Påverkan av deepfakes på sociala medier de chockerande sannheterna om deepfakes

Vad är deepfake vad är effekterna av deepfake på sociala medier

En deepfake kan definieras som en video eller ljudinspelning som ersätter någons ansikte eller röst med någon annans ansikte eller röst på ett sätt som får det att verka väldigt äkta du kanske tycker att mediemanipulation inte är något nytt men över tid har termen deepfake förändrats medan den 2017 och 2018 användes endast för bilder som uttryckligen skapats av Deepfake på sociala medier artificiell intelligens från 2022 och framåt har den använts för att beskriva bilder och videor som uttryckligen eller antagligen är fejkade av någon form av artificiell intelligens den första och vanligaste deepfake kan spåras till användningen av ansiktsbyte för att skapa face swap videor vilket är mycket vanligt idag deepfake på sociala medier kan vara mycket farligt idag och kan leda till bedrägliga missbruk med människors röster och bilder för att göra olagliga saker

Varför är det viktigt för oss att studera effekten av deepfake på sociala medier

Sociala medier som TikTok YouTube Instagram etc har blivit en av platserna för att publicera dessa deepfakes online och väldigt enkelt Med tanke på hur snabbt de sprids spelar de en nyckelroll i att publicera eller kontrollera dessa deepfakes
Etniska konsekvenser av deepfake på sociala medier kan få folk och användare som är aktiva på sociala nätverk att förlora förtroendet för dessa plattformar när de ser falskt och fejkat innehåll som publiceras den här falska nyheten, som kan spridas via sociala medier baserat på deepfakes, påverkar den offentliga kulturen och kan till och med orsaka psykisk eller social skada för individer och förstöra användarnas totala förtroende för online-innehåll, så detta är ett allvarligt problem här ger vi dig en heltäckande översikt över effekterna och hur detta växande och expanderande medieeffekt fungerar och dessutom ger vi dig juridiska lösningar för att bekämpa det

Vad är deepfake-strukturer i allmänhet och hur fungerar de

Deepfake-teknologi på sociala medier kan sömlöst klistra in vem som helst i världen i en video eller bild som de aldrig har deltagit i huvudkomponenten i deepfakes är maskininlärning vilket har gjort det möjligt att skapa deepfakes mycket snabbare och till en lägre kostnad neuralnätverket kan lära datorn all nödvändig information om hur den personens ansikte fungerar i olika vinklar och ljus och med hjälp av denna information och verktyg kan den skapa en bild som liknar samma ansikte en serie deepfakes görs med en algoritm som heter GAN generativa konkurrerande nätverk som är mycket professionella och gör att bilder och ansikten ser mer naturliga ut men nu är många deepfake-videor på sociala medier inte ens gjorda med GAN längre eftersom de är tidskrävande och svåra att skapa med den
Idag kan hela den här processen göras enkelt och snabbare än förut tack vare artificiell intelligens självklart måste man säga att artificiell intelligens ännu inte kunnat skapa en trovärdig sammansättning som den som ser dessa skapade videor eller bilder direkt tror på deras äkthet i fortsättningen av att göra dessa deepfakes måste producenten själv använda manuella verktyg för att ändra många av parametrarna som programmet i fråga inte kunde fånga bra den här processen är väldigt enkel och kraftfull samtidigt som den är svår
Till exempel, 2018, publicerade Jordan Peele en deepfake-video av Barack Obama, den tidigare presidenten i USA, där han sägs säga förolämpande ord om Donald Trump, dåvarande presidenten. Hans mål var att visa hur lätt det är att använda Deepfake-teknik på sociala medier för att skapa ord som ser helt trovärdiga och äkta ut, även från en tidigare president

Hur kom Deepfake in på sociala medier

Deepfake på sociala medier var ursprungligen för underhållningssyften Deepfake på sociala medier hade initialt ett underhållningsaspekt, underhållningsprogram som Reface Zao eller FaceApp gjorde det enkelt för användare att kopiera deras bild på kändisars skepnad skådespelare eller berömda karaktärer med några enkla grafiska verktyg Dessa Deepfake-videor och manipulationer blev snabbt virala på TikTok och Instagram tack vare deras roliga och underhållande innehåll många människor från hela världen började använda den här effekten utan att veta att det är samma sak Det är deepfake
plattformar som TikTok, Instagram och YouTube gör det enkelt att skapa och sprida deepfakes på nätet med enkla och tillgängliga verktyg när en video kan gå viral på ett chockande sätt så får deras algoritm den att spridas och fler ser dessa deepfakes på sociala medier de skulle kunna göra detta förr men nu för tiden kan man med några få uppladdningar av bilder från olika vinklar och klick enkelt skapa vad man vill
Deepfake började som en intressant teknik men efter att ha kommit in på sociala nätverk blev det ett verktyg för underhållning reklam och ibland allvarligt missbruk

