самої себе, критикуючи та оцінюючи свій власний результат.
Також було досягнуто прогресу у створенні загальних алгоритмів для створення діпфейків. Це вимагає величезної кількості часу та обчислювальної потужності, але після завершення алгоритм потенційно може дозволити вам створити миттєве глибоке підроблене відео, просто завантаживши два кліпи у програму або веб-браузер. Звичайно, як і у випадку з вірусами та антивірусами, будь-яка технологія, яка може виявляти або запобігати глибоким фальшивим відео, швидше за все, буде лише тимчасовою, тим більше що підробками керує штучний інтелект, який покликаний обдурити сприйняття людей.
Спільне занепокоєння викликає те, що глибокі підробки можуть бути використані для дестабілізації демократії чи іншого втручання у політику. Правда, що політики були метою багатьох глибоких фальсифікацій. У міру того, як США наближалися до виборів 2020 року, особи Дональда Трампа та Джо Байдена виявилися особливо популярними у створенні діпфейків. На цей момент глибокі політичні фейки зазвичай набувають форми сатири.
Діпфейки також часто використовують у кінематографі. Наприклад, іноземні актори генерують синтетичні голоси за допомогою штучного інтелекту, що дозволяє їм додавати закадровий голос до відео, не втрачаючи акценту.
За межами політичної та кінематографічної сфер основне занепокоєння викликає використання глибоких фейків проти звичайних людей, оскільки повсюдне поширення відеоконтенту в соціальних мережах може створити нові можливості для глибоких фейків.
Якщо людина має, скажімо, обліковий запис TikTok або щось подібне, з сотнями годин селфі-відео, це дозволить легко перетворити деякі з кадрів на діпфейки. Знаменитості та політики можуть бути захищені своїм статусом, але звичайній людині може бути складно довести свою невинність, якщо її колеги отримають відео, яке, на перший погляд, показує, що вони роблять щось огидне.
Хоча зростання Інтернету робить пошук інформації, доступ до неї та обмін нею швидше, ніж будь-коли раніше, воно також робить оцінку достовірності джерел інформації дедалі складнішою.
Як навчитися аналізувати інформацію критично та не попадатися на різні фейки?