Gaan na inhoud

Diepfop

in Wikipedia, die vrye ensiklopedie

Diepfob (In Engels ‘n portmanteau van "deep learning" en "fake" vir “deepfake[1]) is sintetiese media,[2] wat digitaal gemanipuleer is om een persoon se gelykenis oortuigend met dié van 'n ander te vervang. Dit kan ook verwys na rekenaargegenereerde beelde van menslike onderwerpe wat nie in die werklike lewe bestaan nie.[3] Alhoewel die handeling van die skep van valse inhoud nie nuut is nie, gebruik diepvervalsings gereedskap en tegnieke van masjienleer en kunsmatige intelligensie, [4][5][6] insluitend gesigsherkenningsalgoritmes en kunsmatige neurale netwerke soos variasie-outo-enkodeerders (VAE's) en generatiewe opponerende netwerke (GAN'e).[5][7][8] Op sy beurt ontwikkel die veld van beeldforensiese tegnieke om gemanipuleerde beelde op te spoor.[9]

Diepfoppe het wydverspreide aandag getrek vir hul potensiële gebruik in die skep van materiaal vir seksuele misbruik van kinders, pornografiese video's van bekende persoonlikhede, wraakpornografie, valsnuus, fopnuus, afknouery en finansiële bedrog.[10][11][12][13] Die verspreiding van disinformasie en haatspraak deur diepfoppe het 'n potensiaal om kernfunksies en norme van demokratiese stelsels te ondermyn deur in te meng met mense se vermoë om deel te neem aan besluite wat hulle raak, kollektiewe agendas te bepaal en politieke wil uit te druk deur ingeligte besluitneming.[14] Dit het reaksies van beide die industrie en die regering ontlok om die gebruik daarvan op te spoor en te beperk.[15][16]

Van tradisionele vermaak tot speletjies, het diepvals tegnologie ontwikkel om toenemend oortuigend[17] en beskikbaar vir die publiek te wees, wat die ontwrigting van die vermaak- en mediabedryf moontlik maak.[18]

Verwysings

[wysig | wysig bron]
  1. Brandon, John (16 Februarie 2018). "Terrifying high-tech porn: Creepy 'deepfake' videos are on the rise". Fox News (in Engels (VSA)). Geargiveer vanaf die oorspronklike op 15 Junie 2018. Besoek op 20 Februarie 2018.
  2. "Prepare, Don't Panic: Synthetic Media and Deepfakes". witness.org. Geargiveer vanaf die oorspronklike op 2 Desember 2020. Besoek op 25 November 2020.
  3. "Deepfakes, explained". MIT Sloan (in Engels). 7 Maart 2024.
  4. Juefei-Xu, Felix; Wang, Run; Huang, Yihao; Guo, Qing; Ma, Lei; Liu, Yang (1 Julie 2022). "Countering Malicious DeepFakes: Survey, Battleground, and Horizon". International Journal of Computer Vision (in Engels). 130 (7): 1678–1734. doi:10.1007/s11263-022-01606-8. ISSN 1573-1405. PMC 9066404. PMID 35528632.
  5. 5,0 5,1 Kietzmann, J.; Lee, L. W.; McCarthy, I. P.; Kietzmann, T. C. (2020). "Deepfakes: Trick or treat?" (PDF). Business Horizons. 63 (2): 135–146. doi:10.1016/j.bushor.2019.11.006. S2CID 213818098.
  6. Waldrop, M. Mitchell (16 Maart 2020). "Synthetic media: The real trouble with deepfakes". Knowable Magazine (in Engels). Annual Reviews. doi:10.1146/knowable-031320-1. Besoek op 19 Desember 2022.
  7. Schwartz, Oscar (12 November 2018). "You thought fake news was bad? Deep fakes are where truth goes to die". The Guardian (in Engels). Geargiveer vanaf die oorspronklike op 16 Junie 2019. Besoek op 14 November 2018.
  8. Charleer, Sven (17 Mei 2019). "Family fun with deepfakes. Or how I got my wife onto the Tonight Show". Medium (in Engels). Geargiveer vanaf die oorspronklike op 11 Februarie 2018. Besoek op 8 November 2019.
  9. Farid, Hany (15 September 2019). "Image Forensics". Annual Review of Vision Science (in Engels). 5 (1): 549–573. doi:10.1146/annurev-vision-091718-014827. ISSN 2374-4642. PMID 31525144. S2CID 263558880.
  10. Banks, Alec (20 Februarie 2018). "What Are Deepfakes & Why the Future of Porn is Terrifying". Highsnobiety (in Engels (VSA)). Geargiveer vanaf die oorspronklike op 14 Julie 2021. Besoek op 20 Februarie 2018.
  11. Christian, Jon. "Experts fear face swapping tech could start an international showdown". The Outline (in Engels). Geargiveer vanaf die oorspronklike op 16 Januarie 2020. Besoek op 28 Februarie 2018.
  12. Roose, Kevin (4 Maart 2018). "Here Come the Fake Videos, Too". The New York Times (in Engels (VSA)). ISSN 0362-4331. Geargiveer vanaf die oorspronklike op 18 Junie 2019. Besoek op 24 Maart 2018.
  13. Schreyer, Marco; Sattarov, Timur; Reimer, Bernd; Borth, Damian (Oktober 2019). "Adversarial Learning of Deepfakes in Accounting" (in en). [cs.LG]. 
  14. Pawelec, M (2022). "Deepfakes and Democracy (Theory): How Synthetic Audio-Visual Media for Disinformation and Hate Speech Threaten Core Democratic Functions". Digital Society: Ethics, Socio-legal and Governance of Digital Technology. 1 (2): 19. doi:10.1007/s44206-022-00010-6. PMC 9453721. PMID 36097613.
  15. Ghoshal, Abhimanyu (7 Februarie 2018). "Twitter, Pornhub and other platforms ban AI-generated celebrity porn". The Next Web (in Engels (VSA)). Geargiveer vanaf die oorspronklike op 20 Desember 2019. Besoek op 9 November 2019.
  16. Clarke, Yvette D. (28 Junie 2019). "H.R.3230 - 116th Congress (2019-2020): Defending Each and Every Person from False Appearances by Keeping Exploitation Subject to Accountability Act of 2019". www.congress.gov. Geargiveer vanaf die oorspronklike op 17 Desember 2019. Besoek op 16 Oktober 2019.
  17. Caramancion, Kevin Matthe (21 April 2021). "The Demographic Profile Most at Risk of being Disinformed". 2021 IEEE International IOT, Electronics and Mechatronics Conference (IEMTRONICS). IEEE. pp. 1–7. doi:10.1109/iemtronics52119.2021.9422597. ISBN 978-1-6654-4067-7. S2CID 234499888.
  18. Lalla, Vejay; Mitrani, Adine; Harned, Zach. "Artificial Intelligence: Deepfakes in the Entertainment Industry". World Intellectual Property Organization (in Engels). Besoek op 8 November 2022.