Potentiella positiva effekter

Deepfake med all information vi har berättat om hur det fungerar hur det görs och dess syfte har varit väldigt användbart för vissa grafiska områden i världen och har varit mycket effektivt till en början kan deepfake verka farligt och olagligt men om det används på rätt sätt kan det vara ett kraftfullt och effektivt verktyg här tittar vi på lite av denna information

Bio och underhållning

Inom film och dokumentär har användning av deepfake för att återskapa eller åldra ansikten, skapa specialeffekter realismen blivit möjlig utan tunga CGI och det har gjort det enklare för skapare i detta område att fokusera på att göra mer engagerande och kvalitetsfilmer

Utbildning och historia

Att återskapa ansiktet och rösten hos historiska personer för interaktiv utbildning hjälper till att göra utbildningsteman mer attraktiva och mer förståeliga och konkreta för elever

Läkemedel och mental hälsa

Producing educational videos for patients with the face of a real doctor in the local language and dialect so that they can be better informed about the process of operation and treatment for example during difficult and complicated training in universities the use of deep fakes is very effective for teaching surgery or dealing with psychological situations or helping dementia patients by reconstructing familiar faces

annonsering och marknadsföring

Skapa anpassat och attraktivt innehåll utan att behöva bakgrundspersoner och höga kostnader enligt kundernas smak Möjlighet att producera annonser på olika språk utan att behöva spela in flera gånger

Tillgänglig för alla

Assistera med att översätta och dubba videor samtidigt som du behåller naturliga mun- och ansiktsuttryck (läppsynk AI) Öka tillgängligheten för döva eller hörselskadade genom att omvandla tal till ansiktsrörelser

Etiska konsekvenser av deepfake på sociala medier

Precis som allt annat kan ha fördelar kan det också ha nackdelar och Deepfake på sociala medier är inget undantag med ökad tillgång till deepfake-teknik kan bedragare nu låtsas vara chefer anställda eller kunder med skrämmande precision vilket skapar stora affärsproblem att använda deepfake utanför regler och riktlinjer bryter mot etiska principer och leder till många missbruk och bedrägerier man bör vara medveten om dessa frågor för att skydda sig mot deras konsekvenser
Men bortom de direkta ekonomiska förlusterna är de ryktemässiga konsekvenserna lika skadliga eftersom manipulerad media kan skada ett företags image och orsaka attacker mot individer (personliga eller offentliga) Även om bluffen avslöjas av företaget är skadan redan skedd Branscher som är beroende av förtroende som finans juridik och sjukvård är särskilt sårbara Deepfakes är i princip imitationer så de är ett populärt sätt att lura VD:ar med artificiella röster
Förtroendet för innehåll minskar (Post-truth kultur) med alla dessa falska videos och bilder som sprids viralt online kan det så småningom urholka förtroendet för sociala medier som blivit en inkomstkälla och varumärkesbyggande för stora företag och företag Det är också viktigt att notera att brottslingar och bedragare ständigt hittar nya sätt att använda deepfakes inklusive utpressning svartmail och industriell spionage Företag organisationer och privatpersoner måste vara vaksamma

Framväxten av Deepfake-teknologi på sociala medier

har orsakat att människor runt om i världen som arbetar inom vissa områden och har skapat ett namn och en adress för sig själva och har ett visst rykte oroar sig för detta problem särskilt när det gäller samtycke från individer ansvarighet och otillräckligheten i nuvarande lagstiftning detta har fått många att ställa många specialiserade frågor om hur man skyddar individer och samhällen från dess missbruk
En av etikerna med deepfake är om personerna vars ansikten och utseendeinformation används har gett sitt samtycke till detta eller inte många videor använder deepfake och manipulerade videor inklusive kändisar politiker eller till och med vanliga människor utan deras samtycke dessa videor kan använda andra kändisars ansikten för att sprida olämpligt beteende göra stötande kommentarer till allmänheten på sociala medier och orsaka förlust av personlig trovärdighet och skada deras status rang och personlighet osv förutom ekonomiska och identitetsförluster för individerna lämnar detta också psykologiskt skadliga effekter på individer medan många länder saknar specifika juridiska sätt att hantera det här frågan uppstår vem är ansvarig för de moraliska konsekvenserna av deepfake innehållsskaparen plattformen som publicerade det eller användaren som delade det för närvarande finns det ingen tydlig global standard för att fastställa ansvar den lagstiftning som finns i detta avseende är ofta ineffektiv och ofullständig och kan inte kompensera för de förluster som uppstått denna rättsliga lucka har öppnat dörren för utbredd missbruk EU:s AI-lagstiftning är ett av de första lagstiftningsförsöken att reglera AI-genererat innehåll den kräver att skapare är transparenta om huruvida en video har manipulerats eller är konstgjort genererad andra länder som usa kina och storbritannien utforskar också liknande lösningar även om den globala trenden mot deepfake-lagar och regler fortfarande inte är enhetlig

Sociala plattformars roll i att kontrollera deepfake på sociala medier

Med den ökande användningen av deepfake på sociala medier har plattformarnas roll i att identifiera och kontrollera den här typen av innehåll blivit viktigare än någonsin sociala medier har gjort ansträngningar för att kontrollera publiceringen av det här innehållet vilket har varit ganska användbart en vanlig metod är innehålls märkning om många plattformar upptäcker ett deepfake-innehåll markerar de det med varningar som kan ha redigerats eller missledande information vissa algoritmer använder artificiell intelligens för att enkelt känna igen innehåll som skapats med deepfakes men med daglig utveckling blir dessa deepfakes mer verkliga och några av dem kan förbli dolda för algoritmernas ögon

Hur man känner igen deepfake-teknologi på sociala medier

Deepfake väcker ofta en kuslig känsla och avslöjar subtila brister som visar att det är falskt Genom att träna ögat att upptäcka dessa inkonsekvenser som onaturliga ansiktsrörelser ojämn belysning eller inkonsekvent ljud och bild kan man med pålitliga verifieringstekniker bli bättre på att skilja deepfake från äkta innehåll
Det finns ganska enkla saker du kan kolla efter när du försöker upptäcka en deepfake

onormalt ögonrörelse

Ögonrörelser som inte verkar naturliga — eller brist på ögonrörelser, som att inte blinka — är varningssignaler Det är svårt att efterlikna att blinka på ett naturligt sätt Det är också svårt att efterlikna en persons ögonrörelser Det beror på att någons ögon brukar följa personen de pratar med

Onormala ansiktsuttryck

När något inte ser rätt ut med ett ansikte kan det tyda på en ansiktsförvrängning Det händer när en enkel söm av en bild har lagts ovanpå en annan

Ostrategisk placering av ansiktsdrag

Om någons ansikte pekar åt ett håll och näsan åt ett annat bör du vara skeptisk till videons äkthet

brist på känslor

Du kan också se ansiktsförvrängning eller bildsömning om någons ansikte inte verkar visa den känsla som borde följa med vad de påstås säga

Kropp eller hållning ser awkward ut

Ett annat tecken är att personens kropp shape inte ser naturlig ut eller att huvudet och kroppen är i en konstig eller inkonsekvent position detta kan vara en av de enklare inkonsekvenserna att upptäcka eftersom deepfake-teknologi oftast fokuserar på ansiktsdrag snarare än hela kroppen

onormala kroppsrörelser

Om någon ser förvrängd eller konstig ut när de vänder sig åt sidan eller rör huvudet, eller om deras rörelser är ryckiga och hackiga från en bild till en annan, bör du misstänka att videon är fejk

Onormalt färgning

Onormalt hudfärg, missfärgning, konstigt ljus och skuggor som inte hör hemma är alla tecken på att det du ser troligen är fejk

Hår som inte ser äkta ut

Du kommer inte att se frissigt eller flygigt hår eftersom falska bilder inte kan skapa dessa enskilda drag

Tänder som inte ser äkta ut

Algoritmer kanske inte kan skapa enskilda tänder så bristen på konturer av enskilda tänder kan vara ett tecken

Oskärpa eller ojämnhet

Om kanterna på bilderna är suddiga eller bilderna är ojämna till exempel där någons ansikte och nacke möter kroppen då vet du att något är fel

inkonsekvent ljud och brus

Deepfake-skapare lägger oftare mer tid på videobilder än ljud resultatet kan bli dålig synkronisering av läppar robotröster konstig uttal av ord digital bakgrundsbrus eller till och med inget ljud alls

Bilder som ser onaturliga ut när de saktas ner

Om du tittar på en video på en större skärm än din smartphone eller har videoredigeringsprogram som kan sakta ner videon kan du zooma in och titta närmare på bilderna till exempel zooma in på läpparna för att se om de faktiskt pratar eller om synkningen är dålig

Hashtag tvister

Det finns en kryptografisk algoritm som hjälper videoproducenter att visa att deras videor är äkta den här algoritmen används för att infoga hashtags på specifika platser i en video om hashtags ändras bör du misstänka att videon har manipulerats

Digital fingeravtryck

Blockchain-teknologi kan också skapa ett digitalt fingeravtryck för videor även om denna blockchain-baserade verifiering inte är helt säker kan den hjälpa till att fastställa äktheten av en video så här fungerar det när en video skapas registreras innehållet i en bokföringsbok som inte kan ändras den här teknologin kan hjälpa till att bevisa att en video är äkta

Omvänd bildsökning

Söker du efter en original bild eller en datorstödd omvänd bildsökning kan du hitta liknande videor online för att avgöra om en bild, ljud eller video har ändrats på något sätt Även om omvänd videosökningsteknologi inte är tillgänglig för allmänheten än kan det vara värt att investera i ett sånt verktyg

Videon är inte rapporterad av pålitliga nyhetskällor

Om vad en person säger eller gör i en video är chockerande eller viktigt, rapporterar nyhetskanaler om det om du söker efter information om videon och inga pålitliga källor pratar om det kan det betyda att videon är en deepfake

Sammanfattningsvis